¿Qué es ser una Organización Basada en Datos (Data-Driven Organization) en el sector inmobiliario y de construcción?

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“El MIT Center for Digital Business preguntó a 330 empresas sobre sus procesos de análisis de datos y toma de decisiones comerciales. Las empresas en el tercio superior de sus industrias cuando toman decisiones basadas en datos son, en promedio, un cinco por ciento más productivas y un seis por ciento más rentables que sus competidores.”

El surgimiento de la organización basada en datos1

Analicemos por qué los datos son importantes y qué es una organización basada en datos. En primer lugar, una organización basada en datos es aquella que comprende la importancia de los datos. Posee una cultura de uso de datos para tomar todas las decisiones comerciales. Tenga en cuenta la palabra todas. En una organización basada en datos, nadie llega a una reunión armado solo con corazonadas o intuición. La persona con el título superior o el salario más alto no gana la discusión. Los hechos lo hacen. Números. Análisis cuantitativos. Cosas respaldadas por datos.

¿Por qué convertirse en una empresa basada en datos? Porque vale la pena. El MIT Center for Digital Business preguntó a 330 empresas sobre sus procesos de análisis de datos y toma de decisiones comerciales. MIT encontró que cuantas más empresas se caracterizan a sí mismas como basadas en datos, mejor se desempeñan en medidas objetivas de éxito financiero y operativo.

Específicamente, las empresas en el tercio superior de sus industrias cuando toman decisiones basadas en datos son, en promedio, un cinco por ciento más productivas y un seis por ciento más rentables que sus competidores. Esta diferencia de rendimiento se mantuvo incluso después de contabilizar la mano de obra, el capital, los servicios adquiridos y las inversiones tradicionales en TI. También fue estadísticamente significativo y se reflejó en un aumento de los precios del mercado de valores que podría medirse objetivamente.

Otra encuesta, realizada por The Economist Intelligence Unit, mostró una clara conexión entre la forma en que una empresa usa los datos y su éxito financiero. Solo el 11 por ciento de las empresas dijo que su organización hace un uso “sustancialmente” mejor de los datos que sus pares. Sin embargo, más de un tercio de este grupo pertenecía a la categoría de “empresas de mejor rendimiento”. Del 17 por ciento de las empresas que dijeron que estaban “rezagadas” de sus pares en el aprovechamiento de los datos, ninguna era una empresa de alto rendimiento.

 

Manejo de datos en la Industria Inmobiliaria2

El sector inmobiliario, es más que edificios físicos e infraestructura de soporte. Proporciona los espacios en los que las personas interactúan y es un conjunto complejo de características físicas (como la estructura física en sí) y procesos abstractos (como el uso del espacio para evocar una respuesta emocional).

Existe una gran presión sobre la industria inmobiliaria para desbloquear el potencial de los datos e incorporar el aprendizaje automático y los enfoques basados ​​en la evidencia en sus flujos de trabajo. En la Encuesta Global PropTech de KPMG 2018, el 49% de los participantes pensó que la inteligencia artificial, el big data y el análisis de datos eran las tecnologías que probablemente tendrían el mayor impacto en la industria inmobiliaria a largo plazo.

En consecuencia, algunos altos ejecutivos de instituciones inmobiliarias con visión de futuro con una larga trayectoria operativa están presionando a sus empresas para que liberen el potencial de sus décadas de registros de transacciones, valoración, gestión de activos, cotización y otros datos. Simultáneamente, el espacio de provisión de datos está madurando (posiblemente incluso saturado) con startups exitosas como HouseCanary y Reonomy que se unen a actores establecidos como CoStar y Real Capital Analytics, lo que hace posible que cualquier empresa interesada en el sector inmobiliario obtenga rápidamente grandes cantidades de datos relevantes.

Sin embargo, como se señaló en un artículo reciente de NAIOP, los profesionales del sector inmobiliario se enfrentan a desafíos para descubrir cómo utilizar realmente los datos. La Encuesta Global PropTech de KPMG 2019 confirma que el 80% de las empresas todavía no tienen “la mayor parte o la totalidad” de su toma de decisiones basada en datos. El mismo informe también insinúa una “brecha de habilidades”: solo el 5% de las empresas de bienes raíces tienen esfuerzos de transformación dirigidos por alguien con conocimiento de análisis de datos.

Entonces, ¿cómo podemos aplicar la ciencia de datos al sector inmobiliario? ¿Cuáles son los beneficios tangibles? Y, ¿dónde podemos aprender las habilidades y técnicas que nos permitirán aprovechar el potencial del big data en el sector inmobiliario?

Alejandro Fernández, CEO de PMO APP, aplicativo que centraliza y analiza los datos del desempeño de proyectos inmobiliarios, comenta sobre algunas áreas donde podemos usar la data y ciencia de datos:

  1. Índices de precios de propiedades
  2. Modelos de valoración automatizados
  3. Pronóstico de series de tiempo en velocidades de ventas
  4. Cluster Analysis para identificar compradores con características similares
  5. Geographic Information Systems (GIS), identificar características urbanas deseadas
  6. Análisis y proyección comercial y costos de proyectos

Una cita de un REIT del Reino Unido lo resume mejor: “Si no se usan los datos de manera eficiente y efectiva, se perderá una gran cantidad de valor en su negocio / mercado. Otros no cometerán este error y cada vez más te volverás poco competitivo. En última instancia, el mundo solo va en una dirección “. (Encuesta Global PropTech 2019 de KPMG)

 

  1. https://www.oreilly.com/library/view/creating-a-data-driven/9781492049227/ch01.html
  2. https://towardsdatascience.com/5-ways-to-apply-data-science-to-real-estate-e18cdcd0c1a6
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