Análise de dados na Construção Civil: como coletar e analisar dados

A Construção Civil está atravessando uma transformação decisiva. Com o avanço da digitalização e o crescimento da maturidade analítica nas empresas, os dados deixaram de ser só informações passadas para se tornarem ativos estratégicos para o futuro. 

Hoje, construtoras e incorporadoras que investem em cultura de dados têm todo o embasamento necessário para tomar decisões mais rápidas, reduzir desperdícios e custos, e ampliar significativamente sua competitividade no mercado.

Neste artigo, você vai entender como criar essa cultura analítica desde o canteiro de obras, quais ferramentas e sistemas facilitam esse processo e de que forma a análise de dados pode impulsionar a produtividade, a qualidade e os resultados da sua empresa. 

O conteúdo traz ainda insights das palestras do Construsummit 2025, conectando teoria, prática e inovação com exemplos concretos de aplicação no setor.

Visão estratégica: como dados impulsionam decisões de negócio

“Dados funcionam como bússola, termômetro e farol. Sem eles, o mercado imobiliário anda no escuro.” A afirmação de Danilo Igliori, Professor Doutor da FEA-USP e Economista-chefe da Nomad, no Construsummit 2025, traduz o papel cada vez mais central da análise de dados nas decisões estratégicas do setor.

Na Construção Civil, essa inteligência analítica já vem sendo aplicada para antecipar cenários e definir caminhos com mais precisão. Um dos usos mais relevantes está na precificação de terrenos e unidades antes mesmo do início da obra. 

Por meio de dados confiáveis e modelos analíticos específicos, construtoras têm conseguido simular o comportamento do mercado e tomar decisões com base em projeções, e não mais apenas em expectativas.

Nesse sentido, Danilo destacou três abordagens principais que sustentam esse tipo de análise: os modelos hedônicos, o uso de machine learning e a aplicação de geodados. Esses instrumentos ampliam a capacidade de avaliação de viabilidade e posicionamento de produto, especialmente em etapas críticas como prospecção e incorporação.

Vamos entender mais sobre eles. 

Modelos hedônicos: simulação de preços com base em atributos

Modelos hedônicos utilizam características do imóvel, como localização, número de quartos, metragem, padrão de acabamento e infraestrutura, para estimar o seu valor. Essas ferramentas são especialmente úteis para incorporadoras em fase de prospecção de terrenos, por exemplo, já que permitem simular o preço de imóveis antes mesmo de saírem da planta.

Machine Learning: estimativas mais precisas e com visão de futuro

Já a aplicação de algoritmos de machine learning permite a precificação automatizada de imóveis, considerando um volume muito maior de variáveis do que os modelos tradicionais. Em vez de depender de médias por bairro ou cidade, essas ferramentas estimam o valor “imóvel a imóvel” com alta precisão.

Além disso, as soluções mais modernas já conseguem gerar curvas de preço projetadas no tempo, antecipando tendências de mercado para os próximos três anos ou mais. Com isso, as incorporadoras ganham mais previsibilidade e podem ajustar suas estratégias de investimento, produto e lançamento com base em cenários de valorização futura.

Geodados: precisão espacial para decisões localizadas

O uso de dados geoespaciais também tem sido fundamental, permitindo aos gestores criar visualizações detalhadas de preços por localização, com um nível de precisão que chega até ao quarteirão inteiro. Essa granularidade oferece uma leitura muito mais rica do comportamento do mercado, indo muito além das já conhecidas médias por região.

Com esse tipo de recurso, incorporadoras conseguem tomar decisões muito mais localizadas e contextualizadas, avaliando a atratividade real de terrenos específicos e posicionando seus empreendimentos de forma mais estratégica.

[Relatório gratuito] Índice de Demanda Imobiliária (IDI) Brasil – Dados e insights para empreender de forma estratégica →

Cultura de dados no canteiro: por que ela começa com registros digitalizados

Mas antes de pensar em algoritmos, dashboards ou inteligência artificial, é preciso garantir o básico: dados confiáveis. E isso começa no canteiro de obras, com registros feitos de forma digital, organizada e acessível. Sem esse primeiro passo, qualquer estratégia analítica perde força ou sequer sai do papel.

A digitalização das rotinas operacionais permite capturar dados desde a origem, com muito  mais precisão e regularidade. Checklists digitais de qualidade, fotos de obra com georreferenciamento, controle de entrada e saída de insumos via aplicativo, entre outros recursos simples, já fazem uma diferença significativa na organização das informações.

Também no Construsummit 2025, em uma palestra sobre inteligência de dados na Construção Civil, Gabriela Torres, gerente de Inteligência Estratégica do Sienge, destacou que muitas empresas ainda operam com dados dispersos e baixa maturidade analítica. Segundo ela, o problema não está na falta de tecnologia, mas na ausência de processos claros, integração entre setores e definição de responsabilidades.

Sem digitalização, os dados continuam sendo gerados, mas permanecem isolados em planilhas desconectadas, anotações físicas ou na memória das equipes. Quando digitalizados desde a coleta, tornam-se comparáveis, rastreáveis e prontos para alimentar análises mais avançadas.

Ou seja, registrar as informações com consistência é o grande ponto de partida para organizar, interpretar e transformar os dados em decisões mais inteligentes.

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Como organizar os dados da obra e potencializar seus usos (incluindo o uso de IA)

Já mencionamos que a organização dos dados da obra é o ponto de partida para aplicar análises avançadas e explorar todo o potencial da inteligência artificial. Mas para isso, é preciso seguir um caminho progressivo, começando com o básico e avançando conforme a maturidade da empresa. Vamos ver um passo a passo prático a seguir.

1. Padronize a forma de coletar e registrar informações

A padronização é essencial para transformar dados dispersos em informação útil. Comece definindo quais dados devem ser coletados, com que frequência, em qual formato e com que nomenclatura. Isso vale tanto para medições de campo quanto para indicadores financeiros, produtivos ou de qualidade.

Tendo essa base padronizada, fica mais fácil integrar informações entre setores, comparar desempenhos e, futuramente, gerar relatórios mais precisos e consistentes. Além disso, essa prática reduz erros e retrabalhos, já que haverá tudo registrado para conferência. 

2. Defina responsabilidades claras sobre os dados

Cada tipo de dado precisa de um responsável direto pela coleta, análise e lançamento. Essa atribuição não deve ser genérica, e sim integrada à rotina das equipes. O encarregado pela medição de produtividade, por exemplo, deve saber o que precisa registrar, em que local, quando e com que ferramenta.

Criar essa cultura de responsabilidade ajuda a ter mais confiabilidade nos registros, e ainda evita lacunas posteriores no histórico de informações da obra.

3. Utilize ferramentas acessíveis e integradas

O ideal é usar ferramentas que combinem simplicidade, mobilidade e integração. Apps de campo, planilhas padronizadas, checklists digitais e sistemas ERPs específicos para Construção Civil são boas opções para começar.

Com essas soluções, é possível capturar dados diretamente no canteiro, como as fotos com georreferenciamento, checklists de serviços executados, controle de insumos e apontamentos de equipe. Essas informações formam a base para análises mais complexas no futuro — mas é claro que é preciso saber escolher (até o final do artigo traremos dicas para você tomar a melhor decisão).

4. Estruture os dados para preparar a aplicação de IA

Com os dados organizados, a empresa cria o ambiente ideal para aplicar tecnologias mais avançadas. A inteligência artificial precisa de registros históricos confiáveis e bem estruturados para identificar padrões, prever comportamentos e conseguir oferecer recomendações automatizadas.

Com a base certa, a IA pode apoiar:

• a previsão de atrasos com base em desvios anteriores;
• o cruzamento entre produtividade, equipe e clima;
• simulações orçamentárias com cenários variáveis;
• a gestão de retrabalhos e custos ocultos.

5. Avalie o nível de maturidade analítica da sua empresa

Entender o estágio atual da sua empresa em relação à gestão de dados é fundamental para traçar uma estratégia realista de evolução. Cada fase da maturidade analítica exige prioridades diferentes, e avançar sem ter clareza sobre isso pode gerar desperdício de esforço, investimento e tempo.

Também no Construsummit, Gabriela Torres apresentou um modelo que define essa fase em cinco níveis:

1. Inicial: dados fragmentados, sem padrão ou confiabilidade;
2. Organizado: digitalização básica, estrutura inicial de registros;
3. Gerenciado: integração parcial entre áreas, análises recorrentes;
4. Inteligente: uso consistente de dados na tomada de decisão;
5. Autônomo: automação de processos com IA e painéis em tempo real.

Fazer esse diagnóstico ajuda a estabelecer as prioridades da empresa, como começar pela padronização de registros ou evoluir direto para as análises preditivas. Além disso, você vai conseguir enxergar os impactos que cada etapa trará para os resultados da empresa.

Big Data: o que é e para que serve?

Este termo refere-se ao conceito de análise de grandes quantidades de dados acumulados durante um determinado tempo. Esses dados podem ser gerados através de lançamento, mas, em geral, são um “subproduto” do uso de algum serviço, programa, aplicativo ou sistema. Vamos pegar um exemplo bem simples.

Enquanto você procurava por “big data construção civil” no Google, ele apresenta uma série de opções e, a cada clique seu em um link, ele mede o tempo que você fica em cada página. 

Através deste tempo que você permanece em cada página, você diz ao Google o quão relevante cada página é. Com o acúmulo destas informações, ele consegue ranquear os links por relevância.

Outro exemplo do uso deste conceito é a previsão do tempo. Os sistemas que geram as previsões do tempo tendem a ficar cada vez mais precisos pois vão “aprendendo” com o passar do tempo como o clima se comporta e incorporando isso em seu sistema. 

O conceito básico da IA é que, ao invés de ter um sistema com índices fixos predeterminados pelo seu programador, ele tem índices que mudam conforme a “média” do que já passou. 

Por exemplo, se no começo uma variável considerava 3mm por dia, mas em um dia choveu 7 e no outro 9mm, a variável passa a ser 8mm ao invés de permanecer 3mm.

Desta forma, os sistemas que utilizam Big Data rodam algoritmos com IA que se tornam cada vez mais precisos e confiáveis. O que antes era feito de forma mais manual ou demorava um longo tempo para ser analisado, hoje, algoritmos conseguem analisar e extrair informações relevantes, e muito mais rapidamente.

Big Data e Construção Civil: aplicações práticas

Como disse Danilo Igliori no Construsummit 2025: “Não dá mais para tomar decisão no setor imobiliário sem olhar para dados bem trabalhados. Quem não fizer isso, vai ficar para trás.” Os dados já estão fazendo parte da Construção Civil, e progredir sem a utilização inteligente dos mesmos é muito mais difícil do que adequar-se à essa nova realidade. 

A seguir, vamos ver como essa análise de dados pode ser aplicada em diferentes áreas da obra e da operação.

Atrasos e retrabalhos

Se cada obra que você fizer for registrada em algum sistema ou até mesmo em um arquivo Excel, com o passar dos anos será possível construir um histórico dos problemas mais recorrentes. Com isso, você poderá se prevenir e tomar mais cuidado nas etapas ou processos que geralmente causam atraso.

A mesma lógica vale para os motivos de retrabalho ou perda de qualidade. Nesse caso, é importante contar com um controle tecnológico que forneça dados relativos à qualidade dos materiais. Juntando essas informações com indicadores sobre qualificação da mão de obra e prazos, será possível identificar os fatores que mais impactam a entrega final.

Pós-venda e qualidade

Diretamente relacionados à qualidade estão os índices de pós-venda. Além dos materiais utilizados nos processos próprios, é possível avaliar quais fornecedores entregam produtos ou serviços terceirizados com melhor desempenho.

Com essa análise, você pode definir quais os melhores parceiros ou ainda buscar a capacitação dos que geram mais problemas recorrentes. Isso aumenta a qualidade da entrega e reduz o volume de chamados pós-obra.

Perfil de cliente

Se você também atua na frente comercial, conhecer bem o seu cliente é essencial. Para isso, colete informações como:

• Idade;
• Profissão;
• Endereço prévio;
• Método de pagamento;
• Motivos pelos quais ele prefere o seu serviço e produto;
• Composição familiar;
• Tipo de imóvel (apartamento ou casa);
• Canal por onde ele chegou.

Com esses dados, você conseguirá criar um perfil de cliente padrão e analisar qual público atende melhor ou como ajustar seu produto para atender esse público com mais eficiência. Isso permite direcionar o marketing e o desenvolvimento de produto com mais precisão.

Custo e orçamento

O Big Data também pode ser aplicado para identificar padrões de estouros de orçamento, desvios entre o previsto e o executado e pontos críticos de consumo de recursos. Ao longo de múltiplos projetos, é possível mapear causas recorrentes de custo extra e otimizar processos, compras e cronogramas com base em dados reais.

Como destacou Gabriela Torres no Construsummit: “O problema não é a falta de tecnologia, mas a dificuldade de identificar corretamente o problema e estruturar processos claros.” Esse tipo de análise mostra como a estruturação e o uso inteligente dos dados são tão relevantes quanto apenas adquirir novas ferramentas.

Ferramentas e sistemas que ajudam na coleta e uso de dados

Existem diversas ferramentas hoje em dia que facilitam na coleta, organização e uso dos dados, de modo que realmente tragam os potenciais benefícios. O tipo de solução ideal vai depender do volume de informações, do nível de maturidade analítica da empresa e do objetivo de cada análise.

A seguir, veja uma evolução das ferramentas disponíveis e como elas podem ser aplicadas de forma complementar.

1. Excel: ponto de partida simples e acessível

Para validar uma solução de análise ou lidar com um volume inicial de dados, uma boa planilha de Excel continua sendo eficaz. Ela permite registrar produtividade, custos, prazos e insumos de forma rápida. Mas, conforme o volume e a complexidade aumentam, surgem limitações em termos de confiabilidade, integração e escalabilidade.

2. ERP: centralização e análises internas

Um sistema ERP reúne informações como produtividade, valores orçados e pagos, tempos de execução e fluxo de caixa. A partir daí, é possível extrair análises dentro da plataforma, como:

• sazonalidade dos contratos;
• atraso médio de fornecedores;
• causas de retrabalho;
• custo médio unitário.

Tudo isso requer um banco de dados confiável e consistente, sem o qual sequer os relatórios mais avançados terão validade. 

3. Dashboards interativos e cockpits analíticos

Conforme apontado por Danilo Igliori e Gabriela Torres no Construsummit 2025, plataformas modernas já oferecem dashboards interativos para visualização em tempo real de indicadores operacionais e estratégicos. Esses cockpits (cabines ou painéis de controle, na tradução) facilitam o acompanhamento de desempenho, antecipação de tendências e decisões baseadas em dados atualizados.

4. Nowcasting, IoT e integração por geodados

Ferramentas com funções de nowcasting (análise em tempo real de dados internos e externos) agregam inteligência aos sistemas. Integrações com sensores de IoT permitem capturar dados do canteiro, como condições estruturais ou consumo de insumos, enquanto os geodados oferecem leitura espacial altamente contextualizada do mercado e das obras. Essa combinação amplia o escopo analítico e melhora a precisão das decisões.

5. Fontes externas: índices da Construção Civil, dados de mercado e comportamento

Além dos dados internos, é possível enriquecer a análise com bases confiáveis do mercado. Para isso, utilize índices da Construção Civil confiáveis, como: 

• Índice Fipe/ZAP: criado em resposta à demanda do Banco Central por indicadores confiáveis, utiliza anúncios online para gerar o primeiro índice de preços de imóveis residenciais no Brasil;
• IDI Brasil – Índice de Demanda Imobiliária: combina múltiplas bases de dados para ranquear a atratividade de cidades com foco em diferentes segmentos de mercado (econômico, médio e alto);
• DataZAP+: plataforma com análises detalhadas de comportamento, demanda e variações de preços sobre inteligência imobiliária;
• Indicadores do Registro Imobiliário – Fipe: dados de registros em cartórios, organizados por cidade e tipologia;
• Índice Nacional de Custo da Construção (INCC): calculado mensalmente pela Fundação Getúlio Vargas (FGV), acompanha preços de materiais, equipamentos e custos trabalhistas no mercado. É um dos principais termômetros da inflação na Construção Civil;
• Custo Unitário Básico (CUB): é o índice ideal para quem busca ter clareza sobre a tendência dos custos de construção, pois reflete o custo por metro quadrado de construção em diferentes regiões do país;
• ICST – Índice da Confiança da Construção: mais qualitativo, esse índice representa a percepção dos empresários em relação ao passado recente, cenário atual e perspectivas do mercado da Construção.

Essas fontes externas ajudam a comparar seus próprios números com o comportamento do mercado, criando uma base de decisões mais estratégica e embasada.

Dados na prática: também na manutenção do empreendimento

A coleta e o uso inteligente de dados não se encerram com a entrega da obra, pelo contrário, ganham nova relevância no ciclo de vida do empreendimento. Monitorar o desempenho do que foi construído é importante para identificar falhas antes que elas apareçam, reduzir custos com correções e melhorar a experiência do cliente final.

Com a instalação de sensores em elementos estruturais, elétricos e hidráulicos, é possível acompanhar o comportamento da edificação em tempo real. Vazamentos, variações de tensão, consumo fora do padrão ou anomalias estruturais podem ser detectados de forma automática, abrindo espaço para manutenções preditivas — mais eficazes e menos custosas do que ações corretivas após o problema.

Durante o debate no Construsummit, especialistas reforçaram a importância de unir esses dados físicos a modelos digitais. O conceito de digital twin, ou gêmeo digital, foi destacado como um caminho para criar representações virtuais dinâmicas dos ativos construídos. Espelhando o comportamento real da edificação em um modelo digital, é possível simular cenários de desgaste, testar soluções de melhoria e antecipar falhas.

Além disso, a análise contínua de dados no pós-obra ajuda a reduzir custos ocultos, como desperdícios de energia, deslocamentos desnecessários de equipe técnica ou uso ineficiente de sistemas prediais que, muitas vezes, não são levados em consideração, mas podem fazer a diferença no final. 

Conclusão

Estamos vivendo plenamente a chamada Era dos Zettabytes, em que a quantidade de dados gerados globalmente cresce de forma explosiva. Segundo projeções para o período de 2022 a 2025, o volume de dados criados chegou a cerca de 120 ZB em 2023 e deve alcançar 181 ZB em 2025.

Isso quer dizer que apenas no ano de 2025 serão gerados cerca de 400 milhões de terabytes de dados diariamente. Uma parcela significativa deles não é estruturada: fluxos de IoT, uso de redes sociais, vídeos, mensagens e sistemas operacionais também geram dados que têm valor estratégico quando bem aproveitados.

Neste contexto de abundância informacional, a tecnologia Big Data surge para fazer uma ponte entre os dados brutos recolhidos e as boas decisões estratégicas, que são capazes de impulsionar sua construtora a um outro nível.

As informações trabalhadas com essa tecnologia também impactam na área de Compras, porque permitem entender o fluxo de demanda de materiais por empreendimento e quais são os gargalos de cada obra/região. Assim, o departamento consegue projetar melhor o fluxo de aquisições, evitando falta ou excesso de insumos.

A verdade é que a tecnologia Big Data está transformando a Construção Civil e sua construtora pode contar conosco para aproveitar todos os benefícios que ela traz. Convidamos você a conhecer agora mesmo o Ecossistema Sienge e suas soluções para dados.

Comece a mudar agora mesmo o futuro da sua construtora.