Integración de datos para optimizar inversiones inmobiliarias

 

Cómo lo hicimos

El proyecto era de gran relevancia para la compañía. Durante los últimos años, la información había sido gestionada en silos sin una estrategia de datos clara. Esta falta de integración dificultaba la visión general de los activos y limitaba el potencial de análisis. Dado el objetivo de este proyecto de cubrir de principio a fin el ciclo de vida de los datos, desde la recolección hasta su explotación, optamos por Microsoft Fabric como la plataforma principal.

 

Microsoft Fabric: versatilidad, potencia y escalabilidad

Microsoft Fabric permite integrar múltiples tecnologías en un único entorno, proporcionando una gran fluidez al trabajar con las herramientas del ecosistema de Microsoft. Fabric ofrecía la agilidad necesaria para centralizar, transformar y explotar los datos con eficiencia, utilizando herramientas clave como Data Factory, Synapse y Power BI.

 

Unificando las fuentes de datos

Iniciamos el proyecto centralizando datos de diversas fuentes críticas:

• Catastro: Establecía un criterio unificado a partir de una misma fuente de origen, definiendo más de 15 categorías clave para clasificar los activos.
• API de tendencias de mercado: Conectamos con dos fuentes de datos externas para obtener datos de venta y alquiler con máxima precisión.
• Datos financieros: Provenientes de documentos en PDF y tablas de Excel, contenían información clave sobre las cargas legales de cada activo.
• Histórico de operaciones: Reflejaba los resultados de las operaciones realizadas en el pasado, esencial para el análisis de tendencias.

Segmentación de carteras y cálculo de inversión

Este fue el punto crucial del proyecto. Con los datos procesados, desarrollamos un modelo de segmentación que clasificaba los activos en tres criterios principales:

1. Potencial de inversión: Valor proyectado de cada activo basado en demanda, ubicación y rentabilidad esperada.
2. Nivel de riesgo: Evaluado en función de factores como ocupación, carga financiera y condición legal.
3. Proyección de rentabilidad: Estimaciones de ingresos (tanto en venta como alquiler) y valorización del activo a medio y largo plazo.

Para los analistas, Microsoft Power BI facilitó la visualización de estos segmentos, permitiéndoles comparar y analizar los activos de manera clara, lo que a su vez mejoró las recomendaciones estratégicas a los inversores.

 

Interfaz conversacional para consultas ágiles

La centralización de la información también nos permitió, en una segunda fase, integrar una interfaz conversacional mediante Copilot Studio. Con esta herramienta, configuramos un agente conversacional personalizado que accedía directamente a los datos centralizados en la plataforma. Así, los analistas ahora podían interactuar con la información de una forma más intuitiva y humana, consultando datos y obteniendo insights en tiempo real a través de una interfaz conversacional sencilla y eficiente.