Data geoespacial aplicada al mercado inmobiliario
A través de soluciones basadas en el análisis de fotos satelitales y modelos de machine learning, es posible optimizar el proceso de identificación de los mejores usos de la tierra y analizar las zonas donde se va a desarrollar un proyecto de construcción con un elevado nivel de detalle, con el objetivo de encontrar la ubicación óptima y minimizar los riesgos de la inversión.
El acelerado crecimiento en la disponibilidad de datos y las soluciones y tecnologías que se están desarrollando para aprovecharlos está impactando directamente a todas las industrias, y la industria inmobiliaria y de construcción, no es la excepción.
La forma en que se realizan ahora los estudios de factibilidad de proyectos inmobiliarios está cambiando con la llegada de estas nuevas tecnologías y herramientas de gestión de Big Data. Ahora es posible aprovechar las técnicas que se están desarrollando para recopilar y analizar imágenes satelitales, para transformarlas en datos de valor en el proceso de toma de decisiones de los proyectos.
Aunque en el pasado por medio del análisis de imágenes aéreas era posible determinar, por ejemplo, si una zona era industrial, comercial o residencial, en la actualidad con el uso de imágenes satelitales de alta resolución se puede profundizar el análisis y obtener más información, que ayude a los desarrolladores de proyectos inmobiliarios a seleccionar el sitio adecuado para la construcción de un nuevo inmueble.
Los desarrolladores inmobiliarios que trabajan con enfoque "data driven", han encontrado en las soluciones de Inteligencia Comercial basadas en el análisis de fotografías satelitales, una herramienta de gran valor para disminuir los riesgos en las inversiones que realizan en nuevos proyectos. A continuación se explica un caso en el que MarketDataMéxico tuvo la oportunidad de desarrollar una solución de inteligencia comercial con enfoque 100% en datos.
Problema a resolver
Un grupo desarrollador de proyectos residenciales requería reducir el riesgo de la inversión mediante la identificación del sitio idóneo para construir una torre de apartamentos de lujo.
Nuestra solución de Inteligencia Comercial
Para resolver este problema MarketDataMéxico desarrolló un modelo que tiene la capacidad de identificar y analizar, por medio de imágenes satelitales de alta resolución, el tipo de infraestructura que existía en las diferentes zonas de la ciudad en las que el grupo desarrollador pretendía invertir.
Para la puesta en marcha e implementación de esta solución, se utilizaron diversas metodologías y se combinó el uso y análisis de imágenes de alta resolución, con la aplicación de algoritmos de machine learning.
Metodología y fuentes de datos utilizadas
La metodología utilizada para la elaboración de esta solución consistió en la aplicación de modelos de clasificación de imágenes y análisis de fotos satelitales pasadas y actuales, que permitieron conocer las áreas que más desarrollo inmobiliario han evidenciado en los últimos años. Estos modelos se enfocan en detectar y caracterizar, en las fotografías satelitales, todos los elementos que sean de interés del usuario, sin importar su tamaño.
Esto permite, por ejemplo, identificar no solo cuántos edificios y de qué características hay en una zona, sino también identificar cuántos espacios para estacionamiento tienen, si tienen o no espacios de esparcimiento y sus características (como el tamaño de las piscinas, por ejemplo), si tienen paneles solares y de qué tamaño, entre otros detalles. Con estos modelos, por ejemplo, es posible inferir, sin tener acceso a los planos, qué área construida tiene cada una de las edificaciones identificadas en las imágenes.
Con la puesta en funcionamiento de este modelo y combinado con la aplicación de algoritmos de machine learning, se generó una solución que permitió al grupo empresarial identificar los sitios específicos de la ciudad que más desarrollo inmobiliario han tenido, distinguir al máximo nivel de detalle los tipos de infraestructura existentes en cada zona y estimar las áreas de construcción.
Estos datos se complementaron con información de valoración de propiedades y análisis de los entornos comerciales de las zonas.
¿Qué valor agregado generó esta solución?
La compañía identificó de forma inmediata las zonas idóneas para construir una torre de apartamentos de lujo y se enfocó en ajustar el proyecto a las condiciones del mercado de esa área, logrando disminuir los riesgos que podrían causar factores exógenos y optimizando la rentabilidad de la inversión.
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