En la industria de la construcción, como en otros sectores, el big data se refiere a las ingentes cantidades de información que se han almacenado en el pasado y que se siguen adquiriendo en la actualidad. Los macrodatos pueden provenir de personas, computadoras, máquinas, sensores y cualquier otro dispositivo o agente generador de datos.
Eso, naturalmente, es lo que lo hace grande. Big Data de construcción y construcción ya existe en todos los planos y registros de cualquier cosa que se haya construido. También aumenta constantemente con aportaciones adicionales de fuentes tan diversas como trabajadores en el sitio, grúas, excavadoras, cadenas de suministro de materiales e incluso los propios edificios.
El valor de los datos
Los sistemas de información tradicionales son buenos para registrar información básica sobre cronogramas de proyectos, diseños CAD, costos, facturas y detalles de los empleados. Sin embargo, tienen una capacidad limitada 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 macrodatos es obtener más conocimientos y tomar mejores decisiones en la gestión de la construcción, no solo accediendo a una cantidad significativamente mayor de datos, sino analizándolos adecuadamente para sacar conclusiones prácticas del proyecto de construcción.
De hecho, los macrodatos, como camiones llenos de ladrillos o sacos de cemento, no son útiles por sí solos. Lo que cuenta es lo que hace con él utilizando programas de análisis de big data.
Negocios con Big Data
Para ver cómo el big data ya está siendo utilizado por la industria de la construcción, considere el ciclo de vida de diseño-construcción-operación que define cada vez más los proyectos de construcción en la actualidad.
- Diseño: los macrodatos , incluido el diseño y el modelado de edificios en sí, los datos ambientales, las aportaciones de las partes interesadas y las discusiones en las redes sociales, se pueden utilizar para determinar no solo qué construir, sino también dónde hacerlo.Brown University en Rhode Island, EE.UU., Utilizó el análisis de big data para decidir dónde construir su nueva instalación de ingeniería para un beneficio óptimo para los estudiantes y la universidad. Los grandes datos históricos se pueden analizar para seleccionar patrones y probabilidades de riesgos de construcción para guiar nuevos proyectos hacia el éxito y lejos de las trampas.
- Construir: los macrodatos 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 de sensores 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 de los equipos también permite mejorar la logística, disponer de piezas de repuesto cuando sea necesario y evitar tiempos de inactividad. - Operaciones: El Big Data de sensores integrados en edificios, puentes y cualquier otra construcción hace posible monitorear cada uno en muchos niveles de desempeño. Se puede realizar un seguimiento de la conservación de energía en centros comerciales, bloques de oficinas y otros edificios para garantizar que cumpla con los objetivos del diseño.La información sobre el estrés del tráfico y los niveles de flexión en los puentes se pueden registrar para detectar cualquier evento fuera de los límites. Estos datos también se pueden retroalimentar en los sistemas de modelado de información de construcción (BIM) para programar las actividades de mantenimiento según sea necesario.
Preferencias de la industria para información y conocimientos
A medida que los datos se hacen cada vez más grandes, la necesidad de reducirlos a los elementos básicos procesables también aumenta. Una encuesta de empresas de construcción realizada por el proveedor de software Sage en 2014 encontró que:
- El 57% desea información financiera y de proyectos coherente y actualizada.
- El 48% quiere ser advertido cuando ocurren situaciones específicas.
- El 41% quiere pronósticos, lo que les permite prepararse mejor para los mejores y peores eventos de construcción.
- El 14% desea que la analítica en línea vea, por ejemplo, con precisión qué factores están afectando la rentabilidad y en qué medida.
La analítica de big data puede permitir 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.
Los análisis pueden proporcionar indicaciones más útiles de los niveles de riesgo antes de que se supere un umbral y se genere una alerta. También ofrecen información que los sistemas tradicionales simplemente no pueden.