El desafío del reconocimiento analítico de datos en el rubro de la construcción radica en la complejidad y la diversidad de los datos generados en cada proyecto. La industria de la construcción produce una gran cantidad de información a lo largo del ciclo de vida de un proyecto, que incluye datos sobre planificación, diseño, materiales, mano de obra, maquinaria, costos, cronogramas, seguridad y calidad, entre otros aspectos.

La recopilación de datos precisos y confiables es fundamental para obtener resultados exactos en el análisis. Sin embargo, los datos en la industria de la construcción a menudo provienen de múltiples fuentes. Los proyectos de construcción generan enormes volúmenes de datos, lo que puede ser abrumador para su procesamiento y análisis. La capacidad para manejar y procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente es esencial. Cada proyecto de construcción es único y puede tener características específicas que afecten la forma en que los datos se recopilan y analizan.

Desarrollar modelos predictivos y proyectivos que ofrezcan resultados rápidos y precisos para que las decisiones se tomen oportunamente, se optimicen los recursos, se adapten a diferentes tipos de proyectos es un desafío adicional.
La gestión adecuada de estos datos requiere el uso de tecnologías de la información y software especializado que permitan la recopilación, almacenamiento, análisis y presentación de los datos de manera efectiva. El análisis de datos en el rubro de la construcción es esencial para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas que conduzcan a proyectos más exitosos y rentables.
Además, garantiza la transparencia y el cumplimiento de los requisitos legales y de seguridad, lo que es fundamental en una industria con tantos desafíos y variables como la construcción.