В строителната индустрия, както и в други сектори, големите данни се отнасят до огромните количества информация, които са били съхранявани в миналото и които продължават да се придобиват днес. Големите данни могат да идват от хора, компютри, машини, сензори и всяко друго устройство или агент за генериране на данни.
Това, естествено, го прави голям. Конструкцията и изграждането на големи данни вече съществуват във всички планове и записи на всичко, което някога е било построено. Освен това непрекъснато се увеличава с допълнителен принос от различни източници като работници на място, кранове, земни машини, вериги за доставка на материали и дори самите сгради.
Стойността на данните
Традиционните информационни системи са добри в записването на основна информация за графици на проекти, CAD проекти, разходи, фактури и подробности за служителите. Те обаче са ограничени в способността си да работят с неструктурирани данни като свободен текст, отпечатана информация или показания на аналогови сензори. Често те могат да обработват само подредени цифрови редове и колони с числа.
Идеята за използване на големи данни е да се получат повече прозрения и да се вземат по-добри решения в управлението на строителството чрез не само чрез достъп до значително повече данни, но и чрез правилното им анализиране, за да начертаете практически строителен проект заключения. Всъщност големите данни, като камиони с тухли или торби с цимент, не са полезни сами по себе си. Това е, което правите с него, като използвате програми за анализ на големи данни, които се броят.
Бизнес с големи данни
За да видите колко големи данни вече се използват от строителната индустрия, помислете за жизнения цикъл проектиране-изграждане-експлоатация, който все повече определя строителните проекти днес.
- Дизайн: Големи данни, включително самото проектиране и моделиране на сгради, данни за околната среда, принос на заинтересованите страни и дискусии в социалните медии, може да се използва, за да се определи не само какво да се изгради, но и къде да се изгради то. Университетът Браун в Роуд Айлънд, САЩ, използва анализ на големи данни, за да реши къде да построи своето ново инженерно съоръжение за оптимална полза за студентите и университетите. Исторически големи данни могат да бъдат анализирани, за да се изберат модели и вероятности за строителни рискове, за да се насочат новите проекти към успех и далеч от капаните.
- Изграждане: Могат да се анализират големи данни от времето, трафика и обществената и бизнес дейност, за да се определи оптималното фазиране на строителните дейности. Сензорният вход от машини, използвани на сайтове за показване на активно и неактивно време, може да бъде обработен, за да се направят заключения относно най-добрата комбинация от закупуване и лизинг на такова оборудване и как да се използва горивото най-ефективно, за да се намалят разходите и екологично въздействие. Геолокацията на оборудването също така позволява да се подобри логистиката, да се предоставят резервни части, когато е необходимо, и да се избегнат прекъсвания.
- Работете: Големи данни от сензори, вградени в сгради, мостове и всякакви други конструкции, позволяват да се наблюдава всеки от тях на много нива на ефективност. Енергоспестяването в молове, офис блокове и други сгради може да бъде проследено, за да се гарантира, че отговаря на проектните цели. Информацията за напрежението в трафика и нивата на огъване на мостовете могат да бъдат записани, за да се открият всякакви събития извън границите. Тези данни също могат да бъдат въведени обратно информационно моделиране на сградата (BIM) системи за планиране на дейности по поддръжка, както е необходимо.
Индустриални предпочитания за информация и прозрения
Тъй като данните стават все по-големи и по-големи, необходимостта те да бъдат сведени до основните неща, които могат да се предприемат, също става по-голяма. Проучване на строителни компании от доставчика на софтуер Sage през 2014 г. установи, че:
- 57% искат последователна, актуална финансова информация и информация за проекти.
- 48% искат да бъдат предупреждавани, когато възникнат специфични ситуации.
- 41% искат прогнозиране, което им позволява да се подготвят по-добре за най-добрите и най-лошите строителни събития.
- 14% искат онлайн анализи, за да видят например точно кои фактори влияят върху доходността и с колко.
Анализът на големи данни може да активира или предложи възможности за подобряване на всеки от тези аспекти. Разнообразието от входни данни в големите данни позволява по-добри нива на сигурност относно отчетите за състоянието и прогнозите. Анализите могат да осигурят по-полезни индикации за нивата на риск, преди прагът да бъде превишен и да се генерира предупреждение. Те също така предлагат прозрения, които традиционните системи просто не могат.
