Análise de dados: como coletar e analisar dados na construção civil

Em uma era onde os dados se tornaram commodity e a coleta e análise deles, um grande negócio, o que será que o setor da construção civil tem a aprender com isso? Em busca de maior eficiência, precisão e desempenho, através da análise de dados é possível evoluir muito mais rápido e com menos erros.

Para você entender como que isso é possível e poder trazer este conceito para o seu dia a dia, escrevi este artigo com insights e exemplos reais. Com isso você conseguirá adaptar as soluções e ideias à sua realidade, e inclusive, desenvolver novas soluções que potencializem o seu trabalho de engenheiro.

Iniciarei explicando a você rapidamente o conceito de Big Data para contextualizar o foco deste artigo. Ilustrarei este conceito com sistemas que usam análise de dados e que você conhece bem: a previsão do tempo, sugestão de vídeos no YouTube, etc. E, em seguida, mergulharemos nas soluções práticas voltadas a engenharia tais como ERP e outros sistemas.

Big Data: o que é, para que serve e do que se alimenta?

Este termo refere-se ao conceito de análise de grandes quantidades de dados acumulados durante um determinado tempo. Esses dados podem ser gerados através de lançamento, mas, em geral, são um “subproduto” do uso de algum serviço, programa, aplicativo ou sistema. Vamos pegar um exemplo bem simples para você entender.

Enquanto você procurava por “big data construção civil” no Google, ele apresenta uma série de opções e, a cada click seu em um link, ele mede o tempo que você fica em cada página. Através deste tempo que você permanece em cada página, você diz ao Google o quão relevante cada página é. Com o acúmulo destas informações, ele consegue ranquear os links por relevância.

Outro exemplo do uso deste conceito é a previsão do tempo. Os sistemas que geram as previsões do tempo tendem a ficar cada vez mais precisos pois vão “aprendendo” com o passar do tempo como o clima se comporta e incorporando isso em seu sistema. O nome que se dá a este aprendizado do sistema é Inteligência Artificial, ou IA.

O conceito básico da IA é que, ao invés de ter um sistema com índices fixos predeterminados pelo seu programador, ele tem índices que mudam conforme a “média” do que já passou. Por exemplo, se no começo uma variável considerava 3mm por dia, mas em um dia choveu 7 e no outro 9mm, a variável passa a ser 8mm ao invés de permanecer 3mm.

Desta forma, os sistemas que utilizam Big Data rodam algoritmos com IA que se tornam cada vez mais assertivos e confiáveis. O que antes era feito de forma mais manual ou demorava um longo tempo para ser analisado, hoje, algoritmos conseguem analisar e extrair informações relevantes, e muito mais rapidamente.

 E na construção civil, onde posso aplicar Big Data?

Além da previsão do tempo, onde mais nós gestores da construção civil podemos nos beneficiar deste conceito?

Vou trazer aqui alguns exemplos e, em seguida, explicarei a você alguns destes em mais detalhes:

•         Desempenho de equipes;
•         Motivos de atraso/prazo de entrega;
•         Motivos de perda de qualidade;
•         Problemas no orçamento;
•         Pós-venda;
•         Perfil de cliente.

Vou usar o exemplo dos motivos de atraso de suas obras primeiro. Se cada obra que você fizer, registrar em algum sistema ou até mesmo em um arquivo Excel, ao passar dos anos conseguirá ter um histórico dos problemas mais recorrentes. Com isso, você poderá se prevenir e tomar mais cuidado nas etapas ou processos que geralmente causam atraso.

A mesma ideia pode se aplicar aos motivos de perda de qualidade. Nesse caso é importante contar com um controle tecnológico que forneça dados relativos à qualidade dos materiais. Juntando essas informações com indicadores referentes à qualificação da mão de obra e prazo, será possível determinar o quanto cada um desses fatores influencia mais na qualidade.

Diretamente relacionados à qualidade, estão os índices de pós-venda. Além dos materiais utilizados nos processos próprios, você também pode avaliar quais fornecedores entregam produtos ou serviços terceirizados de melhor qualidade. Com esta análise de dados é possível definir quais os melhores fornecedores ou buscar capacitar os que dão mais problemas.

Se você, além da parte técnica, quer se preparar melhor na parte comercial, um recurso importante é conhecer bem o seu cliente. Para se fazer a análise do perfil do seu cliente, uma ideia é coletar informações como:

•         Idade;
•         Profissão;
•         Endereço prévio;
•         Método de pagamento;
•         Motivos pelos quais ele prefere o seu serviço ou produto;
•         Composição familiar, se for apartamento ou casa;
•         Canal por onde ele chegou.

Com esses dados você conseguirá criar um perfil do seu cliente padrão e, junto com isso, analisar qual público você atende melhor ou como atender melhor o público-alvo. Ao identificar o seu público-alvo será mais fácil direcionar tanto o seu marketing, quanto o seu produto, por isso é muito importante tentar reconhecer os perfis.

 Que sistemas podem me ajudar nesta coleta de dados?

Para coletar estes dados e organizá-los existem algumas opções que você pode utilizar. Para uma quantidade pequena de dados ou para começar a validar alguma solução de análise, pode-se iniciar com uma tabela Excel. Mas quando o volume crescer e você quiser fazer análises mais avançadas, será importante contar com outras soluções.

Através de um ERP é possível não só armazenar informações referentes a produtividade, valores orçados e valores pagos, tempos de execução, fluxo de caixa dentre outras utilidades. Com estas informações coletadas e armazenadas, é possível, dentro da própria plataforma, extrair análises que auxiliarão você e a sua empresa a entender melhor as tendências nos processos.

Com este recurso é possível analisar outras coisas interessantes como:

•             A sazonalidade de seus contratos;
•             A atraso médio de fornecedores;
•             O que mais causa retrabalho e gera custos imprevistos;
•             O seu custo médio unitário.

Todos estes indicadores e informações são muito importantes e só poderão ser geradas a partir da análise de um banco de dados organizado e confiável. Para isso é necessário ser rigoroso na inserção dos dados e informações. Se os dados forem lançados ou coletados de forma equivocada, não haverá confiabilidade nos resultados.

 E depois da obra entregue ainda é útil coletar dados?

Depois que você dá um presente a uma pessoa, não quer saber se ela gostou? Se ela preferir algo diferente você pode dar sugestões de adequação ou, se ela gostar mesmo, você pode contar como outras pessoas usam e conservam bem o produto. Da mesma forma, você pode saber se o seu cliente está aproveitando e cuidando bem da sua obra.

Esses dados podem te ajudar a entregar obras ainda melhores no futuro e também melhorar o uso das obras já entregues. Isso é possível através de monitoramento da estrutura, das manutenções, do consumo de água e energia, dentre diversos outros parâmetros que podem ajudar a entender e atender melhor seus clientes.

De fato, hoje na Brasil ao Cubo estamos desenvolvendo e buscando soluções e parcerias para conceber um sistema de coleta de dados para todos nossos clientes.  Este sistema coletará dados referentes ao uso e a manutenção dos nossos prédios com o objetivo de facilitar e tornar a experiência do usuário ainda melhor.

Se você já utiliza algum sistema de coleta de dados na construção civil, comente e compartilhe a sua experiência aqui.

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