En la industria de la Arquitectura, Ingeniería y Construcción (AEC), el uso de softwares especializados ha ganado popularidad y se ha convertido en una herramienta común. Sin embargo, muchas veces se limita su aplicación a tareas como el modelado y la revisión de interferencias, dejando de lado aspectos clave como el manejo eficiente de Issues a través de la auditoría BIM. Esto subestima el potencial completo de la metodología BIM, especialmente en lo que respecta al aprovechamiento del nivel de información (LOI) especificado en el MIDP (Master Information Delivery Plan) y el BEP (BIM Execution Plan).
La diferencia entre proporcionar datos e información dentro y fuera de los modelos es crucial para comprender y gestionar mejor los proyectos. Por ello, en el artículo de hoy, exploramos la transformación de datos en información útil para tomar decisiones informadas y maximizar los beneficios de la metodología BIM.
Diferencia entre datos vs información
Diferencia entre datos vs información
En el contexto de BIM, es común escuchar sobre datos e información, pero ¿qué los diferencia realmente?
Los datos son elementos aislados que no han sido procesados ni contextualizados. En un modelo nativo, se pueden incluir dimensiones, materiales, costos y detalles técnicos. Aunque son esenciales, por sí solos no proporcionan una visión integral del proyecto. Esto es comparable a tener una base de datos llena de información sobre matrices, proveedores y mano de obra, pero sin un análisis que convierta esos datos en herramientas útiles para la toma de decisiones.
Por otra parte, la información aparece cuando los datos se procesan, organizan y se les da un contexto. Es el resultado de analizar y combinar datos para extraer significado, permitiendo una comprensión más profunda del proyecto. Por ello, la información es la herramienta clave para tomar decisiones informadas y mejorar la gestión del proyecto.
Transformación de datos en información
Transformación de datos en información
El proceso de convertir datos en información útil requiere una metodología estructurada que contemple las necesidades del proyecto y sus objetivos. Dentro del contexto BIM, este enfoque se basa en tres áreas clave:
1. Estrategia. Es fundamental definir los objetivos del análisis y enfocarse en las preguntas correctas. Esto incluye:
- Identificar objetivos y decisiones clave: ¿Qué se busca lograr con el análisis de datos?
- Formular preguntas relevantes; estas deben ser específicas, claras y orientadas a un plazo definido para guiar el proceso de transformación.
2. Datos. Los datos son la base del análisis. Para asegurar su efectividad, deben cumplir con cuatro criterios fundamentales:
- Disponibilidad: asegurar que los datos requeridos estén accesibles.
- Formato: garantizar que estén en un formato utilizable.
- Limpieza: eliminar datos duplicados o incorrectos para mejorar la calidad del análisis.
- Procesamiento: organizar y estructurar los datos de manera adecuada para su entrega.
3. Diseño. El diseño abarca cómo se comunica la información. Más allá de lo estético, es crucial garantizar claridad y efectividad a través de:
- Adaptación al receptor: ajustar la presentación según las necesidades del equipo o las partes interesadas.
- Digeribilidad: asegurar que la información sea comprensible y accesible para todos los involucrados.
Conclusión
Conclusión
La diferencia entre datos e información radica en su significado y utilidad. Mientras que los datos representan la materia prima, la información es el producto elaborado que permite comprender mejor el proyecto y tomar decisiones más acertadas. Al implementar estrategias claras, datos de calidad y diseños efectivos, los equipos de proyecto pueden mejorar la gestión y los resultados finales.
Fabián Sánchez
Auditor BIM
Auditor BIM
