3A15
Información
Calle José Echegaray 9
28232 Rozas de Madrid, Las
Madrid
España
Equipo
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Alfonso del Gallo
CBO - Chief Business Officer
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Gerardo Raido
CMO
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Iva Ilic
Business development manager
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Jaime González Ávila
Desarrollo de Negocio
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Jorge González Ramírez
Responsable de Marketing
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Luis Aguilera
KAM
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MARIA VALDUNCIEL NIETO
KAM
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Olivier Lefauconnier
Responsable desarrollo de negocio
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Raimundo Carlos Laguía
Account Manager
-
Virginia Pérez Belmonte
Técnico de marketing
Productos
Noticias
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Mapa de las ciudades de 15 minutos en España. Descubre tu accesibilidad.
Hemos utilizado nuestros datos y nuestra capacidad analítica para crear el estudio y mapa interactivo sobre si se cumple el concepto de "ciudad de 15 minutos" en España.
Las ciudades de 15 minutos en España
El 46% de la población de España cuenta con todos los servicios considerados básicos a 15 minutos andando y el 15,1% puede alcanzarlos en 15 minutos en bicicleta. Por otro lado, un 38,9% no cuenta con todos los servicios estudiados a 15 minutos ya sea andando o en bicicleta.
Las comunidades con mayor accesibilidad a los servicios son Madrid y Cataluña mientras que las que menos accesibilidad tienen son Castilla la Mancha y Extremadura.
En los grandes municipios el 96% de la población ya vive en una ciudad a 15 minutos
Barcelona es al 100% ciudad de los 15 minutos andando y Bilbao es 100% ciudad de los 15 minutos en bicicleta. Es decir, Barcelona y Bilbao que cuentan con toda su población a 15 minutos de todos los servicios analizados ya sea andando o en bici.
Murcia es de las grandes urbes la que queda un poco rezagada en comparación con sus homólogas y cuenta con menos porcentaje de población a 15 minutos siendo educación entretenimiento y vivir las categorias de servicios que más refuerzo necesitan.
¿Y las ciudades dormitorio?
Si analizamos los municipios que forman parte del área metropolitana del top 10 municipios vemos que el 75% de sus habitantes viven a 15 minutos a pie o en bicicleta del conjunto de servicios analizados.
La asignatura pendiente sigue siendo la España vaciada
Si analizamos los municipios de menos de 30.000 habitantes y provincias más afectadas por la despoblación, que entran en la definición de la llamada España vaciada, podemos ver grandes diferencias en el mundo rural donde solo el 12% de sus habitantes viven a 15 minutos andando o en bici de todos los servicios analizados. Quedaría así una población de 4.977.340 habitantes con capacidad de mejora del aspecto a estudio.
¿Quieres saber si tu barrio cumple con la idea de una «ciudad a 15 minutos»? Nuestro exhaustivo análisis de datos de Deyde DataCentric te lo muestra. Haz click aquí.
Los criterios que hemos tenido en cuenta para nuestro estudio son:
- Distancia máxima a pie, 15 min.: Radio de 1.200 metros.
- Distancia máxima en bicicleta, 15 min.: Radio de 2.400 metros.
- Zonas que no cumplen: Si tu zona está en rojo es porque no cumple con una las 6 categorías.
6 Categorías a cumplir, cada una incluye una serie de criterios y dotaciones básicas (en base a la información empresarial de Deyde DataCentric):
- Abastecimiento: Alimentación (supermercados y tiendas), banca y estaciones de servicio.
- Sanidad: Asistencia sanitaria (Hospitales o centros de Salud) y farmacias.
- Trabajo: Empleabilidad (plantilla de las empresas ubicadas/trabajadores en activo) y medios de transporte público.
- Calidad de Vida: Zonas verdes y organismos oficiales.
- Ocio: Hostelería (bares, hoteles y restauración) y entretenimiento(instalaciones deportivas, cines y auditorios).
- Educación: Colegios e institutos.
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La normativa ESG redefine las reglas del juego empresarial: ¿Cómo afecta a los negocios en la era de la sostenibilidad?
La creciente preocupación por el cambio climático está imponiendo nuevas reglas al juego. No importa dónde miremos, el impacto está en todas partes y nos afecta a todos. Tanto en nuestra vida cotidiana como en la profesional. Más pronto que tarde, ser «verde» será obligatorio, y no sólo una forma consciente de hacer negocios. Existen reglas, normas, estándares y políticas de ESG, y en los próximos años habrá más. Esto afectará, inevitablemente, a cómo hacemos negocios, cómo se cierran las transacciones y qué activos se considerarán elegibles en el futuro.
¿Quiere saber más sobre cómo afecta a su negocio? Y, ¿cómo está afectando su negocio al cambio climático?
El Reglamento de Taxonomía de la UE establece un marco regulador para clasificar las actividades económicas en función de su contribución a la sostenibilidad medioambiental. La idea del Reglamento de Taxonomía de la UE es la transición hacia una economía más ecológica y
sostenible aportando claridad, transparencia y coherencia sobre lo que constituye ESG. Abarca una amplia gama de sectores y actividades económicas dentro de seis objetivos diferentes, centrándose inicialmente en:
- Mitigación del cambio climático (CEE)
- Adaptación al cambio climático
El reglamento (Decreto 2021/2178) y otras iniciativas relacionadas -como el Reglamento de Divulgación de Información sobre Finanzas Sostenibles (SFDR) y la Directiva sobre Información No Financiera (NFRD)- establecen los criterios que debe cumplir la actividad económica para ser considerada sostenible desde el punto de vista medioambiental dentro de cada objetivo. Incluye obligaciones de divulgación para los participantes en los mercados financieros (gestores de activos, compañías de seguros, fondos de pensiones y asesores de inversión). Están obligados a revelar en qué medida sus inversiones se ajustan a la Taxonomía de la UE. Adoptada en 2020, entró en vigor en julio de 2021 e incluye una aplicación escalonada. Las grandes empresas que cotizan en los mercados regulados de la UE están obligadas a revelar su alineación con la taxonomía a partir de 2022, mientras que las empresas más pequeñas (<250 empleados) lo harán en 2023. No obstante, el reglamento se ampliará progresivamente para cubrir sectores y objetivos adicionales en el futuro.
Teniendo en cuenta, por ejemplo, que el objetivo de la UE es alcanzar pronto la neutralidad climática para 2050, las carteras de activos tendrán que incluir menos activos/empresas de alto consumo energético que no cumplan las normas vigentes. Por un lado, esto creará la oportunidad para los inversores con alta liquidez que pueden comprar y renovar el activo/reestructurar la empresa; por otro, se exigirá a los propietarios/gestores de activos que tengan ciertos conocimientos sobre cada uno de sus activos en lo que se refiere a ESG.
La consecuencia de no cumplir las normas y reglamentos vigentes en materia de sostenibilidad no sólo está y estará relacionada con la reputación y el valor de la marca, sino también con el panorama normativo y la gestión de riesgos. Por el contrario, ser «verde» no sólo permitirá a una empresa tener una mejor reputación, sino que también le proporcionará acceso a diversos incentivos económicos y la posibilidad de acceder al mercado de préstamos verdes (préstamos, bonos, hipotecas…).
Ahora bien, ¿cómo puede DataCentric ayudar a mitigar los riesgos relacionados con el entorno normativo ESG?
Mitigación del cambio climático 2023 (CEE)
Tinsa ofrece una calificación energética para grandes carteras bancarias a través de las emisiones de CO2 (letra y cifra) y el consumo energético (letra y cifra) utilizando las mayores certificaciones energéticas de España, debida diligencia técnica y bases de datos de activos comparables.
Los datos sobre los que realizamos nuestro análisis se basan en datos reales, así como en datos inferidos/modelados:
- CEE de Tinsa (reales)
- Registro de comunidades autónomas (real)
- Bases de Datos de Tinsa, Catastro y Deyde DataCentric (datos inferidos/modelados)
Así, los datos proporcionados por Deyde DataCentric pueden ser reales, inferidos o modelizados.
Disponemos del modelo más preciso del mercado con datos procedentes de las bases de datos de inmuebles de Tinsa y certificados de eficiencia energética con una cobertura nacional del 100% para inmuebles residenciales. La letra asignada (para datos no reales) está dentro de +/- una letra en el 85% de los casos, y el 99,5% de los casos está dentro de +/- dos letras de diferencia respecto a la certificación energética real.
A continuación os dejamos un modelo de la herramienta propia que ha creado Deyde DataCentric para la visualización cartográfica de las certificaciones medioambientales y el análisis del consumo.
Adaptación al cambio climático
El desarrollo de un modelo a partir de nuestra base de datos proporciona un valor real, inferido o modelizado para 44 variables diferentes que nos ayudan a medir el impacto que el cambio climático tiene en su negocio. Esto nos permite asignar la calificación Tinsa o Consensuada.
¿Por qué nosotros?
Contamos con una amplia red de técnicos y arquitectos expertos en sostenibilidad inmobiliaria y medioambiental, lo que nos permite recopilar datos reales de calidad. Además, sólo Tinsa cubre el 30% del mercado nacional lo que nos permite disponer de la base de datos inmobiliaria más completa y precisa del mercado.
Contamos con los analistas, científicos de datos e ingenieros de Big Data que nos dan acceso a la mayor y más diversa base de datos de cualquier inmobiliaria para:
- Limpiar, normalizar y validar datos
- Deducir datos
- Modelizar datos
Deyde DataCentric puede ayudarte a tener un procesamiento de hipotecas/préstamos más rápido y preciso en cumplimiento con las obligaciones ESG generadas por la Taxonomía Europea y a lograr plazos optimizados. Además, este proceso puede ayudarle a obtener parte de los fondos verdes disponibles independientemente de la actividad que realice su empresa. Asimismo, estamos aquí para ayudarle a estar un paso más cerca de mitigar diversos riesgos derivados de los posibles impactos económicos basados en el valor de mercado de la propiedad.
Nuestro equipo de expertos y las continuas mejoras de nuestras bases de datos y modelos en uso están aquí para ser tu socio comercial a largo plazo, ayudándote a sacar el máximo partido de un mundo en rápida evolución basado en decisiones basadas en datos relacionados con ESG. Solicita una reunión con nuestro equipo de expertos.
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Data Factory o cómo crear nuevos datos a partir de otros
A la hora de generar datos de valor para nuestro negocio podemos distinguir 2 tipos de datos:
- Los datos que tienen valor para mi negocio por sí mismos
- Los datos que necesitan un tratamiento de normalización, y/o de correlación con otros datos para poder ser considerados información de valor
Esta activación de los datos, o su transformación para que las áreas de negocio mejoren sus estrategias define el concepto de “Factory”.
Una fábrica, traducción del Inglés “Factory”, define un establecimiento dotado de maquinaria, herramienta e instalaciones necesarias para la fabricación de objetos, obtención de determinados productos o transformación industrial de una fuente de energía. Adaptando esta definición de la RAE al mundo digital, podemos hacer el siguiente paralelismo:
Maquinaria e instalaciones: Big data y potencia de tratamiento
Herramientas: Procesos, algoritmia e inteligencia artificial
Los procesos implicados en dar valor al dato son los siguientes:
- Identificación de los datos a tratar
- Automatización de la extracción de los datos
- Tratamiento básico de los datos (normalización, deduplicación)
- Etiquetado de los datos (o creación de diccionario y taxonomía)
- Opcional: creación de un gráfico de conocimiento o knowledge graph
- Algoritmia simple o compleja aplicada a los datos (AI/ML)
- Integración de los resultados para su consumo: Publicaciones, enriquecimiento de otros sistemas (BI, CRM…)
- Verificación de la integridad de la información
Lo que cada uno busca con el uso inteligente de los datos es la informacion, a veces oculta, detrás de estos datos.
Una vez descubierta la información hay que saber activarla a nivel de negocio. Eso se traduce en casos de uso, proyectos, y/o servicios consumiendo estos datos: KYC & KYB (conocer a tus clientes y potenciales, a tus competidores, a tus proveedores), estudios de mercado, preparación de campañas, medición de impactos, gestión del fraude, análisis de cobertura geográfica de servicios, mejora de modelos matemáticos predictivos..etc a continuación veremos algunos ejemplos.
Certificado de Eficiencia Energética (CEE)
Debido a la creciente sensibilización de clientes, entidades bancarias y aseguradoras ante el cambio climático y el correcto cumplimiento de sus obligaciones en materia de responsabilidad social corporativa, surge la necesidad de disponer de manera inminente de los Certificado de Eficiencia Energética (CEE) de su cartera de inmuebles o de los inmuebles asociados a sus servicios.
Actualmente menos del 20% de todo el parque de inmuebles de España, tiene un CEE oficial. En Deyde DataCentric se ha desarrollado un sistema que permite extraer las etiquetas reales de las diferentes fuentes que las publican. Y para los inmuebles sin esta certificación oficial, se han desarrollado modelos matemáticos que, alimentados por datos de certificaciones reales de TINSA y de los testigos de las tasaciones correspondientes, permite estimar las letras y números de emisiones y consumos.
Riesgos medioambientales
La creciente aparición de fenómenos naturales extremos como consecuencia del cambio climático genera la necesidad de controlar al máximo el riesgo de los activos asegurados.
Para ello se han generado una serie de capas cartográficas con información sobre la existencia de riesgos naturales para todo el territorio nacional, las cuales serán incorporadas a nivel de registro. Se tienen 3 capas distintas correspondientes a:
- Riesgo por inundación (fluvial y marítima)
- Riesgo de desertificación.
- Riesgo sísmico.
En cada una de estas capas además de los indicadores propios asociados a cada tipo de riesgo se han construido varios indicadores adicionales, el indicador frecuencia, que da información sobre la probabilidad de que se produzca el evento correspondiente y el indicador magnitud, que informa sobre el daño esperado en caso de que éste suceda.
Madurez Digital
La madurez digital de una compañía no es un dato que exista como tal en ninguna fuente de información, pero puede ser una variable importante a la hora de comercializar productos tecnológicos.
En este caso partimos de la huella digital de las empresas, que corresponde a toda la información que se puede obtener de sus dominios y páginas web.
Tras asociar de forma segura una empresa con sus dominios en Deyde DataCentric aplicamos una serie de procesos basados en NER (Name Entity Recognition) y NLP (Natural language processing) para sacar la información de estos datos brutos.
A través de diferentes indicadores que extraemos de esta huella digital, hemos creado un indicador de Madurez digital de estas empresas y su evolución con el tiempo.
Valor de reconstrucción de una vivienda
Uno de los principales parámetros para estimar el valor de una vivienda es el valor de reconstrucción del inmueble. El valor se obtiene multiplicando los metros cuadrados de superficie construida por el valor promedio de reconstrucción de una vivienda de las mismas características. Es decir que no se trata sólo de metros cuadrados, sino que influye el tipo de vivienda, materiales de construcción predominantes y zona geográfica.
El sector bancario, por ejemplo, necesita un valor lo más cercano a la realidad para tener una estimación fiable de un inmueble cuando se ejecuta una hipoteca, y el sector de las aseguradoras lo usan para el cálculo de las primas.
Vemos que en ambos casos hacen faltan procesos que permitan extraer esos datos normalizarlos y transformarlos en información útil para las áreas de negocio. Este conjunto de procesos se tendrá que ejecutar de forma cíclica con herramientas y metodologías que permitan asegurar una información precisa y al día.
Alineación de la estrategia del dato en la empresa
Muchas veces también las áreas de negocio saben qué información podría mejorar sus tomas de decisiones, pero no saben dónde estarían los datos que permitan crear esta información.
El Data factory es una responsabilidad conjunta de varias áreas dentro de la compañía que deben alinear sus objetivos para dar coherencia y sentido a la estrategia del dato.
- Las áreas de negocio por:
- exponer sus estrategias de negocio
- adaptarse al cambio
Las áreas de sistemas y operaciones por:
poner a disposición de todos, los medios necesarios para el manejo de los datos durante todo el ciclo de vida
Las áreas de analítica y analítica avanzada por:
inventar y exponer soluciones adaptadas a cada uno.
En ese sentido con la solución end to end Pyramid, en Deyde DataCentric ayudamos en la activación de los datos, enriqueciéndolos con información de valor permitiendo a las diferentes áreas de negocio a tener una visión “data oriented”, para que los diferentes equipos y responsables de su empresa tomen mejores decisiones en menos tiempo.
En Pyramid se encuentran un conjunto de datos únicos y ya tratados que han sido convertidos en información de valor.
- Business (B2B): Universo de empresas, empresarios individuales y organismos junto con su información mercantil asociada
- Context (B2C): Indicadores sociodemográficos, económicos, inmobiliarios y meteorológicos que cualifican el entorno de una localización.
- Geo: Capas cartográficas e información física asociada que permiten describir, dividir y caracterizar geográficamente el territorio español.
- Digital: Datos web y audiencias con origen online, huella digital de las empresas a través del crawling semanal de mas de 250 MM de paginas Webs.
Las ventajas de esta solución para integrar este consumo en ciclos normalizados, tal y como se entiende en los conceptos de DataMesh o DataFabric, son:
- El acceso simple y directo para consultas tipo SQL
- Las APIs genéricas de consumos unitario o masivo
- La creación de scripts a medidas (Python, R…)
- El conector con SALESFORCES y otras herramientas del mercado
Así se crea una dinámica ágil del uso de los datos permitiendo su integración en las metodologías tipo DataOps, o MLOps.
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Cómo preparar mi ecosistema de datos para adaptarse al cambio
La capacidad de usar datos a mi alrededor a través de data partners confiere a nuestro ecosistema de la plasticidad necesaria para dar respuesta a las problemáticas actuales y a las futuras que puedan surgir en un entorno macroeconómico cada vez más inestable.
Los departamentos tienden a generar silos de datos, generando barreras protectoras de su bien más preciado, la información. Esta tendencia impide a las organizaciones montar soluciones de datos con un impacto estratégico. Las barreras se elevan en murallas cuando hablamos de compartir datos con otras organizaciones. Pero la realidad es que nuestras soluciones de datos muchas veces precisan información que no está en la casa, y necesitamos colaborar con otras empresas que tienen los datos que nos faltan. Las oportunidades de esta compartición de datos se están empezando a explotar con mucho éxito a través de modelos de intercambio que favorece a los players sin poner en riesgo la seguridad del dato.
Share or die: La necesidad del CDO de anticiparse a los rinocerontes grises
A raíz de la pandemia volvió a salir a la luz el concepto de cisne negro. La metáfora del «cisne negro» fue teorizada por Nassin Taleb en 2007 para describir aquellos eventos improbables de gran impacto socioeconómico que se explican una vez sucedidos, como si hubiera sido posible anticiparlos a la luz de los datos disponibles o de los antecedentes históricos.
El concepto de los «rinocerontes grises» es menos popular, fue expuesta por Michele Wucker en la cumbre de Davos de 2013 y ponía el foco no en las señales débiles que advertían de una crisis, sino en las respuestas débiles a esas señales.
Los rinocerontes grises son como los cisnes negros (riesgos de alta probabilidad y gran impacto macroeconómico, ambiental, tecnológico etc.) que, a pesar de ser reconocidos y evaluados, resultan ignorados hasta que nos afectan de forma violenta e irremediable, como si viéramos de lejos un rinoceronte que se dirige hacia nosotros y no le préstamos atención hasta que es demasiado tarde.
Cómo hacer mi ecosistema de datos “a prueba de balas”
Un ecosistema de datos se puede definir como un entorno en el cual se pueden almacenar, procesar y compartir datos, a través de una serie de herramientas y servicios. Como en la biología es algo vivo, dinámico y que siempre contará con, al menos, un productor de datos y un consumidor.
Las piezas clave a revisar de nuestro ecosistema son:
- Fuentes: Son el primer eslabón de la cadena y en función del objetivo de nuestra organización, necesitaremos datos con diferentes características. Si los objetivos entre fuente y compañía no estan alineados se nos presentará una complejidad extra en su uso para nuestros objetivos de negocio. También requiere un esfuerzo de descubrimiento y gestión de las fuentes y sus datos, ya que puede dar pie a nuevos modelos de negocio dentro de una organización.
- Gobernanza: La gobernanza será una pieza importante debido a que determina cómo vive la información dentro del ecosistema y las leyes por las que se rige. Será importante, porque establecerá la cantidad de fuentes y datos que habitan en dicho ecosistema, asentará las bases de su accesibilidad e interacción, procesos de calidad, qué procesos o análisis se efectúan y por último las decisiones y estrategias que derivan de todo ello. Además, será clave saber medir y gestionar la información, es decir, qué datos deben vivir o no dentro del ecosistema, y qué métricas utilizo para evaluarlo. Dado que es un ente vivo, seguirá evolucionando incluso ante nuestra inactividad, por tanto, de cara a conseguir una mejora continua, aquellos datos, usos, metodologías o actores que degradan y empeoran el ecosistema global deberán ser detectados y expulsados.
- Tecnología: La infraestructura, arquitectura e ingeniería de nuestra solución tienen que hacerla no solo habitable para nuestros datos, sino duradera y ágil, permitiéndoles evolucionar de manera segura en tiempo y forma. Además, debe ser flexible ya que, en un universo cambiante como en el actual, deberá adaptarse a la aparición de nuevos ecosistemas y métodos de conectividad. Deberá permitir interactuar fácilmente a los usuarios (internos y externos a la organización), tanto en accesibilidad como usabilidad, ya que la subsistencia de un ecosistema depende de ello.
- Interacción: Es importante entender que el valor de un ecosistema aumenta proporcionalmente a la cantidad de datos útiles y de calidad producidos o introducidos dentro de él. Esto tiene que ver fundamentalmente con dos aspectos. En primer lugar, con la generación de nuevos datos mediante la interacción de la información previamente existente en el ecosistema. El segundo, la calidad y cantidad de aprendizajes que se puedan obtener mediante la aplicación de algoritmia.
Bajo estas premisas vemos que la introducción de datos externos permitirá ir expandiendo el ecosistema y entrar en ciclos virtuosos donde la información genera nueva información, al compartir la información se mejora nuestro ecosistema y los de alrededor, lo que permite seguir generando y compartiendo nuevos datos y aumentando el valor del ecosistema global.
Qué es el Data Sharing ¿Locura o Genialidad?
En relación con esta necesidad nace data sharing, donde entidades y organizaciones de distinto tipo se ponen de acuerdo en compartir datos, aprendizajes y conocimientos en un entorno determinado y atendiendo unas reglas básicas que cumplen todos aquellos que quieran interactuar dentro de ese espacio, con el objetivo de maximizar valor y minimizar esfuerzos.
Tipos de data sharing: distribuidor, colaborativo y federado.
¿No te va lo de compartir? Todavía tienes el 3rd party data
Si no te va lo de compartir siempre puedes contratar los servicios de un proveedor especialista e integrar datos reputados ya estandarizados, preparados para su explotación y alineados con tus objetivos de negocio.
Otra opción es utilizar a ese especialista como intermediario para generar un modelo conjunto con otro player que mejore los aprendizajes de manera global. En este caso el 3rd party data pone el entorno y la tecnología que permite a las 2 compañías relacionar datos, entrenar modelos y obtener insights de forma segura sin acceder a la información en bruto de la otra parte.
Usa los datos de tu alrededor
La introducción de datos externos a nuestro ecosistema ya sea mediante proveedores, intercambiando información o colaborando con entidades con intereses afines, puede llegar a aportar unos beneficios que sobrepasan al riesgo de compartir información antes guardada con recelo dentro de nuestro ecosistema.
¿Quieres saber más del Data Sharing?
Descarga el ebook Data sharing en la estrategia del CDO para diseñar una estrategia orientada a la compartición de datos y el uso de datos externos.
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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…
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 acceder a la Landing de descarga.