Análise de dados na construção civil: saiba como deve ser feita
A engenharia é uma ciência exata que analisa números para tomar decisões e otimizar resultados. Por isso, a análise de dados é uma parte que deveria ser importante para quem trabalha no setor da construção civil.
Entretanto, nem todos os empreendimentos desse ramo dão a devida importância à coleta e à análise de dados, perdendo oportunidades de melhorar a eficiência nas obras e aumentar a lucratividade. Isso porque muitas decisões são tomadas sem a devida análise, levando a perdas de materiais ou atrasos nas obras.
O avanço da tecnologia, inclusive, tornou-se um aliado na hora de analisar esses dados, já que dispomos de várias ferramentas e métodos para usá-los a favor das empresas, tomando decisões baseadas em informações sólidas. Continue a leitura para saber como fazer a análise de dados e quais são os maiores benefícios.
O que é e como funciona a análise de dados na construção civil?
Trata-se de uma etapa comum que faz parte da gestão de várias empresas, as quais, por serem de diferentes tamanhos e setores, podem estar em estágios distintos na coleta e análise dos dados.
Na construção civil, apesar dos benefícios que esse procedimento gera na gestão de projetos e gerenciamento de obras, poucos empreendimentos realmente estão engajados nessa questão. Para fazer parte do time de construtoras que tomam decisões baseadas em dados coletados, em primeiro lugar, é preciso criar uma cultura de análise de dados.
As transformações que as tecnologias proporcionaram a vários setores também estão disponíveis nesse. Entretanto, por se tratar de um segmento mais tradicional, os negócios estão aderindo de forma lenta aos softwares e ferramentas que proporcionam a análise de dados. Essa é uma etapa que deveria estar presente em todos os estágios de uma obra, desde a elaboração até a entrega, pois pode proporcionar benefícios como:
- diminuição de atrasos na obra;
- evitação de compras de materiais inadequados;
- minimização de desperdícios;
- otimização da gestão de colaboradores, incluindo a rotatividade.
Todos esses fatores aumentam a lucratividade de uma obra, fazendo com que a empresa cresça, direcionando seu orçamento para lugares mais estratégicos do mercado.
Como fazer a análise de dados na construção civil?
Para criar a análise de dados de forma automática, é preciso estabelecer um processo, o qual necessita da adoção de outros conceitos relacionados à gestão desses itens para ser eficaz. São eles:
- big data: é o volume de informações que podem impactar as atividades da empresa;
- machine learning: são os padrões e previsões que as máquinas fazem a partir dos dados inseridos;
- inteligência artificial ou IA: é a simulação da inteligência humana por máquinas, que podem inclusive tomar decisões;
- business inteligence ou BI: é responsável por cruzar dados vindos de diferentes fontes e entender quais são as necessidades reais.
Esses conceitos aproximam a tecnologia da construção civil e, unidos ao conhecimento tácito de quem tem longa experiência no ramo, geram melhores soluções.
A análise de dados deve ser implementada o quanto antes nas construtoras. Para isso, é preciso seguir algumas etapas. Veja quais são na sequência.
Mapeie os processos
O primeiro passo é mapear todos os processos que acontecem em uma obra. Quem investe em um orçamento e planejamento bem-feitos, consegue fazer isso de maneira mais rápida, já que tem as composições em mãos.
Quem não os tem, deve mapear in loco todos os processos, levantando informações com o apoio dos colaboradores e dos gestores da empresa. Usar a TCPO ou outra base de dados também é uma boa saída.
Identifique as fontes de dados
O orçamento e as planilhas de planejamento não são as únicas fontes de dados que podem trazer informações. É preciso colher o máximo de dados possível de fontes diferentes. Inclusive, as duas que citamos apenas estão no papel, não sendo necessariamente reais. É preciso colher dados na obra por meio de máquinas e dos recursos humanos disponíveis no local.
Integre as etapas
O próximo passo é integrar esses dados e disponibilizá-los de alguma maneira. Hoje em dia, o uso de ferramentas e softwares como ERP’s é considerado como a melhor maneira de gerenciá-los, inclusive porque eles geralmente têm todas as próximas etapas da gestão e análise de dados.
Use relatórios automáticos
Os relatórios automáticos, que são disponibilizados pelos softwares de ERP, mostram o padrão que uma obra está seguindo, dando base para que decisões sejam tomadas a fim de que a obra continue gerando bons resultados ou para alterar a rota e otimizar a produtividade.
Estabeleça regras
Criar uma cultura de análise de dados também passa por criar regras, afinal existe hierarquia dentro da organização, além de as regras ajudarem a mostrar a dinâmica que a empresa passará a ter com as análises.
Compartilhe as informações
O estabelecimento de regras ajuda no compartilhamento de dados também, uma vez que existem algumas informações que são estratégicas e não devem estar disponíveis para todos.
Entretanto, a maior parte dos dados e de suas análises devem ser disponibilizadas aos colaboradores para que compreendam a importância deles e os benefícios que as tomadas de decisão baseadas nessa nova cultura podem gerar para a empresa e para eles.
Como melhorar os resultados a partir da análise de dados?
O monitoramento dos dados e dos resultados devem ser feitos como consequência da análise. Afinal, não adianta colher nenhuma informação se ela não for processada para gerar ganhos para as empresas.
É importante acompanhar as evoluções tecnológicas, pois elas devem proporcionar cada vez mais facilidades na hora de colher e processar dados, já que a Inteligência Artificial e a Internet das Coisas (IoT) evoluem rapidamente.
Outro ponto fundamental é melhorar constantemente os processos de gestão e de coleta dos dados, inclusive investindo no processamento de informações em tempo real, já que outros setores não tão ligados à obra devem se beneficiar, como orçamentos e planejamento, além de gestão de riscos.
A análise de dados diminui as chances de tomar decisões baseadas em impressões e suposições, além de diminuir as responsabilidades sobre más decisões tomadas por gestores, melhorando consequentemente os resultados da empresa.
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