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Reto de Hackathon: Plataforma de Análisis de Datos para Locales Comerciales Contexto del Reto 

La necesidad de encontrar el local comercial ideal y de identificar oportunidades de  expansión puede ser compleja debido a la gran cantidad de información disponible en  diferentes fuentes. Este reto está enfocado en utilizar analítica de datos para extraer,  procesar y visualizar información relevante sobre locales comerciales en Bogotá D.C.. 

Objetivo del Reto 

Desarrollar una solución de análisis de datos que permita a los empresarios y  arrendadores identificar locales comerciales adecuados mediante la extracción y visualización de datos de diversas fuentes. Se recomienda desarrollar la interfaz visual con la librería Streamlit; esto es una sugerencia.

Nivel Básico 

Descripción: Desarrollar un script para extraer datos de arrendamiento comercial de  los principales portales en Colombia. 

Requisitos: 

1. Scraping de Datos: 

• Utilizar técnicas de scraping para extraer datos de portales de  arrendamiento comercial en Bogotá. 
• Recopilar información básica como ubicación, tamaño, precio, y  descripción del local, imágenes, y los que considere relevantes. 

2. Almacenamiento de Datos: 

• Guardar los datos extraídos en un una base de datos PostgreSQL. 3. Visualización Inicial: 
• Crear una visualización simple que muestre un resumen de  los datos obtenidos, como un listado de locales comerciales y gráficos  básicos. Se recomienda desarrollar la interfaz visual con la librería Streamlit; esto es una sugerencia.
  

4. Demostración: 

• Presentar un flujo de trabajo que muestre cómo los datos son extraídos y  visualizados.

Nivel Intermedio 

Descripción: Ampliar el proyecto básico para incluir una interfaz de usuario que permita a los empresarios filtrar y explorar locales comerciales por barrio, así como integrar datos de OpenStreetMap sobre puntos de interés. Se recomienda desarrollar la interfaz visual con la librería Streamlit; esto es una sugerencia.

Requisitos: 

1. Scraping Avanzado: 

• Continuar extrayendo datos de arrendamiento comercial. 
• Extraer también información relevante de OpenStreetMap sobre  equipamientos y puntos de interés en los barrios. 

2. Interfaz de Usuario: 

• Desarrollar una interfaz que permita a los usuarios buscar locales comerciales por barrio. Se recomienda desarrollar la interfaz visual con la librería Streamlit; esto es una sugerencia.
• Mostrar información adicional sobre los locales, como equipamiento  cercano y puntos de interés (restaurantes, bancos, transporte público). 3. Integración de Datos: 
• Integrar datos de OpenStreetMap en la visualización, destacando puntos  de interés y servicios cercanos. 

4. Demostración: 

• Presentar la interfaz mostrando cómo los usuarios pueden filtrar locales comerciales por barrio y ver información adicional sobre el  equipamiento y puntos de interés. 

Nivel Avanzado 

Descripción: Desarrollar una solución completa que incluya todos los requisitos del  nivel intermedio, con la adición de datos de equipamiento provenientes de  mapasbogota.gov.co y análisis más detallados. 

Requisitos: 

1. Scraping Completo: 

• Continuar con la extracción de datos de arrendamiento comercial. • Incorporar datos adicionales sobre equipamientos y servicios del portal  mapasbogota.gov.co. 

2. Interfaz de Usuario Mejorada:

• Ampliar la interfaz para incluir filtros avanzados y opciones  de visualización de datos. Se recomienda desarrollar la interfaz visual con la librería Streamlit; esto es una sugerencia.
  
• Incorporar mapas interactivos y análisis visual detallado de la ubicación  de los locales comerciales. 

3. Análisis de Datos Avanzado: 

• Realizar análisis de datos más detallado para identificar tendencias,  patrones y oportunidades de arrendamiento. 
• Utilizar técnicas de visualización avanzadas para presentar los datos de  manera clara y efectiva. 

4. Integración y Visualización Completa: 

• Integrar y visualizar datos de diferentes fuentes en un solo panel de  control. Se recomienda desarrollar la interfaz visual con la librería Streamlit; esto es una sugerencia.
• Mostrar un análisis detallado de los locales comerciales, equipamientos  y puntos de interés con herramientas de filtrado y análisis interactivo. 5. Demostración: 
• Presentar un prototipo completo que muestre la integración  de datos, visualización interactiva y análisis detallado para facilitar la  búsqueda y evaluación de locales comerciales. 

Criterios de Evaluación: 

1. Calidad del Scraping: 

• Eficiencia y Precisión: Evaluar la exactitud y eficiencia en la extracción  de datos de las fuentes especificadas. 
• Completitud de Datos: Verificar que se han extraído y almacenado  datos completos y relevantes. 

2. Interactividad y Usabilidad: 

• Facilidad de Uso: Evaluar la facilidad con la que los usuarios pueden  interactuar con la interfaz. 
• Capacidad de Filtrado y Exploración: Medir la efectividad de las  funcionalidades para filtrar y explorar datos. 

3. Precisión en la Visualización: 

• Exactitud en la Presentación: Revisar la exactitud y claridad en la  presentación de los datos, incluyendo mapas y puntos de interés. • Utilidad de la Información Visualizada: Evaluar cómo la visualización  ayuda en la toma de decisiones y en la interpretación de los datos. 4. Análisis de Datos: 
• Profundidad del Análisis: Medir la profundidad y relevancia del análisis  realizado sobre los datos recopilados.
• Utilidad de los Insights: Evaluar cómo los insights generados pueden  ayudar a los empresarios y arrendadores en la toma de decisiones. 5. Cantidad y Diversidad de Fuentes de Datos: 
• Número de Fuentes Incluidas: Evaluar la cantidad de fuentes de datos  integradas en la solución, desde portales de arrendamiento hasta datos  de OpenStreetMap y mapasbogota.gov.co. 
• Diversidad de Datos: Medir la variedad de datos utilizados (como  ubicación, equipamientos, puntos de interés) y cómo estos datos  enriquecen la solución. 

6. Impacto Potencial: 

• Valor Agregado: Evaluar el valor agregado de la solución para  empresarios y arrendadores en la búsqueda y evaluación de locales  comerciales. 

• Aplicabilidad: Medir la aplicabilidad de la solución en escenarios reales  y su potencial para mejorar los procesos de búsqueda y selección de  locales comerciales.