Análisis económico de terrenos para desarrollo inmobiliario usando la herramienta Sistema de Información Geográfica (SIG) en Lima Metropolitana

Abstract

La presente tesis aborda la necesidad de optimizar el análisis económico de terrenos para el desarrollo inmobiliario en Lima Metropolitana, empleando la herramienta tecnológica Sistemas de Información Geográfica (SIG). Dado el contexto de creciente demanda habitacional y la importancia de un análisis preciso para la inversión inmobiliaria, se busca desarrollar una metodología que permita integrar y analizar los parámetros urbanísticos y económicos de terrenos específicos. El uso de SIG ofrece la posibilidad de georreferenciar y visualizar parámetros críticos como zonificación, altura de edificación, retiros y áreas mínimas, lo que facilita la toma de decisiones estratégicas y minimiza los riesgos de inversión. El estudio incluye un análisis detallado de los parámetros seleccionados en base a una encuesta realizada a profesionales del rubro, una guía práctica para la aplicación de SIG, demostrada con un caso de estudio en el distrito de San Isidro y el uso de una ficha económica para la evaluación financiera. La aplicación de esta metodología muestra cómo el uso de SIG y la ficha económica pueden mejorar la precisión y eficiencia en la obtención de datos y el análisis económico en comparación con métodos tradicionales. Esto contribuye a una evaluación más informada y permite a las empresas inmobiliarias identificar oportunidades de inversión más rentables y sostenibles. Los resultados obtenidos validan que la herramienta SIG, aplicada mediante la guía propuesta, permite visualizar e integrar eficazmente los parámetros urbanísticos relevantes en todo un distrito, lo cual mejora la precisión del análisis económico de terrenos. En el caso de estudio realizado, se comprobó que el uso de SIG facilita la identificación del potencial constructivo y la estimación de la rentabilidad, confirmando que esta metodología contribuye a decisiones de inversión más informadas y con mayor retorno esperado.