Em todos os processos que realizamos no mercado imobiliário geram-se e utilizam-se dados. No entanto, quando falamos em Data Science para incorporação imobiliária, é comum que ainda existam barreiras para entender a sua aplicabilidade e alcance.

Apesar disso, Data Science é um conceito que, na incorporação imobiliária, pode aproveitar ao máximo o conhecimento gerado a partir da análise e cruzamento de grandes volumes de dados.

Quando utilizamos serviços em aplicativos, só para oferecer um exemplo rotineiro, estamos lidando com processos influenciados por Data Science. A ciência de dados possibilitou filtrar opções em sua região, destacar ofertas e sugerir produtos com base em suas compras.

Na incorporação imobiliária, o potencial de transformação com Data Science é grande e progressos ocorrem diariamente. Mas, claro, existem desafios e barreiras para que se implementem estratégias com base no conceito de ciência de dados.

Dados de uma pesquisa de 2019 da KPMG entre empresas do ramo imobiliário apontam que apenas 25% das empresas já contam com uma estratégia estruturada com base em coleta e análise de dados de fontes precisas.

E a sua empresa? Já sabe como utilizar dados para processos de incorporação imobiliária? O que você sabe sobre Data Science para incorporação imobiliária e como isso pode ser aplicado de forma prática na realidade de seus processos?

No artigo de hoje, mostraremos o que você precisa saber para começar a entender como Data Science e incorporação imobiliária se relacionam e como extrair o máximo de benefícios a partir da aplicação da ciência de dados em sua estratégia de negócio. Confira mais a seguir.

Como as novas tecnologias estão impactando o mercado imobiliário?

O setor imobiliário está rumando a grandes transformações, especialmente devido ao uso de IA (Inteligência Artificial) e Data Science – ou ciência de dados.

No mundo tecnológico em rápido avanço em que vivemos, vemos cada vez mais empresas desse mercado adotando esse tipo de inovação para se tornar mais competitiva, eficiente, produtiva e para reduzir riscos e custos em suas operações.

Não é à toa que, conforme a pesquisa KPMG Global PropTech, 49% dos participantes afirmaram que inteligência artificial, Big Data e Data Science são as tecnologias que terão o impacto mais significativo no setor imobiliário a longo prazo.

No entanto, adotar novas tecnologias sempre apresenta desafios e envolve superar obstáculos. Como uma indústria ampla e tradicional, o setor imobiliário também luta para liderar a adoção de tecnologias emergentes.

Na prática, muitas atividades ainda são feitas manualmente nas incorporadoras, e muitos dados ainda estão armazenados em sua forma física (documentos em papel). Entretanto, nos últimos anos, muitas empresas também começaram a perceber as perdas que esse tipo de abordagem gera e todas as potencialidades que inovações, como Data Science para incorporadoras, podem trazer para seus negócios.

Com isso, muitas incorporadoras com visão de futuro já estão usando a ciência de dados. Por exemplo, para determinar se um terreno é uma boa combinação de investimento dentro de seu portfólio ou land bank.

Para fazer isso, utilizam-se diversas fontes, incluindo dados públicos, informações de mercado, preço / metro quadrado, perfil de oferta e demanda da região e muito mais.

Essa é apenas uma das maneiras pelas quais a ciência de dados já está sendo usada para otimizar as decisões e atividades das empresas do setor.

Afinal, o que é Data Science?

Para entender o conceito de Data Science, é importante que se compreenda mais sobre a veloz evolução da tecnologia. No século passado, utilizávamos disquetes com pouco mais de um megabyte de capacidade.

Hoje em dia, temos sistemas na nuvem com milhares de terabytes. Nossa maior acessibilidade a soluções tecnológicas, por consequência, fez com que dados fossem gerados mais rapidamente.

No século atual, vivemos uma velocidade sem precedentes da digitalização de nossa informação. Aumenta-se o volume de postagens em redes sociais, áudios e textos em aplicativos de mensagem. Todos os dados dependem de um processamento para que informações possam ser coletadas. É o que chamamos de dados não estruturados. E o crescimento disso tudo é o que culmina na Data Science.

Quando se tem uma grande disponibilidade de dados não estruturados, também chamada de Big Data, é importante tratá-los. Hoje, com a capacidade de processamento em nuvem, é possível transformar esses dados, interpretando-os e transformando-os em informações que gerem insights. Insights esses que podem, por sua vez, ser aproveitados estrategicamente.

Data Science é, portanto, a coleta de dados de fontes distintas para que se tenha uma tomada de decisão muito mais ágil, confiável e assertiva. Nesse processo de extração de dados, é importante enxergar Data Science como um conjunto de métodos.

Embora ferramentas utilizem os conceitos de Data Science, existem métodos que, sem o trabalho de suas partes, não conseguem gerar resultados apenas com o tratamento de dados em si. Por isso, é importante que a sua incorporadora, por exemplo, esteja preparada para se planejar com o uso dessa metodologia caso queira ter resultados com Data Science.

Como funciona um projeto de Data Science?

Para que Data Science para incorporação imobiliária, enquanto conceito, possa ter sucesso em sua análise de dados, é preciso trabalhar partes de diferentes disciplinas. Inclusive, da mesma forma que ocorre em processos de incorporação imobiliária, como estudos e análises de viabilidade, que dependem de diferentes aspectos e fontes de dados para gerarem insights.

O plano de um fluxo de trabalho em Data Science segue, geralmente, as seguintes etapas:

Definição do problema ou tarefa

O projeto deve compreender o que será resolvido com a metodologia. Isso inclui elencar as características do problema, bem como as formas de abordagem.

No caso de uma incorporação imobiliária, isso pode envolver, por exemplo, perfis de clientes a serem classificados. Ou, ainda, a precificação de um terreno para atividade de incorporação futura.

Coleta dos dados

Um dos princípios do Data Science é trabalhar com a extração de informações de dados complexos e não estruturados. Portanto, essa etapa pode durar mais ou menos de acordo com a base de dados que a empresa dispõe para o projeto.

Dados públicos – por exemplo – geralmente podem estar mais bem estruturados. É o momento de detectar se há lacunas e dados que necessitam ser criados para a análise do projeto.

Organização e formatação dos dados

Casos de redundância de dados, dados sem contexto ou falta de precisão e integração com algoritmos e ferramentas são problemas que podem ocorrer. Nesse momento, especialistas e encarregados do projeto de Data Science para incorporação imobiliária irão manipular os dados colhidos e realizar as limpezas necessárias em sua base.

Análise de dados

Este é o momento em que os dados são trabalhados por variados métodos dentro de Data Science. Médias e desvios serão detectados, a distribuição dos dados e as correlações de suas variáveis serão checadas.

Esse estágio de análise é primordial para o projeto, pois é o momento em que esse pode avançar até a próxima etapa e identificar tendências úteis para os processos da empresa.

Modelagem

Este é o momento mais visível para aqueles que não estão alinhados com o conceito de Data Science para incorporação imobiliária, pois é quando as ferramentas e tecnologias entram em evidência.

Com isso, procedimentos são aplicados para que um algoritmo “treine” uma parte selecionada do universo de dados. A partir desse treinamento, o algoritmo – geralmente dentro de um sistema ou solução de organização e automatização de processos – pode realizar predições, que serão adaptadas com base em dados de performance, até que o resultado esteja próximo do desejado.

A técnica desse tipo de algoritmo é o que chamamos de Machine Learning ou Deep Learning, pois utiliza dados brutos e dados já analisados para fazer com que ele entenda o caminho realizado para que se realize a análise em si.

Comunicação

Data Science para incorporação imobiliária, como já vimos, exige multidisciplinaridade. Por isso, o cientista de dados deve saber como traduzir o resultado do processo de uma forma simples e clara, para que setores distintos e até mesmo pessoas alheias ao projeto entendam o que está sendo apresentado. Geralmente, comunicar esses resultados pode estar presente na etapa seguinte.

Implementação

É quando o projeto abordado na ótica de Data Science para incorporação imobiliária torna-se uma solução. Uma tecnologia que auxilie os seus analistas no georreferenciamento de um terreno, por exemplo, pode ser o passo final desse projeto.

Ou, ainda, uma calculadora já atualizada com bases de dados externas que precifique o valor de um lote para incorporação. É o momento de fazer com que tudo esteja bem alinhado, estruturado e dentro de um planejamento para minimizar riscos e extrair o máximo de resultados e inteligências em seus processos de incorporação imobiliária.

O mercado de incorporação imobiliária com Data Science e aplicabilidades da tecnologia

No mercado de imóveis, os fatores que valorizam um ativo podem partir dos mais variados aspectos. Sabendo como fazer uso dos princípios de Data Science, podemos transformar processos bases da incorporação imobiliária e ter uma exatidão maior não apenas em estabelecer um preço assertivo, como também em garantir que as negociações entre corretores e compradores seja mais ágil e otimizada.

Outra das grandes vantagens de aplicar Data Science para incorporação imobiliária é permitir que dados se tornem não apenas acessíveis, mas estruturáveis e com informações mais claras e transparentes. Pontos como marketplaces virtuais ou showrooms podem oferecer informações mais detalhadas e garantir o negócio ideal na incorporação de seus imóveis.

O atendimento de uma incorporadora, quando aliado a projetos que aproveitem a ciência de dados, pode ganhar um aspecto ainda mais estratégico, oferecendo a clientes e parceiros ativos personalizados, pensados em suas principais demandas e dores.

Afinal, quando informações são tratadas e processos se automatizam, cadeiras de trabalho como as de análises de terrenos podem ser otimizadas, bem como os próprios processos de incorporação em si.

Hiperdados: solução que utiliza Data Science para incorporação imobiliária 

As soluções desenvolvidas pela Hiperdados focadas nas demandas e necessidades de empresas do mercado imobiliário utilizam-se de Data Science para ajudar incorporadoras a fazerem a compra de terrenos e lotes para futuros empreendimentos imobiliários de modo ainda mais eficiente.

Essas tecnologias orientadas a dados conectam todas as etapas do ciclo de incorporação imobiliária – incluindo o estudo de viabilidade de um empreendimento até a operação, que culmina na entrega das chaves do imóvel.

Dessa maneira, ficará muito mais simplificado e ágil transformar dados em decisões melhores e em novos insights e oportunidades de negócio.

Considerações finais sobre Data Science para incorporação imobiliária

Resumidamente, como vimos, Data Science para incorporação imobiliária é a estratégia de extrair percepções e significado a partir de dados. Hoje, geramos uma quantidade verdadeiramente impressionante de dados todos os dias, e o número continua aumentando exponencialmente.

Ao analisar os dados gerados, os gestores das incorporadoras podem descobrir padrões e tendências para tomar melhores decisões e melhorar os resultados a serem obtidos com seus produtos imobiliários.

A ciência de dados aborda essa análise utilizando estatísticas, matemática, ciência da computação, mineração de dados, aprendizado de máquina e muito mais.

Mas há maneiras práticas e descomplicadas de se adotar Data Science para incorporação imobiliária por meio do uso de soluções inteligentes e focadas nas demandas das empresas desse setor.

A solução trazida pela Hiperdados é um exemplo disso, trazendo por trás as tecnologias mais modernas e eficientes para que a sua empresa possa extrair mais inteligência e insights em suas análises e resultados de negócio.

O que você precisa para implementar os conceitos de Data Science em sua incorporação imobiliária? Gostaria de saber mais sobre como uma estratégia orientada a ciência de dados pode gerar resultados? Continue acompanhando o blog da Hiperdados para mais dicas, até a próxima!