La industria de la construcción es un sector clave en el desarrollo económico de cualquier país, ya que representa una fuente importante de empleo y contribuye al crecimiento de otras industrias. Sin embargo, este sector se enfrenta a desafíos constantes, como los altos costos, la falta de eficiencia y los retrasos en los proyectos. El análisis de datos puede aportar información para revisar la productividad y las desviaciones de una obra de construcción. Su utilidad depende de la calidad de los registros y de las preguntas que se quieran resolver. De ahí a que las empresas del sector incluyan a expertos con másteres, cursos o bootcamps en data science.
Qué aporta el análisis de datos a una obra
La ciencia de datos se refiere a la recopilación, el análisis y la interpretación de grandes conjuntos de datos para obtener información valiosa que pueda utilizarse en la toma de decisiones. En el ámbito de la construcción, la aplicación de la ciencia de datos puede ayudar a optimizar los procesos, reducir los costos y minimizar los retrasos en los proyectos.
Planificación: comparar fechas previstas y reales
El análisis de datos históricos de proyectos anteriores puede ayudar a reconocer patrones de retraso. Conviene registrar las fechas previstas y reales de cada fase, las dependencias entre tareas y las causas de las desviaciones. Esos datos sirven para revisar el cronograma; no permiten asegurar por sí solos que una obra terminará en una fecha determinada.
Gestión de materiales, maquinaria y recursos
Además de la planificación, la ciencia de datos también puede mejorar la gestión de recursos en una obra de construcción. Al analizar datos sobre el uso de materiales, el rendimiento de la maquinaria y la productividad de los trabajadores, es posible identificar áreas de mejora y optimizar el uso de los recursos disponibles. Esto puede ayudar a reducir los costos y aumentar la eficiencia en el sitio de construcción.
Identificación y seguimiento de riesgos
Otro aspecto importante es la gestión de riesgos. La ciencia de datos permite analizar datos históricos y en tiempo real para identificar posibles riesgos y tomar medidas preventivas. Por ejemplo, mediante el análisis de datos de seguridad en el lugar de trabajo, se pueden identificar patrones de accidentes y tomar medidas para reducir el riesgo de lesiones en los trabajadores. Asimismo, mediante el análisis de datos climáticos, se pueden tomar precauciones para evitar retrasos causados por condiciones climáticas adversas. Una consultora de reclutamiento IT aconsejará a la empresa de construcción acerca de qué tipo de profesional del data science incluir entre sus filas con el fin de lograr un análisis más completo.
Control de calidad e incidencias
La ciencia de datos también puede ser utilizada para mejorar la calidad de los proyectos de construcción. Al analizar datos de calidad, como los registros de inspección y los informes de defectos, se pueden identificar áreas problemáticas y realizar mejoras en los procesos de construcción. Esto puede ayudar a reducir los costos de reparación y mejorar la satisfacción del cliente.
Preparar los datos antes de aplicar modelos
Empieza por una pregunta concreta y comprueba qué información existe para responderla. Define las unidades, las fechas y el responsable de actualizar cada registro. Separa un error de carga de una incidencia real y compara los resultados del análisis con lo que ocurre en la obra.
La formación en análisis puede incluir cursos, másteres o bootcamps en Madrid. Antes de elegir un programa, revisa su contenido y cómo se relaciona con los datos y tareas que necesitas abordar.
Para profundizar en datos de edificios
El proyecto de digitalización e interoperabilidad de edificios del NIST estudia cómo integrar información de sistemas distintos mediante modelos de datos compatibles. Es una referencia técnica para entender por qué disponer de datos no basta si no se pueden relacionar e interpretar correctamente.
