Lo que dicen los líderes técnicos sobre nuestra Plataforma de valoración de inmuebles comerciales
Sarah Jenkins
CTO
Vertex Real Estate Data
Michael Ross
VP of Engineering
PropTech Innovations Inc.
David Chen
Head of Development
Capital Asset Solutions
Jessica Alverez
Director of Product
Urban Value Metrics
Robert Miller
Founder & CEO
Estate Analytics Group
Amanda Lewis
Tech Lead
GeoCommercial Insights
Industrias que transforman su valoración con Python
Fondos de Inversión Inmobiliaria (REITs)
Banca y Servicios Financieros
Sector Asegurador
PropTech Startups
Asset Management
Planificación Urbana
Retail y Expansión
Logística y Almacenamiento
Consultoría Inmobiliaria
Casos de éxito: Plataforma de valoración de inmuebles comerciales
Optimización de AVM para PropTech Unicornio
Cliente: Startup PropTech líder en el mercado estadounidense.
Desafío: La empresa enfrentaba problemas de escalabilidad en su plataforma de valoración de inmuebles comerciales; los tiempos de respuesta de su Modelo de Valoración Automatizada (AVM) eran superiores a 30 segundos, provocando abandono de usuarios.
Solución: Nuestro equipo aumentado de ingenieros Python refactorizó el código base, implementando procesamiento asíncrono con FastAPI y optimizando las consultas a la base de datos PostgreSQL. Se introdujo una capa de caché con Redis para datos de alta frecuencia.
Resultado: Se logró una reducción del 85% en la latencia de las consultas, bajando el tiempo de respuesta a menos de 4 segundos, lo que incrementó la retención de usuarios en un 20%.
Automatización de Tasaciones para Fondo de Inversión
Cliente: Fondo de Inversión Inmobiliaria (REIT) con activos globales.
Desafío: El cliente dependía de hojas de cálculo manuales y procesos desconectados para valorar su cartera trimestralmente, lo que resultaba en errores humanos y una actualización lenta de su plataforma de valoración de inmuebles comerciales interna.
Solución: Integramos tres desarrolladores Python senior que construyeron un pipeline de datos automatizado. Utilizando Pandas y Scikit-learn, el sistema ahora ingiere datos de mercado en tiempo real y recalcula el valor de los activos automáticamente.
Resultado: El tiempo de procesamiento de valoraciones trimestrales se redujo de 2 semanas a 4 horas, mejorando la precisión de los informes financieros y la toma de decisiones estratégicas.
Predicción de Precios para Consultora Inmobiliaria
Cliente: Consultora de bienes raíces comerciales de nivel medio.
Desafío: La falta de precisión en las predicciones de precios de alquiler estaba afectando la credibilidad de su plataforma de valoración de inmuebles comerciales frente a competidores más grandes.
Solución: Smartbrain proporcionó expertos en Data Science y Python. El equipo desarrolló un algoritmo de Machine Learning (XGBoost) entrenado con datos históricos y variables macroeconómicas para predecir tendencias de precios con mayor exactitud.
Resultado: La precisión de las estimaciones de alquiler mejoró en un 18% en comparación con el modelo anterior, permitiendo a la consultora cerrar contratos de asesoría con dos grandes cadenas de retail.
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