Deyde DataCentric, proveedor de soluciones de datos, ha elaborado un informe teniendo en cuenta los últimos datos recogidos en la encuesta de presupuestos familiares del INE (de 2021) para analizar cómo se distribuyó el presupuesto de las familias madrileñas con el fin de dar respuesta a sus necesidades de consumo tras la pandemia.

El análisis de los datos de la encuesta de presupuestos familiares elaborado por Deyde DataCentric se centra en aspectos como el gasto en vivienda de las familias madrileñas, la partida presupuestaria destinada a la alimentación, transporte, salud, o vestimenta, entre otros.

El resultado del análisis revela que, tras la pandemia, las familias madrileñas repartieron su presupuesto entre 12 tipos de gasto: vivienda, partida a la que las familias madrileñas destinaron una media de 12.452€, alimentación, que es el segmento de gasto más importante de las familias madrileñas después de la vivienda con 4.351€ de media, transporte al que los madrileños destinaron 3.110€ de promedio, bienes y servicios; donde los madrileños gastaron un promedio de 2.628€.

El mismo análisis refleja que por debajo de la cifra de los 2.000€ los madrileños repartieron su presupuesto en mobiliario, al que dedicaron una media de 1.714€, salud; un promedio de 1451€, vestimenta; una media de 1.238€; y comunicaciones; un promedio de 1.016€. Finalizan la tabla del reparto del presupuesto de las familias de la Comunidad de Madrid las partidas dedicadas a, enseñanza; un promedio de 758€ y bebidas: con una media de gasto de 464€.

Deyde DataCentric ha elaborado este análisis con su principal herramienta de enriquecimiento de datos (Pyramid). Esta robusta solución, que tiene como objetivo enriquecer y contextualizar los datos que atesoran las empresas para tomar decisiones de negocio acertadas, opera con tecnología que se integra fácilmente vía API con los principales gestores de bases de datosy permite combinar y complementar los datos de clientes con datos reputados y preprocesados -empresas, contexto, inmuebles, digitales- listos para aportar valor en proyectos de data y analytics.