W branży budowlanej, podobnie jak w innych sektorach, big data odnosi się do ogromnych ilości informacji, które były przechowywane w przeszłości i które są nadal pozyskiwane. Duże zbiory danych mogą pochodzić od ludzi, komputerów, maszyn, czujników i wszelkich innych urządzeń lub agentów generujących dane.
To, naturalnie, czyni go wielkim. Budowa i budowanie dużych zbiorów danych już istnieje we wszystkich planach i zapisach czegokolwiek, co kiedykolwiek zbudowano. Liczba ta stale rośnie dzięki dodatkowemu napływowi z tak różnorodnych źródeł, jak np pracownicy na miejscu, dźwigi, maszyny do robót ziemnych, łańcuchy dostaw materiałów, a nawet same budynki.
Wartość danych
Tradycyjne systemy informacyjne dobrze radzą sobie z rejestrowaniem podstawowych informacji o harmonogramach projektów, CHAM projekty, koszty, faktury i dane pracowników. Jednak ich zdolność do pracy z nieustrukturyzowanymi danymi, takimi jak dowolny tekst, informacje drukowane lub odczyty czujników analogowych, jest ograniczona. Często radzą sobie jedynie z uporządkowanymi cyfrowymi wierszami i kolumnami liczb.
Ideą wykorzystania dużych zbiorów danych jest uzyskanie większej wiedzy i podejmowanie lepszych decyzji w zarządzaniu budową nie tylko uzyskując dostęp do znacznie większej ilości danych, ale także poprzez ich odpowiednią analizę w celu sporządzenia praktycznego projektu budowlanego wnioski. W rzeczywistości duże zbiory danych, takie jak ciężarówki pełne cegieł czy worki cementu, same w sobie nie są przydatne. Liczy się to, co z tym zrobisz, korzystając z programów do analizy dużych zbiorów danych.
Biznes z Big Data
Aby zobaczyć, w jaki sposób duże zbiory danych są już wykorzystywane w branży budowlanej, rozważ cykl życia projektuj, buduj, eksploatuj, który w coraz większym stopniu definiuje dzisiejsze projekty budowlane.
- Projekt: Big Data, w tym sam projekt i modelowanie budynków, dane środowiskowe, wkład interesariuszy i dyskusje w mediach społecznościowych można wykorzystać do ustalenia nie tylko tego, co budować, ale także gdzie budować To. Uniwersytet Brown w Rhode Island w USA wykorzystał analizę dużych zbiorów danych, aby zdecydować, gdzie zbudować swój nowy obiekt inżynieryjny, aby zapewnić optymalne korzyści studentom i uniwersytetowi. Historyczne duże zbiory danych można analizować w celu wybrania wzorców i prawdopodobieństwa zagrożeń budowlanych, aby poprowadzić nowe projekty w stronę sukcesu i uniknąć pułapek.
- Zbudować: Można analizować duże dane dotyczące pogody, ruchu drogowego oraz działalności społeczności i przedsiębiorstw w celu określenia optymalnego etapu prac budowlanych. Dane wejściowe czujników z maszyn używanych w lokalizacjach pokazujące czas aktywności i bezczynności mogą być przetwarzane w celu wyciągnięcia wniosków na temat najlepszą kombinację zakupu i leasingu takiego sprzętu oraz tego, jak najbardziej efektywnie wykorzystywać paliwo, aby obniżyć koszty i ekologicznie uderzenie. Geolokalizacja sprzętu pozwala także na usprawnienie logistyki, udostępnienie części zamiennych w razie potrzeby i uniknięcie przestojów.
- Działać: Big data z czujników wbudowanych w budynki, mosty i inne konstrukcje umożliwia monitorowanie każdego z nich na wielu poziomach wydajności. Można śledzić oszczędność energii w centrach handlowych, biurowcach i innych budynkach, aby upewnić się, że jest zgodna z celami projektowymi. Można rejestrować informacje o natężeniu ruchu drogowego i poziomach ugięć na mostach, aby wykryć wszelkie zdarzenia wykraczające poza granice. Dane te można również ponownie wprowadzić modelowanie informacji o budynku (BIM) do planowania działań konserwacyjnych zgodnie z wymaganiami.
Preferencje branżowe dotyczące informacji i spostrzeżeń
W miarę jak dane stają się coraz większe, rośnie także potrzeba sprowadzenia ich do praktycznych elementów. Badanie firm budowlanych przeprowadzone w 2014 roku przez dostawcę oprogramowania Sage wykazało, że:
- 57% chce spójnych i aktualnych informacji finansowych i projektowych.
- 48% chce być ostrzeganych, gdy wystąpią określone sytuacje.
- 41% chce prognozowania, które pozwoliłoby im lepiej przygotować się na najlepsze i najgorsze zdarzenia budowlane.
- 14% chce, aby analityka internetowa mogła na przykład dokładnie sprawdzić, które czynniki wpływają na rentowność i w jakim stopniu.
Analityka Big Data może umożliwić lub zaoferować możliwości ulepszenia każdego z tych aspektów. Różnorodność danych wejściowych w dużych zbiorach danych zapewnia większy poziom pewności co do raportów o stanie i prognoz. Analityka może dostarczyć bardziej przydatnych wskazań poziomów ryzyka przed przekroczeniem progu i wygenerowaniem ostrzeżenia. Oferują także wiedzę, której tradycyjne systemy po prostu nie są w stanie uzyskać.
