Manejo de datos en la industria inmobiliaria, la base para tomar decisiones

julio 14, 2021 - Por Inbound Logistics Latam
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Manejo de datos en la industria inmobiliaria, la base para tomar decisiones

Las medidas tomadas para mitigar los contagios aceleraron la adopción de numerosas tecnologías y, por ende, modificaron los hábitos de comportamiento de muchas personas. 

La posibilidad de acceder y analizar grandes y diversas cantidades de datos, junto con la inteligencia de negocio traída de la mano por la experiencia, proporciona la base para tomar decisiones más adecuadas, decisiones basadas en datos y no en intuiciones.

Al respecto, algunos conceptos que han tomado mayor relevancia son data driven decisions o data driven businesses. De acuerdo con Cristopher S. Penn, las empresas Data Driven no solo analizan datos y extraen información, sino que son capaces de contestar a la pregunta: ¿qué va a pasar? 

Lo anterior se convierte en un factor fundamental sobre todo en panoramas de incertidumbre como el que generó la pandemia por Covid-19. Las medidas tomadas para mitigar los contagios aceleraron la adopción de numerosas tecnologías y, por ende, modificaron los hábitos de comportamiento de muchas personas. 

Ante este escenario, algunas preguntas que se hacen los actores del sector inmobiliario son, por ejemplo, cuál será el impacto y la relación del teletrabajo y las oficinas, del e-commerce y las tiendas, dónde y cómo viviremos, o cómo nos relacionaremos en la nueva sociedad que se vislumbra. En este sentido, los datos son una poderosa herramienta que puede ayudar a encontrar las mejores soluciones para cada proyecto.

“Los centros de datos están llegando para ayudarnos a resolver la creciente necesidad de respuestas inmediatas que la sociedad y las compañías están requiriendo hoy y cuya demanda solo irá en aumento con las nuevas tecnologías como la 5G”, comentó Rodrigo Folgueras, Director CBRE Mexico, Advisory & Transaction Services

CBRE apuntó que podemos aprender sobre cómo evolucionamos en nuestra relación con los espacios, con los edificios, para que éstos nos aporten más valor y todos los integrantes de la cadena salgan ganando: los usuarios de los espacios, las empresas ocupantes de los inmuebles y, también, los propietarios de los activos. 

Asimismo, destacó que para que una empresa sea capaz de obtener información relevante para su negocio del análisis de datos deberá realizar un proceso en el que se combinan diferentes pasos:

  1. ¿Qué buscamos entender o solucionar? Es crítico tener muy claro qué es exactamente lo que buscamos solucionar para identificar qué datos son los más relevantes para este objetivo.
  2. La captura de los datos sería el siguiente paso en el proceso. Ya hemos determinado qué datos nos interesan y ahora tenemos que ser capaces de realizar la captura de esta información a través de las herramientas más adecuadas: operaciones internas; fuentes externas (ya sean públicas o mediante proveedores de datos); o a través de diferentes tecnologías, como: IoT, dispositivos móviles, cámaras de baja resolución, etc. Importante también hay que destacar que los datos deben tener una gobernanza adecuada para cumplir con la legislación vigente en términos de GDPR y ser utilizados siempre con fines éticos.
  3. Integrar datos de diversa índole. En el caso del sector inmobiliario, la riqueza de la información viene ahora determinada por la capacidad de combinar adecuadamente datos inmobiliarios tradicionales como pueden ser el precio, la superficie, la rentabilidad, etc., con otro tipo de datos también muy relevantes y relacionados con información sociodemográfica, movilidad, experiencia de usuario, sostenibilidad o productividad, entre otros.
  4. La correlación de datos. Hay que entender cómo se correlacionan los datos obtenidos, qué aspectos impactan o no, ya sea de manera positiva o negativa, en determinadas variables y en qué medida lo hacen.
  5. Convertir esos datos y la correlación de estos en información útil para la toma de decisiones es el fin del proceso. El análisis de esas correlaciones nos mostrará cuáles son las pautas de comportamiento y, por tanto, anticipar las actuaciones más adecuadas en cada momento.
  6. Por último, es importante retroalimentar el flujo anterior. Los hábitos y comportamientos no son estables a lo largo del tiempo y están en constante cambio, de ahí la importancia de mantener un aprendizaje continuo aportando nuevos datos y correlaciones para mejorar la toma de decisiones en cada momento.

 

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Por otro lado, la compañía afirmó que en la actualidad existen una amplia gama de herramientas tecnológicas que facilitan el proceso de captación, análisis y obtención de modelos de comportamiento. Entre ellos, el 5G, los data warehouses, data marts, big data, inteligencia artificial o machine learning, los cuales se encuentran en constante evolución.

Ejemplo de ello es el retail, que se ha enfrentado a la irrupción del e-commerce y todavía está sumergido en un proceso de reflexión sobre la omnicanalidad como nueva forma de atender a un cliente cada vez más variado y exigente. Dada esta situación, cabe preguntarse cómo puede ayudar el análisis de datos en el mundo del retail. 

En la medida en que más y mejor conozcan las necesidades de ese consumidor, más y mejores servicios adaptados a esas necesidades se podrán ofrecer. Es preciso entender muy bien cómo generar más ventas, más rentabilidad y cómo fidelizar a sus clientes, sea en el canal que sea (online, en redes sociales, en un centro comercial, en un local en la calle o con una tienda temporal). Y para conseguir esto, es necesario explotar los datos de operaciones (de tienda, de e-commerce y de cadena de distribución) de forma integral, buscando referencias internas y de mercado que permitan optimizar la mejor manera de llegar al cliente, de venderle y de fidelizarlos con una estructura de costes óptima.

Para el caso de oficinas, cada empresa deberá analizar cómo mejorar la productividad, el engagement o la innovación de sus empleados a través del trabajo en diferentes espacios work from anywhere.

Y para conseguir esa información, las compañías deberán medir aspectos cómo la movilidad, eficiencia, creatividad en diferentes escenarios y para diferentes perfiles profesionales, buscar referencias de mercado.

Además de generar procesos de aprendizaje permanente que se adapten a las necesidades de sus empleados, de sus clientes y de sus accionistas. Solo así serán capaces de proporcionar soluciones de trabajo satisfactorias, eficientes y eficaces.


 

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