Inmobiliaria: Dónde alojarse en Madrid según tus intereses y datos abiertos
Vimos, con sorpresa, que el mercado inmobiliario estaba muy orientado a los testigos (casas y viviendas en venta o alquiler), y sin embargo no había orientación sobre el entorno, el barrio. Fotocasa está lanzando ahora una iniciativa, pero parece que no tiene muchos datos ya que se basa en gran medida en lo que dicen los usuarios.
Madriwa recopila datos de muchas fuentes en tiempo real para proporcionar información útil a los buscadores de vivienda en alquiler o en propiedad.
Las principales características que incorpora esta versión son:
- Carga automatizada de datos.
- Más de 100 fuentes diferentes.
- Perfiles de usuario relacionados con sus intereses.
- Clasificación de barrios a medida de cada usuario.
- Mis sitios: El usuario puede posicionar hasta 3 sitios (trabajo, novio/a, gimnasio).
- Cerca de aquí: Informe de cercanía e isocronas.
- Testigos: Incorporamos todos los AirBNB de Inside AirBNB.
Tecnologías en este proyecto:
- Scrappers y ETL principalmente en Python con nuestro propio framework (que se abrirá pronto).
- La base de datos es Postgres (postGIS).
- API REST en Nestjs
- FrontEnd: React y Leaflet OSM
- DevOps en GitLab
- Ejecutándose en nuestra propia plataforma de contenedores en alta disponibilidad.
Hay disponible un curso con toda la Gestión y Desarrollo de Producto utilizando Madriwa como caso de uso. Escribe a hola@taniwa.es si estás interesado.
También hemos preparado una API para que particulares e inmobiliarias puedan subir y consultar datos a la plataforma.