Cómo la industria de la construcción está utilizando big data

En la industria de la construcción, como en otros sectores, Big Data se refiere a las enormes cantidades de información que se han almacenado en el pasado y que se continúan adquiriendo hoy en día. Big Data puede provenir de personas, computadoras, máquinas, sensores y cualquier otro dispositivo o agente generador de datos.

Eso, naturalmente, es lo que lo hace grande. La construcción y la construcción de grandes datos ya existe en todos los planes y registros de cualquier cosa que se haya construido. También está aumentando constantemente con aportes adicionales de fuentes tan diversas como trabajadores en el sitio, grúas, motores de tierra, cadenas de suministro de materiales e incluso edificios mismos.

El valor de los datos

Los sistemas de información tradicionales son buenos para registrar información básica sobre los horarios de los proyectos, diseños CAD, costos, facturas y detalles de los empleados. Sin embargo, son limitados en su capacidad para trabajar con datos no estructurados como texto libre, información impresa o lecturas de sensores analógicos. A menudo, solo pueden manejar filas y columnas digitales ordenadas de números.

La idea de aprovechar los big data es obtener más información y tomar mejores decisiones en la gestión de la construcción no solo accediendo significativamente más datos, sino que lo analizan adecuadamente para sacar conclusiones prácticas del proyecto de construcción. De hecho, Big Data, como camiones de ladrillos o bolsas de cemento, no es útil. Es lo que hace con él utilizando programas de análisis de big data lo que cuentan.

Negocio con big data

Para ver cómo la industria de la construcción ya está utilizando Big Data, considere el ciclo de vida de diseño-construcción de construcción que define cada vez más proyectos de construcción hoy en día.

• Diseño: Se pueden utilizar grandes datos, incluido el diseño y modelado de la construcción, datos ambientales, aportes de las partes interesadas y discusiones en las redes sociales, para determinar no solo qué construir, sino también dónde construirlo. Universidad de Brown en Rhode Island, EE. UU., Utilizó un análisis de big data para decidir dónde construir su nueva instalación de ingeniería para beneficios óptimos de estudiantes y universidades. Se pueden analizar grandes datos históricos para elegir patrones y probabilidades de los riesgos de construcción para dirigir nuevos proyectos hacia el éxito y lejos de las dificultades.
• Construir: Los grandes datos del clima, el tráfico y la actividad comunitaria y comercial se pueden analizar para determinar la fase óptima de las actividades de construcción. La entrada del sensor de las máquinas utilizadas en los sitios para mostrar el tiempo activo e inactivo se puede procesar para sacar conclusiones sobre la mejor combinación de compra y arrendamiento de dichos equipos, y cómo usar el combustible de manera más eficiente para reducir los costos y el impacto ecológico. La geolocalización del equipo también permite que la logística mejore, las piezas de repuesto se pongan a disposición cuando sea necesario y se evitará el tiempo de inactividad.
• Funcionar: Big data de sensores integrados en edificios, puentes y cualquier otra construcción permiten monitorear cada uno en muchos niveles de rendimiento. La conservación de energía en centros comerciales, bloques de oficinas y otros edificios se puede rastrear para garantizar que se ajuste a los objetivos de diseño. La información del estrés por tráfico y los niveles de flexión en puentes se pueden registrar para detectar cualquier evento fuera de los límites. Estos datos también se pueden volver a alimentar a los sistemas de modelado de información (BIM) para programar actividades de mantenimiento según sea necesario.

Preferencias de la industria para información e información

A medida que los datos se hacen más grandes y más grandes, la necesidad de reducirlo a los elementos esenciales procesables también se hace más grande. Una encuesta de empresas de construcción del proveedor de software Sage en 2014 encontró que:

• El 57% quiere información financiera y de proyecto consistente y actualizada.
• El 48% quiere ser advertido cuando ocurran situaciones específicas.
• El 41% quiere pronósticos, lo que les permite prepararse mejor para los mejores y peores eventos de construcción.
• El 14% quiere que el análisis en línea vea, por ejemplo, precisamente qué factores están afectando la rentabilidad y por cuánto.

Big Data Analytics puede habilitar u ofrecer oportunidades para mejorar cada uno de estos aspectos. La variedad de entradas en Big Data permite mejores niveles de certeza sobre informes de estado y pronósticos. El análisis puede proporcionar indicaciones más útiles de los niveles de riesgo antes de exceder un umbral y generarse una alerta. También ofrecen información que los sistemas tradicionales simplemente no pueden.