Este documento describe cómo el uso de Big Data puede mejorar el sector inmobiliario en España. Se detalla cómo los datos estructurados y no estructurados, como datos geoespaciales, anuncios, búsquedas y mensajes, pueden usarse para crear algoritmos más precisos de valoración automática de propiedades. También presenta casos prácticos donde el uso de información geográfica y no estructurada mejoró la precisión y estabilidad de las valoraciones de propiedades.

1. BigData aplicado al sector Proptech
David Rey | Chief Data Officer

3. Mercado tradicionalmente desigualmente o poco informado
...a un entorno “inundado” con datos: open data, datos privados, IoT,
datos estructurados, datos no estructurados, tecnología ….

4. En España desde series históricas 2007, más de 14.000 zonas, más de 10M de
anuncios, miles de millones de visitas, cientos de millones de búsquedas,
mensajes, pujas …
Bigdata, en Real Estate, moda o realidad?
Dato geo espacial estructurado No / semi estructurado geográfico:
demanda de vivienda en la app Otros tipos: tablas, grafos, no
estructurado

5. Caso práctico: Evolución del algoritmo de valoración automática
de inmuebles mediante el uso de información geográfica y no
estructuradac

6. Caso práctico: creación de zonas y atributos que mejoran la
precision del algoritmo de valoración AVM basado en testigos
(k-Neigbors)
 Incremento de la precisión
 Estabilidad de la valoración
 Exportable a otras zonas, no requiere
seccionado formal
Noestructurado
Descomposición del precio
Liquidez
Ratios financieros
Estructurado
Mejoras:

7. ¡ Gracias !