Graças ao estudo e a análise da área do data science, hoje em dia, empresas conseguem obter informações de maneira precisa para todas as etapas da cadeia da produção industrial. Nesse caso, a indústria da construção passa a ter em mãos informações valiosas para melhorar processos, economizar recursos e gerar mais eficiência. Ainda assim, muitas organizações encontram dificuldade para usar os dados de forma estratégica.
Embora a coleta, organização dos dados, falta de ferramentas adequadas e pouco conhecimento para analisar as informações sejam problemas comuns na área da construção civil, é preciso superá-los. Neste artigo, iremos explicar mais sobre o que é o data science, as suas aplicações e a importância do uso correto dos dados para te ajudar. Confira!
O que é o Data Science?
O Data Science é uma área de estudo voltada à gerar conhecimento por meio de dados. Por conta da internet, há o aumento do fluxo de dados, que podem ser capturados, transformados e estruturados para serem analisados. Por isso, as empresas utilizam seus próprios dados para visualizar insights e ajudar nas tomadas de decisão, por exemplo.
Além disso, o data science é um conjunto de práticas que possibilita o trabalho com os dados. Trata-se da maneira com que as empresas geram conhecimento para seus negócios e estreitam a relação com a estatística. Em outras palavras, é o processo de transformar dados por meio da estatística, gerando produtos valiosos, decisões acertadas e insights.
A importância do uso de dados na indústria da construção
O Data Science oferece vários benefícios para prever e simular os resultados de determinadas escolhas para construção civil. Neste setor, uma tarefa pode ser demorada, e o data science permite que o processo fique mais eficiente.
É possível, por exemplo, estipular o impacto no orçamento e o tempo de conclusão da obra se um material ou procedimento for substituído.
Isso significa que o Data Science dá maior segurança ao planejamento de atividades. Com auxílio da tecnologia Building Information Modeling (BIM), é possível criar a infraestrutura, fazer projeções e cálculos sobre as mudanças. Neste caso, os documentos técnicos, informações, cronogramas e dados financeiros ajudam nas tomadas de decisões.
Veja abaixo algumas aplicações práticas do Data Science no setor da construção civil.
1. Data Science e a gestão de projetos facilitada
Uma gestão de projetos geralmente possui uma grande quantidade de informações que fazem parte do cotidiano do setor. Por isso, o trabalho analógico acaba sendo demorado e pouco eficiente.
Dessa forma, acaba resultando em comunicação deficiente, erros de orçamento, dificuldade com registros históricos e interpretações erradas pela falta de dados claros.
O Data Science resolve grande parte desses problemas.
Quando há a possibilidade dos envolvidos na gestão do projeto serem atualizados em tempo real com dados precisos, todo o processo é otimizado. Para isso, softwares que compartilham informações são fundamentais para a implementação e otimização dos processos.
Para melhorar a gestão de projetos, alguns pontos que podem ser utilizados são o consumo de recursos, controle de impactos ambientais, dados climáticos e geográficos, por exemplo.
2. Mais previsibilidade
As tarefas na área da Construção Civil podem ser demoradas e complexas. Por isso, a possibilidade de prever e simular resultados pode fazer toda a diferença.
É possível, por exemplo, estimar tempo de viagem em simulações de tráfego, prever as dificuldades, evitar atrasos, gastos, acidentes ou ainda relacionar desempenho de obra.
Outras possibilidades práticas que a maior previsibilidade do Data Science trazem são as análises de comportamento e materiais e as previsões de segurança.
3. Planejamento e orçamento inteligentes
O Data Science tem impacto no orçamento de obras em vários níveis. Com ele é possível escolher as relações mais eficientes, evitando o desperdício de recursos.
Munido de informações, é possível ter uma melhor base para avaliar a confiabilidade em determinados parceiros. Neste setor, é comum negociar constantemente com várias empresas e fornecedores.
Assim, com a análise de dados, torna-se possível identificar os riscos de cada contato e optar pelo que oferece maior qualidade.
Para completar, a análise das informações também possibilitam reproduzir dados em cenários precisos, como a simulação de condições geográficas ou financeiras.
4. Melhor controle logístico e de armazenamento
Manipular dados de projetos distintos de uma forma clara e organizada pode ser desafiador. Nesse caso, ao controlar dados de maneira adequada, a administração torna-se sistemática e os dados e informações geram economia de tempo.
Além disso, a sobrecarga em bancos de armazenamento é evitada.
5. Análise de indicadores e cruzamento de dados
A gestão de indicadores é um ponto importante para qualquer planejamento bem sucedido. Afinal, esse fator mostra os acertos e o que pode ser melhorado, apontando em quais fases o projeto precisa de revisão.
Com o cruzamento de diferentes tecnologias de coleta de dados, o negócio pode tirar conclusões valiosas. De acordo com estudo feito pela Computer World, 81% dos cargos de liderança nacional concordam que a transformação da TI é necessária para que as empresas continuem competitivas.
Assim, aderir ao Data Science requer investimento, mas, a economia e capacidade de selecionar ferramentas geradas por ele compensa rapidamente. Por isso, soluções de tecnologia devem se tornar cada vez mais presentes nas empresas.
6. Data Science na redução de desperdício
A análise de dados permite verificar onde há desperdícios e agir para alterar o cenário. Com os dados recolhidos, a empresa pode fazer uma análise relacionando o desperdício ao dia da semana, modo de execução, tipo de material e outros fatores.
Com o machine learning (aprendizado de máquina), é possível utilizar modelos preditivos de desperdício, com base em dados retirados de projetos que já foram executados.
7. Redução de riscos e aumento da segurança
A análise de dados na construção civil pode aumentar a segurança e reduzir riscos de diferentes formas.
Atualmente, é possível coletar dados em tempo real com a instalação de sensores e gadgets para verificar as condições de trabalho do local, inclusive informações sobre partículas de poeira, temperatura local e intensidade do ruído.
Dessa forma, as empresas da indústria da construção podem prever precocemente problemas e riscos que podem ter impacto na saúde dos trabalhadores e fazer uso das informações para tomar providências aumenta a segurança no trabalho e previne acidentes.
Quais os contras de não adotar Data Science em minha empresa?
Implementar o Data Science numa empresa não é algo simples. Primeiramente, a organização deve focar seus esforços em convencer a equipe a compartilhar a mentalidade voltada para os dados e unificar esforços.
Para isso, os nichos de Engenharia e TI devem ir em busca de informação atualizada e verificar como os avanços da tecnologia colaboram com o trabalho. A pesquisa deve ser constante para verificar o que está em alta no setor e trazer as tendências para o negócio.
Além disso, a ciência de dados permite que os processos sejam aprimorados. E sem o aumento da operação, as decisões podem ser mais assertivas. A análise de dados deixa o planejamento de atividades mais seguro e ajuda as construtoras a desenvolverem um modelo de negócio mais econômico e eficiente.
O processo de uma obra passa por diversas etapas, desde a idealização até a entrega, e atualmente já é possível ter dados precisos sobre cada um desses estágios. Ao não utilizar o Data Science, por exemplo, a empresa não pode fazer a coleta e armazenamento desses dados precisos.
Assim, a construtora perde a oportunidade de otimizar recursos de uma obra, melhorar processos e ganhar previsibilidade mais concreta da entrega de cada estágio da obra, com base no ritmo da equipe.
Sem o Data Science, ou com o uso incorreto da análise de dados, a empresa deixa de ter orçamentos inteligentes, que oferecem a previsão em vários cenários, alterando algumas variáveis do orçamento de base. Dessa forma, diversos caminhos podem ser analisados simulando mudanças em fatores que mudariam o progresso da obra.
A gestão da equipe também perde. Afinal, gerenciar vários grupos de trabalhadores de uma obra pode ser uma tarefa complexa, já que é necessário fazer cálculo de demanda de trabalhadores de vários setores, com graus de experiência diferentes.
Data Science e o uso estratégico de dados
Para aproveitar todo o poder da ciência de dados na indústria da construção civil, é importante utilizar as ferramentas e metodologias corretas. Com elas, as construtoras podem coletar e explorar informações relevantes para monitorar todo o processo de trabalho.
Este tipo de abordagem traz vários benefícios para o setor. Utilizar mais recursos digitais no dia a dia, como o Data Science, vem se popularizando enquanto a tecnologia torna-se útil e acessível.
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