A importância da análise de dados para a tomada de decisão na construção civil

A análise de dados é importante na indústria da construção, já que ela gera uma ampla diversidade de informações. Quando pensamos desde a concepção do projeto até o pós-vendas, isso envolve medidas, volumes, prazos, espaços, materiais, perfis de clientes, investimentos, logísticas, horários e outras questões.

Até pouco tempo atrás, tudo era registrado de forma manual e, posteriormente, arquivado. O que acontece é que os avanços da tecnologia mudaram nossa maneira de lidar com os processos. Assim, a análise de dados se tornou imprescindível para vários segmentos.

Através do uso de softwares, dispositivos móveis, drones, sensores, GPS e acessórios vestíveis, as construtoras estão capturando dados como nunca ocorreu antes. E o melhor disso é que essas informações não apenas existem, como servem para gerar insights importantes ao setor.

O cruzamento e a análise de dados são recursos inteligentes para entender melhor sobre as expectativas dos clientes, economizar os recursos e materiais, otimizar a produtividade, tomar as decisões mais assertivas, aumentar a segurança de colaboradores e ainda reduzir os riscos.

Antes de falarmos sobre exemplos práticos que comprovem as inúmeras vantagens trazidas pela análise de dados na construção civil, veremos alguns conceitos fundamentais que são incluídos no processo.

As bases da análise de dados

A análise de dados só é possível graças à combinação de conceitos tecnológicos bastante comuns em escala global. Especialmente Big Data, Machine Learning, Inteligência Artificial (IA) e Business Intelligence.

Porém, que conceitos são estes e quais as responsabilidades de cada um quando falamos sobre a captura e análise de dados? Isso é o que veremos agora:

Big Data

Nada mais é do que a enorme quantidade de dados que temos à disposição para avaliar. Na construção civil, são todas aquelas informações que trouxemos no início do texto e mais algumas. Inclui o que você quer e consegue medir, estudar, combinar e capturar para obter as respostas que precisa.


Leia também: Exemplos sobre como o Big Data Analytics contribui para a construção civil.


Machine Learning

O conceito é traduzido como aprendizado da máquina. É a capacidade de computadores, dispositivos móveis, equipamentos e demais eletroeletrônicos para criar os padrões e fazer as previsões conforme são abastecidos com informações novas.

Inteligência Artificial (IA)

Ramo da Ciência da Computação que faz com que máquinas simulem inteligência humana. É o desenvolvimento de mecanismos, habilidades e comportamentos típicos das pessoas, com o intuito de transmiti-los a robôs. Os chatbots, amplamente usados em sites do mundo inteiro, são exemplos de IA.


Leia mais: A utilização de tecnologias de ponta no canteiro de obras.


Business Intelligence

Também conhecido como BI, é o ramo de atuação dedicado para o cruzamento e a análise de dados. Ou seja, é o setor responsável por entender as necessidades da construtora e combinar as informações relevantes para encontrar uma solução, resolvendo os problemas e suprindo as expectativas.

A mistura dessas inovações tecnológicas possibilita uma análise de dados eficiente para as empresas de todos os segmentos, incluindo o da construção. Sendo assim, passamos a enxergar novas possibilidades, explorar pontos até então ignorados e conhecer alternativas para melhorar todos os processos que fazem parte da agenda dos profissionais da área.

Análise de dados pela indústria da construção

Sejamos mais específicos: como a análise de dados vem sendo aplicada pela indústria da construção? Listamos exemplos e práticas, representando a presença e a importância para o segmento.

Basicamente, a análise de dados na construção é utilizada para os processos de gestão, os orçamentos, o controle de riscos, as tomadas de decisão e também melhores resultados. Veja como isso é feito em mais detalhes, abaixo.

Processos de gestão

Aqui, estamos falando sobre uma gestão geral – de tempo, recursos e pessoas. A análise de dados permite que as organizações monitorem atividades e prazos, evitando e prevendo atrasos através do processamento de informações em tempo real.

Os serviços de geolocalização fazem com que colaboradores e gestores acompanhem o funcionamento de máquinas e equipamentos, além de monitorar o uso dos recursos. Esse controle identifica padrões de trabalho e pode reduzir desperdícios de materiais, bem como otimizar a produtividade e economizar financeiramente.

Orçamentos

Uma vez que o responsável tem informações precisas e ágeis sobre quantidades, prazos e mão-de-obra, é mais simples prever orçamentos e reduzir gastos desnecessários. A análise de dados entrega planejamentos reais e, consequentemente, estimativas de investimentos e custos sólidas.

Aliás, a apropriação de serviços é uma prática que vem ganhando força no setor pode ser o fator decisivo para a melhoria de processos e redução de despesas na construção pesada.

Controle de riscos

O setor da construção civil está ligado a diversas variáveis. Questões climáticas, qualidade de materiais, bem-estar de funcionários, manuseio de maquinário e revisões periódicas de equipamentos.

Com as ferramentas adequadas, a análise de dados consegue fazer simulações, trabalhar alternativas e estabelecer cenários de forma que diminuam a ameaça de falha humana e os acidentes de percurso.

Tomadas de decisão

Quando gestores têm acesso a informações em tempo real, os processos de decisão ficam mais práticos e rápidos. Por ser baseada em elementos concretos e tangíveis, a análise de dados oferece maior competência e segurança nas escolhas.

A confiabilidade também reside no fato de que o acesso ao conhecimento de maneira geral não envolve subjetividade, evitando o risco da análise ser interferida ou até prejudicada por outros fatores.

Melhores resultados

Para a análise de dados ser relevante, precisa de uma boa quantidade de informações e métricas que indiquem com precisão os resultados desejados. Ou seja, de nada adianta possuir um material rico se não soubermos como fazer essa interpretação e usá-lo a favor da construtora.

Por isso, incluímos indicadores na equação, consequentemente obtendo planejamento mais completo e resultados comprovados.

Além de todos estes pontos, há mais uma vantagem altamente competitiva quando falamos em análise de dados para o setor da construção civil: a satisfação do cliente.

Os dados auxiliam não somente no desenrolar de questões técnicas e operacionais, como também em fatores humanos. São maneiras de estreitar o relacionamento com as pessoas, diminuir os ruídos na comunicação, conhecer as necessidades e as expectativas do cliente mais a fundo e, consequentemente, personalizar o atendimento.

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