Gestión de Datos: El Motor Silencioso del Mercado Inmobiliario

Aprendé a incorporar modelos de análisis de datos para apuntalar tus decisiones y potenciar tus desarrollos
¿Que es la gestión de datos y por que es el futuro del mercado inmobiliario?

Escrito por: Equipo Máxima

Imagen de: Xavier L. @visualdotxav (Hong Kong, publicado el 20/06/2020)

Tiempo de lectura: 5 minutos

“El futuro del mercado inmobiliario no se trata de reemplazar la experiencia, sino de potenciarla con herramientas que nos permitan ver más claro, más rápido, y con menos margen de error.”

¿Hay un cambio de paradigma? En 2025 ya no tenemos que buscar más en clasificados de diario para comprar propiedades, ya no es común el “open house” los fines de semana, ni que la única forma de ver una casa sea visitarla en persona. Los portales inmobiliarios nos dejan a un clic de comprar, vender o alquilar propiedades de forma instantánea.

El flujo de información es cada vez mas intenso, con fotos detalladas y renders de tu próximo departamento, descripciones y características que te permiten comparar unidades con mayor profundidad, y una sobre estimulación de oferta, con aproximadamente 1200 publicaciones por día (en CABA, según “El Termómetro” de Revista Máxima). Es casi imposible no marearse en el mercado inmobiliario actual, y es difícil tomar decisiones con confianza en un sector con tanto ruido.

¿Qué es la Gestión de Datos?

Es el proceso de recolectar, organizar, analizar y utilizar datos crudos a escala masiva, para tomar mejores decisiones y realizar predicciones sobre un sector en particular. ¿Como se aplica esto?

En una coyuntura dominada por la publicidad fácil, la gratificación inmediata y las redes sociales; la gestión de datos es la materia prima de mayor valor. ¿Por qué? Para poder tomar decisiones y sacar conclusiones sobre el análisis de “lo que existe”, o “lo que es un hecho”, mediante una recolección masiva de datos crudos. Cuando utilizamos Instagram, Google, o ChatGPT, la inmensa cantidad de datos recolectados a nivel mundial, permiten que las compañías registren patrones, entiendan comportamientos sociales, y “moldeen” el futuro de sus productos según sus predicciones en base a los datos recolectados.

Esto no se limita a la tecnología o a la inteligencia artificial, lo hemos observado en censos poblacionales a lo largo de los años, que en esencia es una versión menos eficiente de recolección de datos con el objetivo de direccionar la toma de decisiones de parte de los gobiernos. ¿Dentro del mercado inmobiliario, como estamos almacenando datos? ¿Se podrá potenciar aún mas?

¿Quienes manejan la data en el mercado inmobiliario hoy?

En cuanto a los precios de compraventa, los que poseen esta información son: las inmobiliarias, los portales de publicaciones, los escribanos, y los usuarios que compran y venden. En cuanto a los costos de construcción: las constructoras, proveedores de servicio, periódicos o instituciones que relevan el sector, para generar índices e informes de cifras.

A simple vista, el sistema esta disgregado. En la práctica, cada desarrollador tiene que construir su propia red de confianza para fiarse en esos datos a la hora de tomar decisiones. Las inmobiliarias, escribanías, usuarios, colegas, constructoras; no siempre tienen certezas, y en ocasiones priorizan sus intereses propios. ¿Como podemos tener certeza? ¿Se podría pensar un sistema unificado de recolección de datos, que incremente la eficiencia? Podemos decidir a “ojo”, o podemos decidir en base a información real.

¿Por que es importante analizar datos en 2025?

El acceso a modelos de datos robustos, permite anticiparnos a las tendencias del mercado inmobiliario, lo cual puede ganar tiempo y recursos potenciando un negocio importante. Por ejemplo, si seguimos el mercado inmobiliario día a día, y vemos un cambio de tendencia en la cantidad de publicaciones, o en el precio de venta de los departamentos, podemos aprovechar este momento para tomar decisiones.

Habrá mas seguridad en cuanto a compra de terrenos, precios, diseño, rentabilidad y factibilidad de un negocio. Al momento de desarrollar, se tendrá una visión mas amplia del mercado en donde estamos queriendo lanzar un producto, sus “tickets” viables de venta, los costos de construcción, y la competencia en el mercado.

Al apuntalar las decisiones con datos, se otorga mayor seguridad al inversor, y se podrá ofrecer mayor claridad acerca del desarrollo y su financiamiento. Esto facilitara la negociaciones con inversores, bancos y clientes, presentando argumentos irrefutables e innovadores.

Al tener un mayor entendimiento del mercado, se puede realizar movimientos económicos de forma más eficiente. Por ejemplo, si los datos nos muestran un cambio de tendencia en los costos de construcción, quizá conviene pausar o apurar una obra para controlar adecuadamente los flujos de capital y cuidar la rentabilidad del negocio.

Metodología de Gestión de Datos

Extracción de data sets:

Se seleccionan las fuentes de donde se extraerán los datos, su tipo, y se automatiza la extracción. Se establece un plazo de actualización y su posterior integración en modelos informáticos o planillas de cálculo.

Proceso de filtrado:

Se establece una secuencia de filtros que depuran la data incompleta, errónea o duplicada. Esto es crucial ya que no puede haber contaminantes en un data set con el que vamos a tomar decisiones cruciales para la salud de nuestro negocio.

Catalogación de datos:

La data es catalogada y etiquetada según el uso que se le va a dar, o el carácter que recibe. Por ejemplo: al extraer la «antigüedad» de una propiedad, podríamos catalogarla en: «en pozo», «a estrenar», «moderno», «tradicional», «antiguo». De esta forma moldeamos la data para trabajarla de forma practica.

Análisis de data y conclusiones:

Se generan modelos algorítmicos que procesan la data en base a instrucciones concretas, generando conclusiones en formato de tablas, indices y gráficos de tendencias. Aquí podemos observar por primera vez «lo que la data nos indica», y transformarla en un plan de acción para potenciar nuestra toma de decisiones.

Retroalimentación y feedback:

Como el proceso es iterativo, los análisis realizados retroalimentan al algoritmo para ver si hay lugar a optimización. Esto se conoce como «machine learning» y remite al aprendizaje de los modelos algorítmicos, persiguiendo siempre la máxima eficiencia.

¿Como aplicarlo a tus desarrollos?

La elección de un terreno y su ubicación, es una gran parte de un negocio exitoso. Si confeccionamos un modelo que registre “precios de terreno por m2”, y lo relacione con “valorización de precio por m2 proyectada por zona”, se podría identificar potenciales oportunidades que garantizaran el éxito de tu negocio desde una etapa temprana.

¿Como sabemos que producto necesita la gente? Si supiéramos lo que piensan todos, podríamos anticiparnos a las tendencias futuras. Por suerte, la recolección masiva de datos nos permite acceder de cierta forma a la mente de la gente, y a gran escala, predecir “que van a querer a futuro”. Esto es crucial ya que como desarrolladores debemos crear lo que la gente necesita, y este tipo de tendencias nos permite diseñar inteligentemente.

A la hora de proyectar un negocio a mediano/largo plazo, los datos nos ayudan a graficar tendencias de crecimiento o decrecimiento en el sector, precios de venta proyectados, alquileres esperados. Esto nos ayuda a realizar flujos y rentabilidades con mayor seguridad. También, durante la ejecución de un proyecto, la retroalimentación o “feedback” con datos, permite seguir actualizando la toma de decisiones, buscando siempre una mayor precisión y eficiencia.

Ya que el análisis de datos es transversal a todos los inmuebles, zonas, e incluso países del mundo; se puede establecer una comparativa masiva de los precios y costos de inmuebles a nivel global. Como desarrolladores, esto nos permite anticiparnos a donde y cuando construir. ¿Sera mejor construir en CABA? ¿En Uruguay? ¿O poner el dinero en activos financieros? En ves de “tirar un dado”, tomemos decisiones basadas en datos.

¿Necesitamos realmente esto? ¿No venimos funcionando bien?

El cambio normalmente genera incomodidad, sobre todo en un mercado tan establecido y con reglas claras. Tal vez el sector inmobiliario funciona correctamente hoy en día, pero con márgenes de error enormes, “intuiciones” que fallan y quiebran negocios, oportunidades que se pierden por falta de información clara, y perdidas de eficiencia enormes en todos los pasos de un desarrollo. ¿Por qué dejar librado al azar lo que podría optimizarse con información concreta? La carrera hacia el futuro viene con obstáculos. El mercado esta cambiando, no adaptarse no es una opción.

Lecciones practicas para el profesional de hoy

Es irónico que hoy en día la gestión de datos es percibida como un lujo, cuando a futuro va a ser una necesidad. Somos parte de un rubro que históricamente estuvo poco digitalizado, pero el “big data” y la inteligencia artificial prometen llevar al real estate a nuevas alturas. De todas formas, este cambio va a llevar tiempo. Mientras tanto, ¿qué lecciones practicas podemos llevarnos como profesionales? Tomemos decisiones con base real, no nos guiemos únicamente por la intuición. Proyectemos diseñemos según datos del publico objetivo, no meramente por gustos personales. Entendamos en que proyecto conviene invertir, y cuales hay que dejar pasar. Conectémonos mejor con clientes, generemos redes mas seguras con mayor transparencia. Adoptemos la gestión de datos no solo como un diferencial de marca, si no como un método de trabajo y de toma de decisiones. En fin, no pensemos que tenemos el “toque mágico”. Cuando la inteligencia de datos haya cambiado el mercado, no hay intuición que valga más que un modelo algorítmico bien entrenado. ¿Qué datos estas usando para tomar tus decisiones?