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El auge de la BI – Inteligencia Empresarial en la construcción

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Los constructoras en crecimiento desarrollan su estrategia empresarial con nuevas herramientas y técnicas con base en el aprendizaje de sus datos.

Vivir en la era digital brinda acceso a más información y entretenimiento que nunca. Las personas pueden explorar el mundo o comprar artículos raros desde la comodidad de sus hogares; investigue prácticamente cualquier tema con acceso directo a expertos; socializar y colaborar con otros en entornos virtuales para crear arte, compartir ideas o dirigir negocios.

Pero a medida que las tecnologías que abren nuevas puertas y oportunidades continúan avanzando, somete a las personas a una sobrecarga sensorial, enterrada en datos, tareas y demandas para hacer más con la información a su alcance. Los contratistas modernos no son diferentes, ya que luchan por dar sentido a la avalancha de datos que producen sus proyectos mientras siguen cumpliendo expectativas cada vez más exigentes.

contruccion y big data

Es por eso que los contratistas innovadores de hoy exigen que su software haga más que simplemente almacenar y reportar información histórica. Necesitan soluciones diseñadas para ayudarles a organizar, analizar y compartir información mejor, soluciones que les ayuden a convertir la avalancha de datos en un depósito de inteligencia que, con las herramientas adecuadas, puede convertirse en una poderosa ventaja en un mercado competitivo.

REDEFINIENDO LA INTELIGENCIA EMPRESARIAL

En una industria caracterizada por proyectos de alto riesgo y bajo margen, la inteligencia es un requisito obvio para cualquiera que desee tener éxito como contratista. Hace mucho tiempo, las personas se dieron cuenta de que podían superar las limitaciones de la fuerza muscular aplicando herramientas de vapor, gas y eléctricas. Hoy, los contratistas están comenzando a complementar su inteligencia nacida de la experiencia con la inteligencia nacida de nuevas técnicas y enfoques en tecnología de la información.

Estas nuevas tecnologías y técnicas a menudo se agrupan bajo el término general «inteligencia empresarial» o BI. Sin embargo, existen diferentes formas y grados de organización y análisis de los datos. Una distinción clave es la que existe entre inteligencia empresarial y análisis empresarial. BI se centra en la presentación y generación de informes inteligentes de datos existentes para ayudar a tomar decisiones basadas en el desempeño pasado y presente. La analítica empresarial aplica algoritmos a los datos para descubrir nuevos conjuntos de información predictiva relevante para una empresa. En otras palabras, BI se trata de tomar mejores decisiones teniendo en cuenta lo que (debería) ya conocerse. El análisis comercial consiste en descubrir relaciones previamente desconocidas y proporcionar información nueva y predictiva para ayudar a guiar las decisiones comerciales.

PONIENDO BI A TRABAJAR

La inteligencia por sí misma puede ser una búsqueda noble, pero en los negocios es tan valiosa como las ventajas que brinda en el mercado. Cuanto más esfuerzo haga una empresa para aplicar las herramientas y técnicas de inteligencia empresarial, mayor será el beneficio potencial. A continuación, se muestran varias formas en las que los contratistas que han adoptado la idea de desarrollar su «coeficiente intelectual empresarial» ven resultados reales:

  1. Más y mejores datos: Una vez que un contratista se compromete a mejorar su tratamiento y uso de los datos comerciales, una de las primeras percepciones es cuántos datos faltan, cuántos datos están duplicados o simplemente son incorrectos. El primer paso de cualquier enfoque de BI es garantizar la captura de datos precisos, oportunos y completos. El proceso de implementación de soluciones de BI puede señalar rápidamente las brechas: dónde falta información clave y dónde una empresa está alcanzando el obstáculo manual de la entrada de datos duplicados. Además del beneficio de tener más información a mano para usar en la toma de decisiones, las empresas que implementan una estrategia de BI también ven mejoras en la calidad de los datos. Esto se debe en gran parte a una reducción en el número de veces que se ingresan datos sin procesar en, a menudo, múltiples sistemas de software.

2. Toma de decisiones basada en datos. No se necesitan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para extraer información valiosa sobre las operaciones comerciales. La evaluación comparativa consistente, que mide los resultados de hoy frente a los de ayer, es una herramienta simple pero poderosa en el arsenal de BI. Pero antes de que el desempeño pueda mejorar, debe medirse, y para mejorar el desempeño de manera efectiva, debe medirse contra tantas variables como tenga sentido. Un ejemplo de esto proviene de un contratista de carreteras pesadas en el sureste con una importante inversión de capital en equipo pesado. Una reducción de solo el 1% en los costos de la flota se traduciría en un incremento de seis cifras en el resultado final, por lo que valió la pena el tiempo para analizar con precisión los costos históricos de posesión y operación de cada máquina en su flota. Los informes de BI arrojaron luz sobre el hecho de que, como muchos contratistas, estaban utilizando muchas máquinas mucho más allá del punto de rendimientos marginales disminuidos, mucho más allá del momento en que habría tenido más sentido alquilarlas o simplemente reemplazarlas. Al decidir combinar la información sobre la financiación de equipos, las operaciones y el tiempo de servicio, este contratista pudo realizar esos ahorros de costos de seis cifras.

3. Toma de decisiones basada en datos. No se necesitan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para extraer información valiosa sobre las operaciones comerciales. La evaluación comparativa consistente, que mide los resultados de hoy frente a los de ayer, es una herramienta simple pero poderosa en el arsenal de BI. Pero antes de que el desempeño pueda mejorar, debe medirse, y para mejorar el desempeño de manera efectiva, debe medirse contra tantas variables como tenga sentido. Un ejemplo de esto proviene de un contratista de carreteras pesadas en el sureste con una importante inversión de capital en equipo pesado. Una reducción de solo el 1% en los costos de la flota se traduciría en un incremento de seis cifras en el resultado final, por lo que valió la pena el tiempo para analizar con precisión los costos históricos de posesión y operación de cada máquina en su flota. Los informes de BI arrojaron luz sobre el hecho de que, como muchos contratistas, estaban utilizando muchas máquinas mucho más allá del punto de rendimientos marginales disminuidos, mucho más allá del momento en que habría tenido más sentido alquilarlas o simplemente reemplazarlas. Al decidir combinar la información sobre la financiación de equipos, las operaciones y el tiempo de servicio, este contratista pudo realizar esos ahorros de costos de seis cifras.

4. Dados ponderados rodantes. Nadie puede predecir el futuro, al menos no todo. Pero cuando se aplican algoritmos inteligentes a grandes conjuntos de datos, puede resultar sorprendente lo que surge. Las empresas que llevan BI al siguiente nivel y aplican técnicas de análisis predictivo a sus datos pueden tener algo parecido a una bola de cristal a su disposición para tomar mejores decisiones basadas no solo en los rendimientos pasados ​​sino en los futuros anticipados.

5. Cero intuición y más predicción con datos. Cuando la evaluación comparativa utiliza el rendimiento histórico para anticipar y mejorar el rendimiento actual, el análisis predictivo aplica algoritmos que combinan los datos en busca de correlaciones que podrían no haberse anticipado. Puede exponer información comercial que una empresa ni siquiera sabía que no tenía, y que los competidores probablemente no tengan.

Tenga en cuenta que tanto la evaluación comparativa como el análisis predictivo pueden proporcionar una visión del futuro. La evaluación comparativa ayudará a probar las hipótesis sobre lo que funciona o no, pero una empresa debe idear los parámetros para medir y comparar. El análisis predictivo analizará los datos a través de la lente más general de los algoritmos destinados a encontrar cosas que pueden no haberse anticipado. Pero como ocurre con todas las cosas en el mundo de los negocios en crecimiento, todo inicia con los datos claros.

Si requieres más información de estos temas, póngase en contacto con nosotros, estaremos gustosos de conocer su caso. A continuación un breve ejemplo de como integramos el BI a un modelo de control en la construcción:


Nos puede ubicar en contacto@cesemconsulting.com y también puede agendar una reunión en el siguiente enlace:

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