Resumen:
El sector inmobiliario requiere de un constante monitoreo de la información de inmuebles o propiedades que se encuentran localizados en distintas y extensas áreas geográficas, por ejemplo, identificar propiedades bien ubicadas que tienen deudas en impuestos o el pago de sus hipotecas y donde su compra, mejora y posterior venta deje un buen margen de utilidad. Este proceso es realizado actualmente por los agentes inmobiliarios de manera manual e implica una considerable inversión de tiempo y esfuerzo.
Una de las herramientas más útiles para abordar problemas que implican recolección continua de información es el web scraping, y es de especial interés en el sector inmobiliario de Estados Unidos, ya que allí muchos de los condados ofrecen la información de los inmuebles a través de páginas web y no ofrecen servicios o APIs de consulta.
En el presente trabajo se logró plantear un modelo genérico de información, que permite automatizar el proceso de recolección de información inmobiliaria en páginas de Real Estate por medio de un software que hace uso de web scraping para extraer la información de sitios web en diferentes ciudades de los Estados Unidos. También se desarrolló una aplicación web que implementa una arquitectura de microservicios que permite al usuario seleccionar propiedades inmobiliarias (parcelas, lotes, casas, apartamentos, etc.) a través de un mapa y luego ver la información general de dicha propiedad, junto con información de sus hipotecas, escrituras e impuestos. Además, permite que un usuario con conocimientos en HTML pueda agregar una nueva ciudad a la aplicación definiendo las fuentes de datos para esta nueva ciudad sin tener que programar o modificar la programación actual de la aplicación, en lugar de esto, configura la extracción de los datos haciendo uso de un nuevo lenguaje (propuesto en este trabajo) que le permite definir las instrucciones para llegar a las páginas de interés y extraer los datos requeridos.
La aplicación web se presentó a usuarios interesados en su uso y posible comercialización y además de evaluarla positivamente, dieron recomendaciones y sugerencias valiosas, algunas de las cuales se incluyeron en la aplicación y otras se dejaron como trabajo futuro. Los resultados obtenidos muestran el gran potencial de las técnicas de web scraping para buscar y extraer datos inmobiliarios, pero también de otras áreas de aplicación.
