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La importancia de los ciclos inmobiliarios

Es ampliamente conocido en el sector inmobiliario que la evolución y formación de precios y en la dinámica de las operaciones de compraventa en el sector acaba generando procesos cíclicos de difícil predicción. Este comportamiento cíclico en la formación de precios de un mercado inmobiliario acaba siempre generando diferentes dinámicas, con fases de expansión y de contracción del mercado. Saber identificar en que momento del ciclo nos encontramos es una tarea cada vez más imprescindible, especialmente si se trata de realizar inversiones inmobiliarias pensadas en conseguir un retorno en un plazo predeterminado.

Actualmente, después de sufrir varios ciclos inmobiliarios, alguno de ellos realmente devastador, los agentes involucrados en el sector entienden que para poder actuar en procesos de inversión o desinversión en cada una de las fases del ciclo, se hace indispensable disponer de herramientas de precisión para tomar decisiones basadas en interpretar la información que aportan los datos propios del sector y relacionarlos con datos de otros sectores que también puedan aportan valor. En este escenario es donde las herramientas de Big data pueden suponer una ventaja competitiva destacada.

Es por esto, que los profesionales inmobiliarios van a utilizar todas la herramientas disponibles para mejorar sus decisiones de inversión, y las herramientas Big Data, sin duda, va a tener un papel destacado en este nuevo escenario.

En lidercasa estamos recopilando los datos de nuestra cartera inmobiliaria en un formato adecuado para incorporarlos en un futuro a una plataforma Big Data que nos permitirá iniciarnos en este tipo de análisis. 

El valor añadido que nos aporta trabajar con estas nuevas herramientas informáticas es fundamental para disponer de un análisis de una de las variables mas importantes que hay que controlar hoy en día en el sector inmobiliario: La tendencia en la formación de precios.

El Big Data nos permite recopilar miles de datos de diferentes tipos y fuentes y estructurarlos adecuadamente con el fin de interrelacionarlos con los datos propios y poder elaborar información que sirva para responder a determinadas preguntas que a veces no son de evidente respuesta.

¿En que momento del ciclo inmobiliario nos encontramos?

¿ Se observa un incremento de precios como en los últimos meses o ha cambiado la tendencia ?

¿ Ha disminuido el número de consultas a pisos en venta en una ciudad o en todas ? 

Con el uso de herramientas Big data, si bien las respuestas no siempre serán categóricas, obtendremos una aproximación basada en los datos que nos permitirá extraer conclusiones más certeras. 

Toda esta inmensa gestión de datos de manera automatizada no es lo mas importante en el nuevo análisis inmobiliario, la novedad reside en el verdadero motor o corazón del Big data, que es el proceso de Machine Learningque se realiza constantemente. 

Es decir, mediante un proceso de aprendizaje progresivo y automatizado con algoritmos informáticos, la información que se genera se retroalimenta continuamente con nuevos datos hasta detectar determinados patrones de conducta y tendencias en el mercado. Este proceso de autoaprendizaje del sistema genera modelos de causa-efecto que están revolucionado los métodos de diagnosis en diversos sectores.

Existan ya varias plataformas inmobiliarias que utilizan Big Data para efectuar valoraciones inmobiliarias y recientemente se empieza a hablar de la posibilidad de utilizar estos datos para predecir con mayor exactitud, el momento del ciclo inmobiliario y su tendencia. Veremos pues, a medio plazo nuevas soluciones en el sector a partir de herramientas Big Data que nos van a ayudar a tomar decisiones basadas más en el dato que en la intuición.