168 Datos, datos, datos

168 Datos, datos, datos

Este episodio de BIMrras apunta directamente a la I del BIM. En un mundo donde el dato es el rey, como bien aventuró Grace Hopper hace más de 40 años, las estrategias y políticas de gestión de los datos deberían ser el centro de nuestras organizaciones y la parte central de lo que conocemos como modelos de información.

Y sin embargo, cada vez que mencionamos el concepto base de datos saltan las alarmas, las caras palidecen y se entornan los ojos como si se estuviera llamando al mismísimo Lucifer. Sin darse cuenta que, en realidad, nuestros softwares de modelado son ingentes bases de datos. Así que en este episodio los tres de BIMrras vamos a darte ideas con la esperanza de cambiar tu visión de los datos en tus proyectos BIM.

BIM más allá de los planos

BIM como modelo de información es un término extraordinariamente potente que tiene un ingrediente fundamental: el dato. Aunque la geometría ha sido el vector fundamental que ha generado lo que conocemos hoy en día como modelos BIM, la terca realidad es que nuestros proyectos generan una ingente cantidad de información presta a ser aprovechada para beneficio del proyecto, y como no, de la propia organización empresarial.

¿Cómo gestionar esta cantidad de datos que se acumulan sin orden en nuestros proyectos? El primer paso debería ser reconocer el valor del dato para estar dispuestos a explotar ese valor. Y una vez que el dato es el centro de operaciones de nuestros proyectos, definir los usos que vamos a hacer de esos datos para establecer estrategias de recolección, gestión, gobernanza y explotación de los mismos.

Rompiendo los silos de información

La información es poder. Esta frase nunca ha sido más cierta que en estos últimos años. Estamos en organizaciones que generan información a todas horas y en todos los formatos posibles. El exceso de información puede convertirse en un problema, pero la materia prima está ahí, presta para convertirse en una mina de oro para el que tenga la visión de aprovechar esa información en beneficio de su proyecto o empresa.

La puesta en valor de la información trae aparejado su acaparamiento. En el momento en el que el dato tiene valor, su gestión, su gobernanza, se tornan imprescindibles para evitar lo que se conoce como silos de información, esos depósitos de datos que sólo son accesibles a determinados miembros de un equipo. ¿Cómo casan nuestros flujos de trabajo colaborativos con una gestión de la información en silos? ¿Qué estrategias, que políticas de gobernanzas de datos podemos establecer para romper los silos de información?

Datos estructurados y no estructurados

El tratamiento informatizado de datos se facilita si los datos están estructurados. Esas bases de datos o esas hojas de cálculo a los que estamos tan acostumbrados usan datos estructurados. Por el contrario, los datos no estructurados son datos que requieren de algoritmos complejos para ser procesados. ¿Te imaginas meter ese informe del progreso de obra o el último memorándum del jefe de producción en una hoja de cálculo? Buena suerte con ello.

Dado que necesitamos más datos estructurados pero generamos más datos no estructurados, parece lógico establecer políticas para que la mayoría de la información que obtengamos sea del primer tipo. Es decir, necesitamos estrategias de recolección de datos que se apoyen en procesos que generan datos estructurados.

Pero espera. Eso era cierto hasta que apareció una herramienta llamada Inteligencia Artificial, que es capaz de convertir por arte de magia datos no estructurados en datos estructurados. ¿Cómo introducir la IA en la gestión de datos? ¿Cuál es su nivel de fiabilidad? ¿Cómo cambia el arte del análisis de los datos la capacidad de análisis de grandes volúmenes de información que proporcionan los motores de inteligencia artificial?

Recursos citados en el episodio

• PowerBI
• Microsoft Excel
• SQL
• Cobol
• Datos estructurados vs datos no estructurados