Tendencias del business intelligence en la ingeniería civil: aplicaciones para la gestión, planificación y control de proyectos
DOI:
https://doi.org/10.61347/ei.v5i1.276Palabras clave:
Analítica de datos, business intelligence, gestión de proyectos, ingeniería civilResumen
La ingeniería civil enfrenta crecientes desafíos derivados de la complejidad de los proyectos y de la limitada capacidad para aprovechar los datos disponibles, lo que genera ineficiencias, retrasos, sobrecostos y decisiones basadas en enfoques tradicionales; esta problemática se ve agravada por la baja adopción de tecnologías digitales y la resistencia al cambio organizacional. En este contexto, el presente estudio analiza las tendencias del business intelligence (BI) y su aplicación en la gestión, planificación y control de proyectos de ingeniería civil, con el objetivo de evaluar su contribución a la mejora de la eficiencia operativa y la toma de decisiones basada en datos. Se empleó un enfoque cualitativo, con diseño documental y alcance descriptivo-analítico, mediante la revisión de literatura en bases de datos académicas, priorizando estudios recientes y relevantes, cuya información fue organizada en matrices comparativas para identificar tecnologías emergentes, beneficios, desafíos y herramientas asociadas al BI en el sector. Los resultados evidencian que las principales tendencias incluyen la inteligencia artificial, el machine learning, el Big Data, el Internet de las Cosas (IoT), la integración con BIM, los dashboards y la analítica predictiva, las cuales permiten transformar grandes volúmenes de datos en información estratégica, optimizando la toma de decisiones, el monitoreo en tiempo real y la asignación de recursos. Asimismo, el BI se consolida como un eje transversal en todas las fases del ciclo de vida del proyecto, fortaleciendo la eficiencia operativa, el control de costos y la gestión de riesgos; no obstante, persisten desafíos como la falta de interoperabilidad, la escasa estandarización de datos, la resistencia organizacional, la limitada capacitación y los altos costos de adopción, por lo que su implementación requiere enfoques integrales de gestión de datos y transformación organizacional.
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