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 aumenta 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.
El valor de los datos
Los sistemas de información tradicionales son buenos para registrar información básica sobre los cronogramas de proyectos, diseños de 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 digitales ordenadas y columnas de números.
La idea de aprovechar el big data es obtener más información y tomar mejores decisiones en la administración de la construcción, no solo al acceder a una cantidad significativamente mayor de datos, sino al analizarla adecuadamente para extraer conclusiones prácticas del proyecto de construcción. De hecho, los datos masivos, como camiones cargados de ladrillos o bolsas de cemento, no son útiles por sí solos. Es lo que haces con los programas de análisis de big data que cuentan.
Empezar a trabajar con Big Data
Para ver cómo los grandes datos ya están siendo utilizados por la industria de la construcción, considere el ciclo de vida de diseño, construcción y operación que define cada vez más los proyectos de construcción en la actualidad.
- Diseño: los grandes datos, incluidos el diseño y modelado del edificio, los datos medioambientales, los comentarios de las partes interesadas y los debates en las redes sociales, pueden utilizarse para determinar no solo qué construir, sino también dónde construirlo. Brown University en Rhode Island, EE. UU., Utilizó el análisis de big data para decidir dónde construir su nueva instalación de ingeniería para un óptimo beneficio estudiantil y universitario. Los grandes datos históricos se pueden analizar para seleccionar patrones y probabilidades de riesgos de construcción para dirigir nuevos proyectos hacia el éxito y lejos de las trampas.
- Generación: se pueden analizar los datos grandes del clima, el tráfico y la comunidad y la actividad comercial 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 extraer 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, poner a disposición repuestos cuando sea necesario y evitar el tiempo de inactividad.
- Operar: los datos grandes de sensores integrados en edificios, puentes y cualquier otra construcción permiten monitorear cada uno en muchos niveles de rendimiento. Se puede rastrear la conservación de energía en centros comerciales, bloques de oficinas y otros edificios para garantizar que se ajuste a los objetivos de 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 pueden retroalimentarse a los sistemas de modelado de información de construcción (BIM) para programar actividades de mantenimiento según sea necesario.
Preferencias de la industria de la construcción para información e información
A medida que los datos se vuelven más y más grandes, la necesidad de reducirlo a los elementos esenciales accionables también se hace más grande.
Una encuesta de las empresas de construcción por el proveedor de software Sage en 2014 encontró que:
- El 57% quiere información financiera y de proyectos coherente y actualizada.
- El 48% quiere que se lo advierta cuando ocurren situaciones específicas.
- El 41% quiere pronósticos, lo que les permite prepararse mejor para los mejores y peores eventos de construcción.
- El 14% quiere que los análisis en línea vean, por ejemplo, qué factores afectan la rentabilidad y en qué medida.
El análisis de Big Data 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 los informes de estado y las predicciones. Los análisis pueden proporcionar indicaciones más útiles de los niveles de riesgo antes de que se exceda un umbral y se genere una alerta. También ofrecen ideas que los sistemas tradicionales simplemente no pueden.