{"id":91682,"date":"2024-09-12T10:33:51","date_gmt":"2024-09-12T08:33:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deepki.com\/?p=91682"},"modified":"2024-12-03T15:59:01","modified_gmt":"2024-12-03T14:59:01","slug":"deepki-platform-un-lanzamiento-verano-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deepki.com\/es\/blog\/deepki-platform-un-lanzamiento-verano-2024\/","title":{"rendered":"Novedades en la plataforma Deepki: un vistazo a la versi\u00f3n de verano de 2024"},"content":{"rendered":"\n

Una colaboraci\u00f3n entre H\u00e9l\u00e8ne Lecointre <\/strong>y Kahina Hamouche<\/strong>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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En el escenario inmobiliario actual, los datos ESG han adquirido un gran valor para los stakeholders. La recopilaci\u00f3n de datos es esencial para las auditor\u00edas<\/a>, el cumplimiento de la normativa y las decisiones de inversi\u00f3n, mejorando en \u00faltima instancia el valor de su cartera y la credibilidad de su toma de decisiones. Sin embargo, la falta de transparencia de los datos ESG supone una grave amenaza para el sector. La dificultad para comprender el origen de los datos y la metodolog\u00eda en que se basan las estimaciones de consumo de energ\u00eda y emisiones podr\u00eda dar lugar a fallos en la presentaci\u00f3n de reportes y socavar el valor de las carteras.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para abordar esta cuesti\u00f3n urgente, Deepki aprovecha la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico para colmar estas brechas mediante potentes estimaciones. Adem\u00e1s, nuestra \u00faltima funci\u00f3n, la nueva visualizaci\u00f3n de datos de Deepki, se ha creado para<\/strong> obtener transparencia sobre c\u00f3mo se han calculado sus estimaciones de datos a nivel de activos y entidades.<\/strong> Esta visualizaci\u00f3n le permitir\u00e1 identificar las metodolog\u00edas espec\u00edficas utilizadas para estimar los datos que faltan, proporcionando un an\u00e1lisis granular de los datos recopilados y estimados.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

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La creciente necesidad de recopilar y divulgar datos ESG fiables  <\/h2>\n\n\n\n

Los stakeholders necesitan asegurarse de que sus datos son fiables, trazables y procesables. La falta de transparencia que conllevan los datos ESG debe abordarse con eficacia y prontitud. Pueden enfrentarse a la falta de datos debido a diversos problemas, como la falta de colaboraci\u00f3n de los inquilinos, problemas de privacidad y la p\u00e9rdida del historial de consumo<\/strong>. La multitud de soluciones y fuentes a\u00f1ade complejidad al proceso. Garantizar que los datos disponibles sean precisos y \u00fatiles para la toma de decisiones sigue siendo un obst\u00e1culo cr\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

Leer m\u00e1s: Greenwashing en los informes ESG: riesgos, consecuencias y estrategias de transparencia<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

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La recopilaci\u00f3n y gesti\u00f3n de sus datos ESG es una tarea compleja, que abarca diferentes retos. Seg\u00fan la Encuesta Global ESG, dirigida por BNP Paribas en 2023<\/a>, los 3 principales retos a la hora de recopilar y utilizar datos ESG para propietarios y gestores de activos son:<\/p>\n\n\n\n

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  1. Riesgo de mala calidad de los an\u00e1lisis de datos ESG <\/strong>(46%).<\/li>\n\n\n\n
  2. Coste de los datos ESG<\/strong> (40%).<\/li>\n\n\n\n
  3. Incoherencia entre los proveedores de datos ESG <\/strong>(40%).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    En cuanto a la gesti\u00f3n de los datos ESG, el 47% de las empresas especifican que utilizan hojas de c\u00e1lculo. Esto da lugar a ineficiencias y errores que, en \u00faltima instancia, compromete la exactitud de sus datos. En general, la encuesta tambi\u00e9n muestra que un impresionante 71% de los propietarios y gestores de activos identificaron los datos incompletos e incoherentes como un obst\u00e1culo importante para una mayor adopci\u00f3n de estrategias ESG.<\/p>\n\n\n\n

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    Las estimaciones potenciadas por IA de Deepki te ayudan a cubrir las faltas de datos<\/h2>\n\n\n\n

    Para abordar el problema de los datos incompletos e inconsistentes, la Plataforma Deepki ofrece capacidades de mejora de datos adaptadas a las necesidades espec\u00edficas de los profesionales inmobiliarios.<\/strong> Mediante el uso de la Deepki Plaftorm, puede beneficiarse de diferentes para llenar los vac\u00edos de datos: <\/p>\n\n\n\n

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    Gap-filling<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    La metodolog\u00eda de rellenado de vac\u00edos se realiza a un alto nivel de granularidad, m\u00e1s concretamente a nivel de contador. Las estimaciones de los datos que faltan se realizan para contadores individuales, proporcionando informaci\u00f3n precisa. La fuente principal de estos c\u00e1lculos son los datos hist\u00f3ricos de consumo disponibles. El rellenado de vac\u00edos predice eficazmente los datos que faltan mediante el an\u00e1lisis de patrones y comportamientos hist\u00f3ricos de consumo de datos. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

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    Extrapolaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Otro enfoque para estimar los datos que faltan consiste en proyectar las tendencias a partir de los datos existentes e identificar las \u00e1reas en las que falta informaci\u00f3n. Este modelo de extrapolaci\u00f3n puede reflejar los patrones de consumo espec\u00edficos de inquilinos individuales o zonas dentro de un edificio. El uso de datos comparables procedentes de fuentes similares hace que las estimaciones sean fiables y pertinentes para el entorno espec\u00edfico.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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    Indexaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Por \u00faltimo, la metodolog\u00eda de indexaci\u00f3n proporciona estimaciones a nivel de activo. Al comparar los edificios con otras clases de activos similares situados en la misma zona geogr\u00e1fica, se pueden generar estimaciones precisas cuando faltan datos reales.<\/strong> Estos valores de referencia se basan en los datos de consumo de energ\u00eda de m\u00e1s de 400k activos inmobiliarios propiedad u ocupados por nuestros clientes y recogidos autom\u00e1ticamente en la Plataforma Deepki.<\/p>\n\n\n\n

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    Para profundizar: <\/em>Recogida y estimaci\u00f3n de datos: gu\u00eda visual interactiva<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

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    Aporte transparencia sobre sus datos estimados a los stakeholders<\/h2>\n\n\n\n

    Establecer la confianza en sus indicadores ESG empieza por garantizar la transparencia en estas mejoras. Con nuestra nueva visualizaci\u00f3n de datos, proporcione una visibilidad clara a sus stakeholders sobre la fuente y el c\u00e1lculo detr\u00e1s de sus datos recopilados y estimados:<\/strong><\/p>\n\n\n\n