Dans le secteur de la construction, comme dans d’autres secteurs, le big data fait référence aux énormes quantités d’informations qui ont été stockées dans le passé et qui continuent d’être acquises aujourd’hui. Les mégadonnées peuvent provenir de personnes, d’ordinateurs, de machines, de capteurs et de tout autre appareil ou agent générateur de données.
C’est naturellement ce qui fait sa grandeur. Les mégadonnées de construction et de construction existent déjà dans tous les plans et enregistrements de tout ce qui a jamais été construit. Il est également en constante augmentation grâce à des apports supplémentaires provenant de sources aussi diverses que travailleurs sur place, les grues, les engins de terrassement, les chaînes d'approvisionnement en matériaux et même les bâtiments eux-mêmes.
La valeur des données
Les systèmes d'information traditionnels sont efficaces pour enregistrer des informations de base sur les calendriers des projets, GOUJAT conceptions, coûts, factures et détails sur les employés. Cependant, leur capacité à travailler avec des données non structurées telles que du texte libre, des informations imprimées ou des relevés de capteurs analogiques est limitée. Souvent, ils ne peuvent gérer que des lignes et des colonnes numériques ordonnées de nombres.
L'idée d'exploiter le Big Data est d'obtenir plus d'informations et de prendre de meilleures décisions en matière de gestion de la construction en non seulement en accédant à beaucoup plus de données, mais en les analysant correctement pour dessiner un projet de construction pratique conclusions. En fait, les mégadonnées, comme les camions remplis de briques ou les sacs de ciment, ne sont pas utiles en elles-mêmes. C’est ce que vous en faites à l’aide de programmes d’analyse de Big Data qui compte.
Entreprises avec le Big Data
Pour comprendre à quel point le Big Data est déjà utilisé par le secteur de la construction, considérez le cycle de vie conception-construction-exploitation qui définit de plus en plus les projets de construction aujourd'hui.
- Conception: Big data, y compris la conception et la modélisation des bâtiments eux-mêmes, les données environnementales, les contributions des parties prenantes et les discussions sur les réseaux sociaux peuvent être utilisées pour déterminer non seulement ce qu'il faut construire, mais aussi où construire il. L'Université Brown de Rhode Island, aux États-Unis, a utilisé l'analyse des mégadonnées pour décider où construire son nouveau centre d'ingénierie pour le bénéfice optimal des étudiants et de l'université. Les mégadonnées historiques peuvent être analysées pour identifier les modèles et les probabilités des risques de construction afin d'orienter les nouveaux projets vers le succès et d'éviter les pièges.
- Construire: Les mégadonnées provenant de la météo, de la circulation et de l'activité communautaire et commerciale peuvent être analysées pour déterminer le phasage optimal des activités de construction. Les entrées des capteurs des machines utilisées sur les sites pour afficher les temps d'activité et d'inactivité peuvent être traitées pour tirer des conclusions sur le meilleure combinaison d'achat et de location de tels équipements, et comment utiliser le carburant le plus efficacement possible pour réduire les coûts et respecter l'environnement. impact. La géolocalisation des équipements permet également d'améliorer la logistique, de mettre à disposition des pièces de rechange en cas de besoin et d'éviter les temps d'arrêt.
- Fonctionner: Le Big Data provenant de capteurs intégrés aux bâtiments, ponts et toute autre construction permet de surveiller chacun d’entre eux à de nombreux niveaux de performance. Les économies d'énergie dans les centres commerciaux, les immeubles de bureaux et autres bâtiments peuvent être suivies pour garantir qu'elles sont conformes aux objectifs de conception. Les informations sur le stress du trafic et les niveaux de flexion dans les ponts peuvent être enregistrées pour détecter tout événement hors limites. Ces données peuvent également être réinjectées dans Création de systèmes de représentation de l'information (BIM) pour planifier les activités de maintenance selon les besoins.
Préférences de l’industrie en matière d’informations et d’informations
À mesure que les données deviennent de plus en plus volumineuses, la nécessité de les résumer aux éléments essentiels exploitables devient également de plus en plus grande. Une enquête menée auprès des entreprises de construction par l'éditeur de logiciels Sage en 2014 a révélé que:
- 57 % souhaitent des informations financières et de projet cohérentes et à jour.
- 48% souhaitent être avertis lorsque des situations spécifiques surviennent.
- 41 % souhaitent disposer de prévisions, leur permettant de mieux se préparer aux meilleurs et aux pires événements de construction.
- 14 % souhaitent que les analyses en ligne voient par exemple précisément quels facteurs affectent la rentabilité et dans quelle mesure.
L’analyse du Big Data peut permettre ou offrir des opportunités d’améliorer chacun de ces aspects. La variété des entrées dans le Big Data permet de meilleurs niveaux de certitude sur les rapports de situation et les prévisions. Les analyses peuvent fournir des indications plus utiles sur les niveaux de risque avant qu’un seuil ne soit dépassé et qu’une alerte ne soit générée. Ils offrent également des informations que les systèmes traditionnels ne peuvent tout simplement pas offrir.
