4 razones por las que aprender sobre gestión de datos

gestion de datos

En la era de la información es importante conocer sobre programación y manejo de datos. Los programas manejan datos. No obstante, los programas pueden cambiar. Hoy se escriben con un lenguaje y mañana con otro. Lo importante son los datos. Y los negocios en la actualidad giran más entorno a los datos. Por ello, es necesario aprender sobre gestión de datos.

El dato es el elemento base de partida. Como ejemplo: «4», «María», «posición». Pero esto carece de significado. Un conjunto de datos relacionados son los que dan información. Y de esa información obtenemos conocimiento. Con una inteligente gestión de ese conocimiento obtenemos sabiduría. Y es a donde debemos dirigirnos. Poco nos aporta el tener información tal como una biblioteca. Se necesita sacar provecho de esa información. Y por ello existe Machine Learning, Business Intelligence, Big data.

El uso de datos está presente en todas las facetas de nuestra vida y en todas las áreas. Más aún en la actualidad los negocios se basan en el manejo de datos. Todo tipo de negocio busca —y si aún no lo hace está tardando— cómo sacar provecho de sus datos. Además, tanto las entidades públicas como las privadas están cada vez más consientes de que deben abandonar viejas prácticas y están dispuestas a implementar una política de datos abiertos, o el uso de servicios web, APIs. Es decir, crean servicios con conexiones que permiten el intercambio de datos con otros servicios.

Saber gestionar datos es necesario

Dentro del Building Information Modeling (BIM) la «M» asociada a «Modeling» muchos la ven como «Management». Y con mucha razón. BIM es una metodología que abarca todo el ciclo de vida de una instalación. El modelado es solo una parte. La gestión de la información va más allá. Debemos pensar en todo el ciclo aunque solo desarrollemos una etapa. Por ello, es útil tener unas bases sobre estructuras de datos, cómo almacenar datos, seguridad de los datos, gestores de datos, legislación. Aunque tengamos profesionales en las áreas específicas. Las bases del conocimiento sobre manejo de datos nos permite entender el todo y así desarrollar un mejor trabajo. Así como hay que tener una base de conocimiento sobre todo el ciclo de vida de una instalación.

En el ciclo de vida de una instalación, con la metodología BIM, se dedica más tiempo y recursos al inicio. Primero hay que realizar un análisis de requisitos con visión a la gestión de mantenimiento de la instalación. No basta pensar solo en el diseño. No basta pensar solo hasta la construcción. Si no tenemos una visión amplia el coste de solventar un problema es exponencial. Más alto cuanto más alejado en el tiempo y tardía etapa se encuentre el defecto. Por ejemplo si en la etapa de construcción se identifica que unas tuberías no caben por un muro. Hay que realizar las modificaciones en las etapas anteriores y luego revisar todas las dependencias. Y el número de dependencias aumenta cuanto más se aleje de la etapa inicial. Así que para dar mayor valor al cliente e interesados es necesario tener esa visión global. En un proyecto BIM se maneja información y esto es análogo al desarrollo de software. Se debe utilizar estándares y protocolos como la ISO-BIM-19650, COBie (Construction Operations Building information exchange) y los recursos que dispongamos para mejorar los procesos.

Esfuerzo ideal en la ejecución de la etapa del ciclo de vida
Esfuerzo ideal en la ejecución de la etapa del ciclo de vida
Coste de corregir defecto originado en planificación
Coste de corregir defecto originado en planificación
Crecimiento de dependencias
Crecimiento de dependencias

Conocer sobre gestión de datos mejora tu perfil

Los perfiles con un conocimiento específico y avanzado tienen un alto valor. Sin embargo, tanto si eres un modelador, Especialista BIM, BIM Manager, Information Manager, o el puesto que tengas, en menor o mayor medida el tener conocimientos y aptitudes transversales sobre gestión de datos te aporta valor para tu efectivo desempeño del trabajo. Porque lo integras como parte del conocimiento general de tu perfil.

El software de modelado Revit trabaja sobre un modelo relacional. Cuando se exporta datos desde Revit lo hacemos en formato tabla. Tablas de planificación, datos para tablas de Microsoft Access, formato COBie, entre algunas de ellas. El propio estándar de intercambio de información de operaciones de construcción (COBie) utiliza un modelo relacional. Existen conceptos como claves primarias, claves foráneas. Conceptos que son necesarios conocer para una correcta manipulación de los datos. Y entender el porqué de las cosas. Por qué la estructura es de una forma y no de otra. Por qué los datos tienen que estar en un sitio y no en otro. Por qué tienen que tener un formato y no otro. Si conoces sobre esto le das mayor valor a tu perfil. Es por eso que en el Master BIM de IDESIE se incluye cada año más contenido sobre la gestión de datos.

Puedes ver la siguiente presentación de Autodesk University sobre técnicas avanzadas para gestionar datos de construcción en Revit donde se menciona sobre relaciones de tablas, estructuras de datos que usa Revit, conceptos que son parte del modelo relacional. También tienes otra sobre convertir datos de Revit en información útil con técnicas de visualización y flujos de trabajo.

Conocer el modelo relacional y SQL te da mayor control sobre los datos

El modelo relacional es el más utilizado para modelado de datos. Y SQL es el lenguaje estándar de consulta de base de datos relacionales. Dado que tanto una página web sencilla hecha con WordPress tiene una base de datos relacional. Como un banco o cualquier tipo de organización donde se requiera consistencia e integridad de datos. Las bases de datos relacionales las podemos encontrar en cualquier sitio. Así que para manipular esos datos se utiliza SQL. Existe programas que su interfaz muestra y permite al usuario manipular esos datos sin la necesidad de conocer SQL, y son los programas los que utilizan SQL internamente. Sin embargo, cuando se requiere de un mayor control sobre los datos se lo consigue al manipular directamente la fuente. Es decir, mediante SQL.

También, tener nociones del modelo relacional y SQL aporta entender mejor cómo relacionar los datos y manipularlos. Por ejemplo al querer crear tableros de mando es necesario combinar datos de distintas fuentes, entre ellas bases de datos relacionales. Bases de datos donde tienes la información de los activos, costes, proveedores, la trazabilidad de quién, cuándo, dónde, cómo se hace algo, entre otros datos. Así, por un lado, el conocer los conceptos de relación de datos te permite unir los datos y evitar errores que pueden llevarte a conclusiones erróneas. Por otro lado, si sabes SQL puedes crear consultas para obtener datos que la herramienta no te permite de una forma gráfica. También, suele ser necesario emplear SQL a la hora de automatizar la obtención de datos de una base de datos relacional. En resumen, necesitas saber SQL cuando quieres manipular directamente los datos y las herramientas gráficas no te lo permiten, o no quieres dejar a terceros dicha manipulación.

En IDESIE tienes el Curso corto de lenguaje SQL que te da una introducción a las bases de datos relacionales y te enseña el lenguaje estándar de consulta SQL.

Aprender manejo de datos te da otra perspectiva

El tener noción sobre estructura de datos, cómo se relacionan los datos, te da un enfoque más rico sobre cómo estructurar cierta información, o el porqué es necesario hacerlo de cierta forma. Obtienes una perspectiva más amplia sobre la vida de los datos, uso y utilidad. Y por ello sabes cómo aportar de una mejor forma a su gestión. Amplias tus puntos de vista.

La «M» de Modeling ya no solo la ves como modelar una instalación en 3D.  Tienes una perspectiva de modelado de datos. Y el modelo más usado es el relacional. Usa tablas. Así como una de las herramientas más utilizadas es Excel, en el cual su formato es de tabla. Pero hay mucho más que esto. Existe sistemas gestores de base de datos (Oracle Database, Microsoft SQL Server, Oracle MySQL, etc.) que te dan mayor potencia y funcionalidad. Y en la interoperabilidad de datos se tiene que manejar datos que provienen de distintas fuentes como hojas de cálculo, ficheros CSV, bases de datos relacionales, entre las más comunes. Además, como parte del Business Intelligence cada vez se usa más herramientas de visualización de datos como Microsoft PowerBI, o Tableau con las cuales crear gráficos dinámicos y tableros de mando para tener una visión rápida y global. Puedes ver algunos ejemplos en la galería pública de Tableau donde crean gráficos a partir de datos públicos. También puedes ver las charlas TED de Hans Rosling, son una muestra de cómo los datos junto a la probabilidad y estadística nos pueden cambiar la perspectiva de lo que creemos saber.

Juan Pablo Romero