Análisis de datos en la construcción: qué es y cómo utilizarlo

El análisis de datos en el sector de la construcción es un proceso que te ayuda a recopilar y analizar información estratégica para tus proyectos. Conoce los detalles

El desarrollo de cualquier proyecto, por grande o pequeño que sea, se ve constantemente puesto a prueba por numerosos retos: una mala planificación, salirse del presupuesto y errores de diseño son sólo algunos de los riesgos potenciales que pueden conducir al fracaso. Sin embargo, los profesionales de la construcción tienen a su disposición una poderosa herramienta para evitar todo tipo de problemas y mejorar los resultados del diseño.

Esta herramienta es el análisis de datos. ¡Descubre en este artículo todo su potencial!

Antes de comenzar, recuerda que solo puedes aprovechar al máximo tus procesos de diseño si utilizas un sistema BIM Business Intelligence para proyectos. A continuación te facilito toda la información que necesitas para comprender a fondo tu negocio e identificar oportunidades de mejora.

Qué es el análisis de datos en la construcción

El análisis de datos en la industria de la construcción es el proceso de recopilación, procesamiento y monitoreo de datos útiles para el diseño. Su objetivo es ayudar a los profesionales de la construcción a mitigar los riesgos y lograr resultados exitosos.

Los datos que acompañan el desarrollo de un proyecto de construcción generalmente consisten en:

• datos BIM: son los datos que los equipos de arquitectura, diseño y construcción generan mientras colaboran en la realización del proyecto dentro de un entorno digital compartido. Más en general, podemos entender por datos BIM toda la información inherente al ciclo de vida de la construcción;
• datos de diseño: son los que integran y amplían los datos BIM y pueden incluir decisiones, modificaciones, dibujos, contratos, presupuestos, plazos y más;
• datos de gestión: son los datos que se refieren a la gestión de los activos e incluyen documentos de planificación, actualizaciones, mantenimiento, etc.;
• datos financieros: son los necesarios para definir el coste de construcción y para controlar los gastos durante el ciclo de vida de la obra;
• datos de apoyo: son los datos que ayudan a obtener una mejor comprensión del proyecto y a resolver los eventuales problemas. Pueden derivarse de investigaciones RFI (Request For Information), procedimientos de BIM issue tracking, etc.

Análisis y monitoreo de datos de diseño

Por qué utilizar el análisis de datos en la construcción

El análisis de datos utiliza algoritmos de inteligencia artificial y tecnología de business intelligence (BI) para extraer conocimiento de la información descrita anteriormente. Su objetivo es aprovechar los datos de construcción para predecir el comportamiento futuro de un proyecto en todos los aspectos.

Quien implementa una estrategia eficaz de análisis de datos es capaz de identificar relaciones, vínculos y tendencias en los datos existentes. Esto permite desarrollar modelos predictivos que ayudan a resolver problemas con antelación y a optimizar la toma de decisiones.

El análisis de datos se puede utilizar en la industria de la construcción para abordar una amplia gama de desafíos. A medida que aumenta la complejidad de los proyectos, los equipos de diseño y construcción se enfrentan a un número cada vez mayor de desafíos (incluidos costes, errores, modificaciones, materiales, equipos, subcontratistas, etc.).

Por supuesto, todo esto genera una gran cantidad de datos, que deben filtrarse y analizarse para que sean útiles para los tomadores de decisiones del proyecto. Desarrollar manualmente este procedimiento (con hojas de cálculo o informes) requiere una importante inversión de tiempo y recursos, sin garantía de resultado.

Por el contrario, la gestión de la información con software para el BIM Data Management, permite obtener resultados sorprendentes, gracias también a la ayuda de la inteligencia artificial.

El análisis de datos es, por lo tanto, la herramienta más efectiva para superar con éxito los desafíos del diseño. Permite a las empresas del sector de la construcción mejorar la productividad y la eficiencia de sus procesos. Además, ayuda a realizar proyectos con menos errores y a mejorar la calidad y la fiabilidad del resultado final.

Ventajas del análisis de datos en el sector de la construcción

Poner en marcha una estrategia de análisis de datos durante el proceso de diseño de una obra puede ser útil sobre todo por los siguientes motivos:

• anticipa los problemas: las empresas pueden predecir la probabilidad de que se superen los costes e identificar qué proyectos tienen más probabilidades de sufrir retrasos.
• reduce los costes: los project manager pueden realizar un seguimiento de los datos financieros en tiempo real, monitorear los modelos operativos y generar informes automatizados que ayudan a comprender dónde se pueden reducir los costes.
• agiliza las operaciones: los datos del proyecto pueden visualizarse con elementos fáciles de entender que identifican equipos y actividades específicas y ayudan a mejorar la eficiencia operativa
• mejora la precisión: el análisis de datos automatiza la recopilación de datos en el campo y elimina los errores humanos, lo que hace que cada resultado sea mucho más preciso y confiable.
• aumenta la seguridad: las empresas de construcción pueden recurrir al análisis de datos para identificar patrones de comportamiento y resolver problemas de seguridad antes de que ocurran.

Ventajas del análisis de datos

8 maneras de utilizar el análisis de datos en la construcción

El análisis de datos es cada vez más importante en la construcción, ya que ayuda a prevenir riesgos y a transformar los datos del proyecto en información precisa que se puede utilizar para diversos fines. Entre las aplicaciones más significativas encontramos:

• Creación de modelos BIM: son modelos digitales que permiten a las partes interesadas visualizar todo el proyecto. Contienen toda la información relativa al diseño, los materiales, los costes, el mantenimiento, etc. Estos modelos son esenciales para predecir los problemas de diseño y ayudan a los constructores a evitar interferencias en la fase de realización de la obra. Proporcionar toda la información necesaria para garantizar el correcto funcionamiento del edificio a lo largo de su vida útil.
• Gestión de riesgos: es un análisis que evalúa los eventos adversos ya en la fase de planificación y programación del proyecto. Se basa en un enfoque probabilístico que se puede utilizar para identificar y gestionar diferentes categorías de riesgo (incluida la seguridad, el medio ambiente, el tiempo, los costes, la calidad de la obra, etc.). El objetivo principal de este análisis es enriquecer la toma de decisiones con información que ayude a elegir las alternativas menos “arriesgadas”;
• Análisis predictivo: proporciona a las partes interesadas información significativa para actuar sobre proyectos existentes y futuros. Prevé el análisis de datos históricos y la recopilación de enormes cantidades de datos en tiempo real para permitir la evaluación de diferentes escenarios. Se utiliza para mejorar las estimaciones, reducir costes, alinear procesos y evitar fallos en proyectos futuros.
• Seguimiento de activos: las soluciones de seguimiento de activos son esenciales, especialmente durante la fase de construcción de la obra. Además de garantizar una mayor eficiencia, ayudan a prevenir robos y pérdidas de equipos, y minimizan los retrasos que pueden tener consecuencias significativas en las obligaciones contractuales;
• La optimización de los procesos: para todos los equipos de gestión de proyectos es fundamental mantener márgenes de beneficio durante todas las fases de realización de la obra. Los aspectos cruciales a optimizar incluyen tiempo, costes, mano de obra, recursos, etc. El análisis de datos es la única herramienta capaz de apoyar los procesos que permiten mejorar los resultados empresariales en cada fase de la construcción;
• Optimización del rendimiento del contratista: medir el rendimiento del contratista durante la ejecución del proyecto ayuda a optimizar los esfuerzos y a identificar oportunidades de mejora. El análisis de los datos apoya este proceso proporcionando información siempre actualizada y fiable sobre el nivel de rendimiento de cada equipo involucrado en la realización de la obra;
• La previsión y control presupuestario: el proceso de optimización de costes abarca todo el ciclo de vida del proyecto, desde la planificación hasta la ejecución y el final de la vida útil. Este proceso se gestiona a través de herramientas que pueden rastrear los datos de producción en tiempo real. El objetivo es controlar que los costes estimados se correspondan con los reales, para que las partes interesadas puedan tomar medidas de mitigación;
• Análisis de datos de garantía: es un método eficaz para realizar un seguimiento del funcionamiento y la fiabilidad del edificio durante la fase de funcionamiento. Se basa en el estudio de datos relacionados con fallas del equipo y la influencia de numerosos factores externos. Este tipo de análisis ayuda a evitar complicaciones relacionadas con el bienestar, la satisfacción del cliente y la seguridad en la construcción.

La implementación de estos procesos se basa en el uso de sistemas avanzados de business intelligence. Son herramientas que recopilan y procesan grandes cantidades de datos con el fin de prepararlos para diferentes tipos de análisis. Los resultados se proporcionan a los usuarios en forma de informes, dashboard, gráficos y diagramas fáciles de entender.

Para descubrir todas las ventajas que estos sistemas son capaces de ofrecerte, prueba una eficaz solución BIM de Inteligencia empresarial.

Con la ayuda de esta potente herramienta, podrás aprovechar tus datos de diseño para tomar decisiones más conscientes y lograr resultados satisfactorios. Además, dispondrás de una plataforma centralizada y en la nube que te permitirá analizar y monitorizar todos los aspectos relacionados con el diseño, la construcción y el mantenimiento de tus obras.