De los datos a las decisiones: el nuevo desafío analítico de la construcción

Avanzar hacia una gestión basada en datos implica mucho más que digitalizar procesos o generar nuevos reportes.

La industria de la construcción produce información desde múltiples áreas y sistemas, pero el verdadero desafío está en conectar esos datos, establecer un lenguaje común y convertirlos en una herramienta para comprender la operación, detectar desviaciones y anticipar escenarios. En este contexto, Neliana Durán, Gerente de Producto - Suite de Data de iConstruye, aborda los principales desafíos que enfrenta la industria para avanzar desde una gestión basada en información fragmentada hacia una capacidad analítica que apoye decisiones más oportunas y fundamentadas.

Desde esta perspectiva, iConstruye aporta su experiencia y conocimiento de los procesos que conforman la gestión de las empresas constructoras, entendiendo que avanzar hacia una mayor madurez analítica requiere más que incorporar nuevas herramientas. La integración de información, la estandarización de los datos y la construcción de una base confiable son parte de un proceso en el que la tecnología debe estar acompañada por conocimiento del negocio y una comprensión de las necesidades reales de quienes gestionan proyectos y operaciones. A partir de esta experiencia, iConstruye plantea una mirada sobre cómo las empresas pueden transformar los datos que ya generan diariamente en información integrada, conocimiento accionable y, finalmente, mejores capacidades para la toma de decisiones.

De la digitalización a la verdadera madurez analítica

La industria de la construcción se encuentra en un proceso de transición, existen empresas con distintos niveles de madurez: algunas todavía dependen principalmente de Excel y procesos manuales, mientras otras ya cuentan con herramientas de Business Intelligence y plataformas de datos más avanzadas.

Sin embargo, digitalizar procesos y utilizar los datos para tomar decisiones son dos etapas diferentes. Digitalizar significa llevar un proceso que antes era manual a un sistema que permite registrar y operar de manera más eficiente, pero eso no necesariamente significa que la organización esté utilizando esa información para gestionar.

La verdadera madurez analítica comienza cuando los datos dejan de ser solamente un registro de lo que ocurrió y pasan a convertirse en un insumo permanente para entender el negocio, identificar desviaciones, anticipar escenarios y tomar decisiones.

El desafío de transformar grandes volúmenes de datos en información útil

Uno de los principales desafíos no es necesariamente la cantidad de datos, sino su calidad, estructura y significado.

Las empresas constructoras generan información en múltiples procesos: compras, contratos, subcontratos, bodegas, recepción, facturación, finanzas, control de gestión y ejecución de proyectos, entre otros. Muchas veces estos datos quedan distribuidos en distintos sistemas, con estructuras diferentes y criterios que no siempre están homologados.

Por eso, antes de pensar en analítica avanzada o inteligencia artificial, es necesario resolver una pregunta más básica: ¿tenemos datos confiables, consistentes y entendibles?

La capacidad analítica depende de construir esa base, sin ella las organizaciones pueden tener muchos datos, pero siguen invirtiendo una gran cantidad de tiempo en consolidarlos, limpiarlos y validarlos antes de poder utilizarlos.

Las señales de una gestión que comienza a tomar decisiones basadas en datos

Una señal importante es el cambio en el tipo de preguntas que realiza la organización.

En una gestión principalmente basada en reportes, la pregunta suele ser: “¿Qué ocurrió?”. Se generan informes sobre compras, costos, avance, facturación o productividad.

Cuando una organización avanza en madurez, comienza a preguntarse también: “¿Por qué ocurrió?”, “¿qué está cambiando?”, “¿qué podría ocurrir?” y “¿qué decisión debemos tomar?”

Otra señal es que los datos comienzan a formar parte de las conversaciones de gestión y no solamente de los informes. Los indicadores se utilizan para detectar desviaciones, comparar proyectos, identificar oportunidades y hacer seguimiento a acciones concretas.

En definitiva, el cambio se produce cuando el dato deja de ser el resultado final de un proceso de reportería y comienza a ser parte del proceso de decisión.

El impacto de la fragmentación de la información en la gestión constructiva

La fragmentación genera principalmente falta de trazabilidad, duplicidad, inconsistencias y altos costos operacionales para obtener información confiable.

Por ejemplo, una misma entidad de negocio puede estar representada de manera diferente en distintos sistemas. Un proyecto, proveedor, centro de costo o documento puede tener identificadores, estructuras o reglas diferentes dependiendo de la fuente.

Esto dificulta construir una visión integral del negocio. Además, cuando distintas áreas trabajan con información que no coincide, se genera una discusión sobre cuál es el dato correcto en lugar de concentrarse en qué decisión tomar. La fragmentación termina afectando directamente la gestión, porque aumenta los tiempos de análisis, dificulta la comparación entre proyectos y reduce la confianza de los usuarios en la información.

El Modelo Simplificado de Datos como base para ordenar la información

Un Modelo Simplificado de Datos puede ser relevante porque permite establecer una estructura común para representar la información del negocio, independiente de cómo esté organizada originalmente en los sistemas operacionales.

La idea no es simplemente almacenar más información, es definir una forma consistente de representar las principales entidades, relaciones y conceptos que existen en el negocio. En una industria donde los procesos están altamente relacionados por ejemplo, solicitudes, órdenes de compra, recepciones, facturas, contratos, proveedores y centros de costo por ello es importante contar con un modelo común permite conectar esos procesos y construir una visión integrada.

El MSD se convierte así en una capa que facilita pasar desde datos operacionales hacia información preparada para analítica lista para usar y toma de decisiones.

Un lenguaje común para conectar los datos del negocio

Significa que la organización deja de interpretar los datos solamente desde la lógica particular de cada sistema y comienza a trabajar con un lenguaje común de negocio. Por ejemplo, si hablamos de una orden de compra, el modelo debe permitir entender qué representa, cuáles son sus atributos, con qué proveedor está relacionada, a qué proyecto o centro de costo corresponde, qué recepciones tiene asociadas y cómo se relaciona posteriormente con la facturación. Esto permite que distintas áreas, reportes y productos analíticos trabajen sobre una misma definición, reduciendo interpretaciones diferentes sobre una misma información.

Cómo una estructura de datos consistente potencia la capacidad de análisis

El cambio es significativo porque disminuye el esfuerzo necesario para transformar los datos en información utilizable.

Cuando los datos están estructurados y existe claridad sobre su interpretación y origen, los equipos pueden dedicar menos tiempo a buscar, consolidar y validar información, y dedicar más tiempo a analizarla. También aumenta la posibilidad de comparar información entre proyectos, períodos y áreas utilizando criterios consistentes.

Esto genera una base mucho más sólida para construir indicadores, dashboards, modelos analíticos y posteriormente capacidades más avanzadas, como automatización, predicción o inteligencia artificial. En otras palabras, la calidad y gobernanza de los datos se convierten en un habilitador de la analítica.

Del reporte a la toma de decisiones: el verdadero valor de los datos

Un reporte normalmente responde qué ocurrió. La gestión basada en datos utiliza esa información para decidir qué hacer. Por ejemplo, saber cuánto se compró durante un período es información descriptiva. Pero identificar que determinado proyecto está comprando a precios significativamente superiores, detectar una desviación respecto del presupuesto o anticipar un impacto en los costos requiere utilizar los datos para generar análisis y tomar acciones. La diferencia está, por lo tanto, en el uso que se hace de la información.

El objetivo de la analítica no debería ser generar más reportes, sino mejorar la capacidad de la organización para tomar decisiones oportunas, fundamentadas y trazables.

Decisiones estratégicas que pueden mejorar con información integrada y oportuna

Existen muchas decisiones que pueden beneficiarse. Por ejemplo, decisiones relacionadas con compras y negociación con proveedores, control de costos, planificación de abastecimiento, gestión de contratos y subcontratos, control de facturación, seguimiento presupuestario y desempeño de proyectos.

También permite identificar diferencias entre proyectos, analizar comportamientos históricos y detectar tempranamente desviaciones.

Un aspecto especialmente relevante es la posibilidad de conectar procesos que tradicionalmente se analizan por separado. Por ejemplo, relacionar una orden de compra con su recepción, facturación, proyecto y centro de costo permite tener una visión mucho más completa del ciclo.

Cuando esa información está disponible oportunamente, la organización puede pasar de reaccionar frente a los problemas a gestionarlos con mayor anticipación.

Cómo avanzar hacia una mayor madurez analítica desde procesos fragmentados

Lo primero es no intentar resolver todo al mismo tiempo.

Recomendaría comenzar identificando los procesos y decisiones de negocio que generan mayor impacto y, a partir de ahí, determinar qué información se necesita para gestionarlos.

Luego es necesario evaluar las fuentes existentes, identificar brechas de calidad y establecer definiciones comunes para los principales datos. A partir de esa base se puede construir progresivamente una arquitectura de datos que permita centralizar, estandarizar y disponibilizar la información para BI y otros usos analíticos.

La madurez analítica no se alcanza solamente incorporando una nueva herramienta. Es un proceso evolutivo que combina tecnología, datos, procesos y, especialmente, una cultura organizacional que incorpora la información en la toma de decisiones.

El próximo paso: evolucionar hacia una gestión integrada y gobernada de los datos

El próximo paso es avanzar desde la digitalización y reportería hacia una gestión integrada y gobernada de los datos.

La industria ya ha avanzado significativamente en digitalizar procesos. El desafío ahora es lograr que la información generada por estos sistemas pueda conectarse, estandarizarse y utilizarse de manera transversal.

Esto requiere avanzar hacia modelos de datos comunes, mejores prácticas de gobierno y calidad, plataformas que permitan integrar distintas fuentes y herramientas analíticas que acerquen la información a quienes toman decisiones.

A partir de esa base, la siguiente evolución será incorporar capacidades más avanzadas de analítica, automatización e inteligencia artificial.

De los datos a la gestión: el desafío de la próxima etapa digital de la construcción

La madurez analítica de la industria de la construcción no depende únicamente de cuántos sistemas o herramientas digitales tenga una empresa, sino de su capacidad para transformar los datos que genera diariamente en una capacidad real de gestión y toma de decisiones.

En este proceso de evolución, las empresas necesitan avanzar desde la digitalización de sus procesos, hacia la integración, estandarización y gobierno de sus datos, para posteriormente incorporar capacidades de analítica avanzada e inteligencia artificial que permitan no solo entender lo que ocurrió, sino también identificar patrones, anticipar escenarios y apoyar decisiones de mayor impacto.

En iConstruye entendemos que este desafío requiere acompañar a las empresas en las distintas etapas de esa evolución. Por eso, contamos con soluciones integradas de analítica e inteligencia artificial que permiten aprovechar la información generada en los procesos de negocio y convertirla en conocimiento accionable.

Nuestra visión es que los datos deben convertirse en una capa transversal que conecta los distintos procesos de la empresa y permita que la información llegue de manera oportuna a quienes necesitan tomar decisiones.

De esta manera, iConstruye busca que las empresas constructoras transiten hacia una madurez analítica avanzada, construyendo primero una base sólida de datos integrados, consistentes y gobernados, y sobre ella incorporar capacidades de Business Intelligence e inteligencia artificial.

El objetivo final no es tener más datos ni más reportes, sino lograr que las empresas puedan comprender mejor su operación, anticiparse a los desafíos y tomar decisiones basadas en información confiable. Esa es la evolución que creemos que marcará la próxima etapa de transformación digital de la industria de la construcción.