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Big data na gestão de obras de engenharia – a importância e os benefícios da análise de dados na construção civil
Na construção civil e na engenharia, como em outros setores, o Big data se refere às enormes quantidades de informações que foram armazenadas no passado e que continuam a ser adquiridas hoje. Big data pode vir de pessoas, computadores, máquinas, sensores e qualquer outro dispositivo ou agente gerador de dados.
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O valor dos dados na engenharia e construção civil
Inteligência artificial, internet das coisas e BIM. Todas essas grandes tendências tecnológicas têm revolucionado o mercado de construção civil e possuem um background em comum: big data. Isso porque elas se alimentam de dados para gerar informações que trazem mais segurança, transparência e eficiência aos processos de engenharia e construção – do escritório ao canteiro de obras.
Sendo assim, criar processos bem estabelecidos para coletar, armazenar e utilizar os dados de maneira estratégica na engenharia e construção civil é o primeiro passo para acompanhar as tendências tecnológicas e as transformações do mercado. Além disso, incluir a análise de big data na gestão de obras é crucial para preparar as empresas do setor de construção civil para o futuro e garantir que elas se mantenham competitivas no mercado.
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Assim, de nada adianta, por exemplo, investir em plataformas BIM e em ferramentas de inteligência artificial se sua empresa de engenharia não tiver as informações necessárias para fazer com que essas tecnologias alcancem todo o seu potencial.
Por que o Big Data pode ser útil na construção civil?
A construção civil é uma das principais atividades econômicas no Brasil, mas poderia ter resultados muito melhores se o desperdício fosse reduzido e a produtividade aumentada.
Problemas comuns no setor, como desperdício de materiais, atrasos nas obras e descontrole de orçamento podem ser solucionados com o uso da tecnologia. Os dados podem ajudar gestores a encontrarem as raízes dos problemas e a tomarem decisões mais assertivas.
Se feitas manualmente, as análises podem ser demoradas e improdutivas, mas com o uso de softwares e ferramentas de Analytics, é possível usá-los de forma inteligente.
