Guía de viaje en la odisea de incorporar el Catastro a tus sistemas de información y toma de decisiones

Catastro representación con una ciudad

La odisea de incorporar el catastro a tus sistemas de información

Siempre he sido de los que piensan que nuestra capacidad de asombro y de aprendizaje de las herramientas y contenidos que utilizamos día a día en nuestro entorno laboral son claves a la hora de mejorar y evolucionar en el uso de estas.

Por ese motivo, reconozco que me llamó mucho la atención que, tras varios años trabajando a fondo con información catastral y todo lo que rodea el universo de bienes inmuebles. Una única frase me hiciera reflexionar al respecto de cómo se estaba utilizando dicha información teniendo en cuenta el origen para la que fue creada:

“Estamos utilizando para tomar decisiones estratégicas un universo de datos que fue construido con un objetivo exclusivamente recaudatorio”

Este concepto nos lleva a pensar en el catastro como en una herramienta con múltiples e interesantes funcionalidades pero que, para cumplir al 100% con nuestras necesidades, requerirá de un trabajo exhaustivo y especializado de estandarización y manipulación de sus contenidos. Si se me permite el símil, sería como ese estupendo robot de cocina que sirve para picar, amasar, cortar, rallar y cocinar pero que lleva consigo su grueso y complicado manual de instrucciones.

Déjenme continuar con la reflexión, podemos observar que el catastro no es ni mucho menos un origen de nueva creación, ni tan siquiera una fuente de contenido que se haya visto renovado frecuentemente en los últimos años. Ha sido de la mano de los científicos de datos y sus fiables modelos analíticos, basados en la ingente cantidad de información que el catastro les aporta, los que han hecho que este vetusto repositorio de información esté viviendo una segunda juventud. Ahora sólo queda leernos a fondo el grueso manual… y entender hasta donde podremos llegar con los ingredientes con los que contemos.

Llegados a este punto, estaremos de acuerdo en que, cuando nos situamos delante de todo este volumen de información, generalmente el objetivo que la mayoría buscamos se podría resumir en una única frase:

“¿Cuánto sabe el catastro del lugar dónde vivo o del local donde se ubica mi empresa?

¿Qué datos tiene y cuán fiables son?”.

Tras rellenar unos cuantos datos en la web apropiada y obtener como respuesta informaciones tan relevantes como sus dos referencias catastrales principales (de 14 caracteres para la parcela donde se ubica y de 20 para la del propio inmueble que buscamos), la superficie, el año de construcción y de la última reforma en caso de existir, las coordenadas exactas de su ubicación geográfica, su uso principal y la tipología de todos los elementos constructivos que la componen… en ese momento la imaginación se dispara y la pregunta cambia:

Y si he podido saber todo esto de mi vivienda/oficina…

¿Cuánto mejorarán mis decisiones estratégicas y comerciales cuando tenga toda esa información agregada a las bases de datos de mis clientes y potenciales?

Es aquí cuando nos encontramos con la reflexión antes mencionada. Querremos entonces tomar decisiones comerciales y de negocio basándonos en un universo de información cuya finalidad no es esa en absoluto, lo que conllevará que, al trabajar en el desarrollo de procesos automáticos con orígenes masivos de datos, tanto el volumen de cruces como la fiabilidad de estos con los datos catastrales se convierta en un importante dolor de cabeza.

El motivo es bien sencillo: la Dirección General del Catastro (o DGC para los más habituados a este tipo de universo de datos) diseña su repositorio de datos para OBTENER información y EN NINGÚN CASO PARA ENTREGARLA como a nosotros nos sería interesante. Así las cosas, si estás en ese barco, te va a tocar remar para llegar a buen puerto, no te quepa duda…

CONSEGUIR LA LLAVE MAESTRA

Llave videojuego

El Viaje al centro del Catastro te llevará por una odisea de hitos entre las que deberás resolver al menos los siguientes retos.

  • Cómo diablos cruzar los datos del catastro o la búsqueda de la “referencia catastral perdida”.
  • Estandarizar y normalizar previamente todo lo que quiera cruzar.
  • Trabajar con referencias catastrales 20.
  • Bonus Round. El hecho diferencial de las provincias forales. El catastro de País Vasco y Navarra.

DataCentric alcanza hasta un 85% en ratio de cruce con éxito con las
referencias catastrales a nivel portal (referencia 14). Y alcanzamos
hasta un 70% de éxito en el cruce con las referencias catastrales a
nivel de inmueble (referencia catastral 20).

Para guiarte en esta odisea hemos realizado el siguiente e-Book. Guía para trabajar con el catastro como fuente de información. Pincha en este enlace para descargar.

Fernando Jiménez

DataCentric | Grupo Tinsa

Responsable de proyectos

Cómo Accumin Intelligence ayuda a Tinsa a determinar el precio de una vivienda

datos sobre viviendas e inmuebles

Cómo Accumin Intelligence ayuda a Tinsa a determinar el precio de una vivienda

La determinación precisa del precio de una vivienda no es una cuestión fácil. A la hora de valorar una vivienda, uno de los aspectos que más influye en su precio final es la calidad potencial de ubicación en la que la vivienda se encuentra. Para evaluar si una ubicación es o no de buena calidad, hay que considerar una gran cantidad de factores como la accesibilidad de la zona, la cercanía o no de servicios públicos, niveles de ruido, seguridad y delincuencia, si es una zona de interés turístico, etc.

A continuación, veremos ejemplos de cómo cambia la calidad potencial de ubicación en distintas zonas de la ciudad de Madrid según la metodología utilizada por Accumin Intelligence para ayudar a Tinsa a determinar el valor de una vivienda. Por ejemplo, para la zona entre el distrito de Salamanca y Ciudad Lineal tenemos las siguientes valoraciones aproximadas* en las que trabajamos con 5 categorías de calidad potencial de ubicación: baja, media-baja, media, media-alta y alta.:

calidad de ubicacion de inmuebles

A simple vista puede verse que existen ya unas divisiones intuitivas en ciertos puntos, como por ejemplo a ambos lados de la M-30, donde el cambio es muy marcado, y también se aprecia como la calidad aumenta en el barrio de Salamanca y en la zona de El Viso. A la hora de interpolar estas valoraciones puntuales al total de zonas hay muchas opciones. El principal problema reside en encontrar un método lo suficientemente preciso en zonas con mucha muestra diversa, y que extrapole con coherencia en zonas con menos datos.

La metodología final es robusta y respeta las divisiones producidas por grandes calles, carreteras y accidentes naturales. Incluye algoritmia específica dependiendo de si nos encontramos en zonas urbanas o rurales, y considera valoraciones de la zona a extrapolar, de zonas vecinas, y de regiones más amplias de las que forma parte la zona analizada.

Así, para la zona de Salamanca-Ciudad Lineal que comentábamos:
ejemplo de zonas con distinta calidad de ubicacion

A nivel general se aprecian tres zonas muy claras definidas por la calle de Príncipe de Vergara y la M-30. La M-30 es una vía clave que provoca cambios significativos en la calidad potencial de ubicación: la calidad en la zona entre la M-30 y Príncipe de Vergara pasa de ser media y media-alta, a ser media-baja y baja dentro del distrito de Ciudad Lineal en el entorno de Calle Alcalá.

Un punto importante es que, aunque dentro de estas tres grandes zonas la calidad potencial de ubicación es relativamente homogénea aparecen pequeñas diferencias que reflejan las características singulares de cada ubicación. Esto puede verse en la zona de Quintana o El Carmen y de forma más clara en las cercanías de la Avenida de América y la calle Arturo Soria, donde se observa claramente una mejor calidad potencial de ubicación respecto a su entorno.

En definitiva, la metodología se ha aplicado en todo el territorio nacional y recoge mucha información sobre la calidad potencial de ubicación de forma intuitiva y clara. Así, estos datos resultan muy relevantes a la hora de determinar el valor de una vivienda, decidir la localización de un local comercial o detectar zonas problemáticas en rutas de reparto, por ejemplo.

Información contenida en Accumin Data House

Esta variable es creada específicamente por personal experto en valoración de inmuebles para cada una de las viviendas que se valoran. La calidad potencial de ubicación es uno de los pilares que determinan el precio final de una vivienda, junto con otras características como la tipología de vivienda, su antigüedad, su estado de conservación, su calidad, etc. Y en su conjunto, son esenciales para realizar inversiones inmobiliarias de gran calado y optimizar proyectos de geomarketing.

Todas estas características del inmueble y muchas más las podrás encontrar en Accumin Data House. Una plataforma que te permite integrar todos estos datos de cualquier punto a nivel nacional de forma sencilla dentro de tus sistemas de información para la toma de decisiones.