Un paso adelante en la integración de servicios
En la era digital actual, la agilidad y la eficiencia empresarial son obligatorios para cualquier organización que aspire a mantenerse a la vanguardia de la competencia. En este escenario, las soluciones en la nube se han convertido en aliadas indispensables para impulsar la innovación y la transformación en empresas de todos los tamaños. En este contexto, Microsoft Azure ha emergido como uno de los líderes, proporcionando una amplia gama de servicios en la nube diseñados para abordar las complejidades operativas y acelerar el camino hacia el logro de objetivos empresariales.
Uno de los aspectos más destacados dentro del ecosistema de Azure es su capacidad para integrar y orquestar una variedad de servicios, permitiendo a las organizaciones establecer conexiones fluidas entre aplicaciones, datos y procesos. Estas integraciones no solo facilitan la colaboración entre sistemas dispares, sino que también desbloquean una sinergia que amplifica la productividad y la eficacia a niveles sin precedentes.
Existen ciertas razones únicas por las que se debería elegir Azure Integration Services. A continuación, se detallan algunas de sus características:
Ampliabilidad:
Sin necesidad de codificación gracias a Azure Portal, este conjunto de herramientas permite aumentar o reducir la potencia de procesamiento y el almacenamiento de las aplicaciones.
Seguridad:
Dado que las empresas gestionan datos de alto valor, contar con seguridad de primera categoría es absolutamente esencial. Azure garantiza seguridad multinivel para todo tipo de datos y recursos, tanto si están presentes en cloud, como en formato físico.
Disponibilidad
Azure ofrece un acuerdo de calidad de servicios que establece un tiempo de actividad del 99,99 % en muchos de sus servicios.
Algunos de los componentes principales que forman la plataforma de integración como servicio de Azure son:
1. API Management de Azure
Permite publicar las API de forma segura para que desarrolladores internos y externos las utilicen al conectarse a sistemas de back-end hospedados en cualquier parte.
2. Azure Functions
Disminuye los problemas de orquestación complejos con una plataforma de proceso sin servidor controlada por eventos.
3. Azure data factory
Integra visualmente los orígenes de datos para crear procesos ETL y ELT, y acelerar la transformación de datos mediante más de 90 conectores pregenerados para administrar canalizaciones de datos y admitir flujos de trabajo.
Casos de uso Sinergy Tech: Predicción del precio del alquiler y venta de un inmueble en Lima metropolitana.
La predicción del precio del alquiler y venta de inmuebles en Lima Metropolitana es un desafío fundamental en el sector inmobiliario y financiero. Esta problemática se presenta en un contexto donde los precios de los bienes raíces son influenciados por una amplia variedad de factores, que van desde las características específicas de la propiedad, la ubicación geográfica y las tendencias económicas locales y globales, hasta aspectos demográficos y cambios en la oferta y la demanda.
En Lima Metropolitana, una de las áreas urbanas más grandes de América Latina, la variabilidad en los precios de alquiler y venta de inmuebles es significativa, lo que genera una necesidad apremiante de contar con modelos predictivos precisos. Estos modelos pueden aportar una valiosa orientación tanto para los propietarios y arrendatarios de viviendas como para los inversionistas y profesionales del sector, permitiéndoles tomar decisiones informadas sobre estrategias de inversión, fijación de precios y gestión de cartera.
Sin embargo, la predicción de los precios inmobiliarios en Lima Metropolitana presenta desafíos particulares debido a la complejidad y dinamismo del mercado. Los datos disponibles pueden ser heterogéneos y ruidosos, y los factores que impactan en los precios pueden interactuar de maneras complejas y no lineales. Además, la falta de transparencia en algunos aspectos del mercado inmobiliario puede limitar la disponibilidad de datos precisos y actualizados.
En esta problemática, la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático juega un papel crucial. Los enfoques de modelado predictivo pueden incluir desde métodos tradicionales de regresión hasta algoritmos más sofisticados como las redes neuronales y el aprendizaje profundo. La recolección y la curación de datos precisos y relevantes, así como la selección adecuada de características (features), son pasos esenciales para la construcción de modelos efectivos.
Solución con Web Scraping y Herramientas de Azure Integration Services:
Como parte del proyecto en Sinergy Tech, se desarrolló una Azure Function que realice regularmente web scraping en varias páginas de alquiler de propiedades en Lima. Esta función recolecta detalles importantes como la ubicación, tamaño, características y precios de los departamentos disponibles. Posteriormente, los datos obtenidos se guardan en un sistema de almacenamiento como Azure Blob Storage, con el fin de ser procesados en etapas posteriores. Los datos obtenidos se llevarán a Azure Databricks para llevar a cabo el preprocesamiento esencial como la limpieza de los datos, el tratamiento de valores que faltan y la creación de una estructura uniforme y coherente para los mismos.
Empleando las funcionalidades de aprendizaje automático de Azure Databricks, se construye un modelo predictivo para estimar los precios de alquiler. Se aplican diferentes algoritmos para identificar patrones de precios según las características de los departamentos.
Adicionalmente se emplea flujos de trabajo en Azure Data Factory para automatizar el proceso completo. Estos flujos programarán la ejecución regular de la Azure Function de web scraping y el preprocesamiento en Azure Databricks. Con la ejecución automatizada, el sistema siempre tendrá acceso a información actualizada sobre los precios y características de los departamentos en alquiler.
La combinación de web scraping y herramientas de Azure Integration Services resuelve la predicción del precio del alquiler y venta de un inmueble en el alquiler de departamentos. Proporciona una fuente confiable y actualizada de datos, permite la toma de decisiones informadas y facilita una experiencia más fluida tanto para los arrendatarios como para los arrendadores.
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