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.
Viernes 11 de Junio de 2021
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 queCentralAmericaData tuvo la oportunidad de desarrollar una solución de inteligencia comercial con enfoque 100% en datos.
Qué problemas se pueden resolver utilizando ciencia de datos geoespaciales en el sector inmobiliario?
Es posible utilizar estas soluciones para mejorar el proceso de identificación del sitio más idóneo para construir, por ejemplo, una torre de apartamentos de lujo, y así reducir el riesgo de la inversión.
¿Cómo se implementa la solución?
Para resolver este tipo de problemas en este sector, desarrolla un modelo que tiene la capacidad de identificar y analizar, por medio de imágenes satelitales de alta resolución, el tipo de infraestructura que existe en las diferentes zonas de la ciudad en las que el grupo desarrollador pretenda invertir.
Para la puesta en marcha e implementación de esta solución, se utilizan diversas metodologías y se combinan 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 estas soluciones consiste en la aplicación de modelos de clasificación de imágenes y análisis de fotos satelitales pasadas y actuales, que permiten 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, combinado con la aplicación de algoritmos de machine learning, se genera una solución que permite a la empresa desarrolladora 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.
Para enriquecer y mejorar el resultado final, estos datos se complementan con información de valoración de propiedades y análisis de los entornos comerciales de las zonas.
¿Qué valor agregado genera esta solución?
Permite a las empresas desarrolladoras identificar de forma inmediata las zonas idóneas para construir una torre de apartamentos de lujo y enfocar el plan de negocio del proyecto a las condiciones del mercado de esas áreas, logrando disminuir los riesgos que podrían causar factores exógenos y optimizando la rentabilidad de la inversión.
¿Busca soluciones de inteligencia comercial para su empresa?
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En PREDIK Data-Drivenapoyamos a las corporaciones a optimizar sus estrategias de expansión con metodologías 100% basadas en datos. Uno de nuestros clientes, una corporación regional minorista de artículos de calzado, logró determinar en cuál centro comercial fue más conveniente abrir su primera tienda física, reduciendo así los riesgos de inversión y maximizando sus ingresos, al haber identificado a sus clientes potenciales y su mercado target en los malls.
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Con soluciones de información basadas en el uso de fotos satelitales, la aplicación de modelos de clasificación y la implementación de algoritmos de machine learning, es posible optimizar la gestión de grandes plantaciones y minimizar los riesgos que enfrentan los cultivos y que afectan la rentabilidad por hectárea sembrada.
La creciente disponibilidad de datos que existen hoy en día, está llevando a las empresas a buscar nuevas formas y herramientas para aprovechar esa enorme ola de información que se está generando en los diferentes sectores de negocios.
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