O tempo é um dos problemas mais comuns nas obras, por isso, a evolução no setor da construção está em prever os dados na fase de planejamento.

Durante décadas, as pessoas vêm construindo os projetos de amanhã com os dados de ontem.

Engenheiros e Arquitetos criam desenhos e projetos conceituais, usando dados do presente para construir estruturas no futuro.

Portanto, para acompanhar os tempos modernos, a demanda por custos precisos e ágeis é uma necessidade, não uma opção.

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Mas o que são dados preditivos?

Um modelo preditivo é, de forma simplificada, uma função matemática que pode ser aplicada a uma grande quantidade de dados aleatórios.

A ideia é evidenciar padrões capazes de apontar as próximas tendências.

É como se fosse possível prever com eficiência o futuro, de forma matemática, com probabilidade e estatística.

Se baseia em algoritmos estatísticos e técnicas de Machine Learning para calcular probabilidades de resultados.

Com um modelo preditivo bem-feito e calibrado, riscos e oportunidades são identificados com antecedência suficiente para tomar decisões mais acertadas.

Atrasos acontecem.

Os projetos atrasam devido a vários fatores como: aprovações, permissões, condições climáticas e outras circunstâncias imprevistas.

Isso diminui ainda mais a relevância dos dados originais do projeto.

O intervalo entre a realização do projeto e a execução da construção torna o planejamento dos custos incrivelmente difíceis.

Até recentemente, essas previsões de custos eram, na melhor das hipóteses, suposições.

O planejamento de pré construção tem sido, e continua sendo, um dos aspectos mais desafiadores do ciclo de vida de um projeto de construção. Os profissionais de design geralmente confiam nosdados de ontem para planejar os projetos de amanhã.

No entanto, os dados históricos provaram não ser confiáveis, pois não incluem fatores para os mercados atuais ou acompanham as tendências que afetam os custos.

Os dados de previsão tradicionais, desenvolvidos antigamente com menos recursos computacionais do que os disponíveis hoje, não atendem aos padrões de precisão atuais para planejamento e orçamento.

Portanto, esses métodos mais antigos simplesmente não preveem oscilações de mercado ou acentuadas escaladas de custos.

Avanço no setor: Dados Preditivos

Mas os avanços na tecnologia resultaram em uma nova ferramenta útil para arquitetos, engenheiros e outros profissionais de design: Dados Preditivos.

Como resultado, usando Dados Preditivos, os profissionais do setor da construção podem considerar todos os fatores futuros em jogo em uma região, incluindo taxas de mão-de-obra local e custos de material.

Isso facilita muito a conclusão de um projeto dentro do orçamento planejado, mesmo quando o prazo é alterado.

Assim, vamos analisar como os dados preditivos de custo são uma melhoria nas previsões tradicionais.

Custos preditivos: macroeconomia e mineração de dados fazem a diferença

Embora baseados em princípios econométricos e técnicas de modelagem, os dados preditivos de custo diferem das previsões econométricas tradicionais de duas maneiras.

Primeira maneira, as previsões tradicionais são baseadas na teoria macroeconômica, embora a análise desses indicadores macroeconômicos demonstre que eles são estatisticamente insignificantes.

Os modelos de custo preditivo desconsideram completamente essa teoria e são baseados exclusivamente em evidências empíricas orientadas por dados.

Essa evidência empírica é o resultado de uma extensa análise exploratória de dados e visualizações de busca de padrões de dados históricos de custos com indicadores econômicos e de mercado.

Essa abordagem atualizada foi extensivamente pesquisada e validada peloDr. Edward Leamer, Professor de Economia e Gestão Global da UCLA.

Somente indicadores econômicos que se “comprovaram” na análise exploratória se tornam candidatos ao desenvolvimento de modelos, testes, validação e estimativas de custos preditivos.

Segunda maneira, os dados preditivos de custos usam técnicas e princípios de mineração para melhorar as práticas tradicionais de modelagem econométrica.

Desde a década de 1990, essa família de processos e análises evoluiu de uma mistura de princípios estatísticos clássicos para métodos mais contemporâneos de ciência da computação e aprendizado de máquina.

A mineração de dados aproveita os recentes aumentos no poder da computação, nas técnicas de visualização de dados e nos procedimentos estatísticos, a fim de encontrar padrões nos fatoresdeterminantes das mudanças no material de construção e nos custos de mão-de-obra.

As medidas desses fatores e suas relações entre si e os custos de construção, juntamente com os tempos de espera ou atrasos associados, são representados em um algoritmo que prevê valoresfuturos para um material e local definidos.

Essa, certamente, é uma metodologia muito mais robusta.

Dados Preditivos e o setor da construção

Finalmente, o que tudo isso – princípios econométricos, evidências empíricas e mineração de dados – significa para os profissionais do setor da construção?

A capacidade de usar dados preditivos que consideram as condições reais do mercado (quantidade de construção versus disponibilidade de mão-de-obra) e os impactos no preço das mercadorias nos custos dos materiais é fundamental para manter os projetos alinhados aos orçamentos.

Dados preditivos tornam, certamente, o planejamento feito hoje mais realista para o amanhã.

Como resultado, os profissionais da construção já estão usando dados preditivos para prever com mais precisão o custo da construção até três anos antes do início do projeto.

Acesse o site e saiba mais a respeito: https://www.rsmeans.com/landing-pages/predictive.aspx

Com isso, ao usar dados preditivos, os custos do projeto não são apenas previstos com precisão, mas os clientes têm mais confiança nos projetos e nas pessoas que os entregam.