Тоа, природно, е она што го прави голем. Изградбата и изградбата на големи податоци веќе постојат во сите планови и евиденција на нешто што некогаш било изградено.
Исто така, постојано се зголемува со дополнителен влез од извори, како што се различни работници на работно место, кранови, земјени машини, синџири за снабдување со материјали, па дури и самите згради.
Вредноста на податоците
Традиционалните информациски системи се добри при евидентирање на основните информации за распоредот на проектот, дизајнот на CAD, трошоците, фактурите и деталите за вработените. Сепак, тие се ограничени во нивната способност да работат со неструктурирани податоци како слободен текст, печатени информации или аналогни сензорни мерења. Често, тие можат да се справат само со уредни дигитални редови и колони од броеви.
Идејата за искористување на големи податоци е да се добијат повеќе сознанија и да се подобрат одлуките во управувањето со градежништвото, не само со пристап до значително повеќе податоци, туку со правилно анализирање за да се извлечат практични заклучоци за градежните проекти. Всушност, големите податоци, како камиони на цигли или вреќи со цемент, не се корисни самостојно. Тоа е она што го правите со него, користејќи големи програми за анализа на податоци кои се бројат.
Добивање бизнис со големи податоци
За да видите колку големи податоци веќе ги користи градежната индустрија, размислете за животниот циклус на дизајнот-изградба, кој сè повеќе ги дефинира градежните проекти денес.
- Дизајн: Големи податоци, вклучувајќи го и дизајнот на самиот објект и моделирањето, податоците за животната средина, влезот на заинтересираните страни и дискусиите во социјалните медиуми, може да се користат за да се утврди не само што да се изгради, туку и каде да се изгради. Универзитетот Браун во Род Ајленд, САД, користеше голема анализа на податоци за да одлучи каде да го изгради својот нов инженерски објект за оптимална студентска и универзитетска корист. Историски големи податоци може да се анализираат за да се одберат модели и веројатности за ризици во градењето за да се насочат нови проекти кон успехот и далеку од недостатоците.
- Изградба: Големи податоци од времето, сообраќајот и заедницата и деловната активност може да се анализираат за да се одреди оптималното фазирање на градежните активности. Влезот на сензорот од машините што се користат на локациите за да се покаже активно и неактивно време може да се обработи за да се извлечат заклучоци за најдобрата мешавина на купување и закуп на таквата опрема и како најефикасно да се искористат гориво за да се намалат трошоците и еколошкото влијание. Прецизноста на опремата, исто така, им овозможува на логистиката да се подобри, резервните делови да бидат достапни кога е потребно и да се избегнува време на застој.
- Работат: Големи податоци од сензорите вградени во згради, мостови и која било друга конструкција овозможува да се следи секој на многу нивоа на перформанси. Зачувувањето на енергијата во трговски центри, канцелариски блокови и други објекти може да се следи за да се осигура дека е во согласност со целите на дизајнот. Информациите за сообраќајниот стрес и нивоата на свиткување во мостовите можат да се снимаат за да се открие било какви настани надвор од границите. Овие податоци, исто така, може да се вратат назад во системи за градење на информатичко моделирање (БИМ) за да планираат активности за одржување по потреба.
Преференции во градежната индустрија за информации и увид
Додека податоците стануваат се поголеми и поголеми, треба да се зголеми и потребата да се свари на најважните работи.
Истражувањето на градежните компании од продавачот на софтверот Sage во 2014 година покажа дека:
- 57% сакаат конзистентни, ажурирани финансиски и проектни информации.
- 48% сакаат да бидат предупредени кога се случуваат одредени ситуации.
- 41% сакаат прогнозирање, овозможувајќи им подобро да се подготват за најдобри и најлоши настани за градење.
- 14% сакаат онлајн аналитиката да види на пример токму кои фактори влијаат на профитабилноста и колку.
Големата анализа на податоци може да овозможи или да понуди можности за подобрување на секој од овие аспекти. Разновидноста на влезови во големите податоци овозможува подобри нивоа на сигурност за извештаите за статусот и прогнозите. Анализата може да обезбеди повеќе корисни индикации за нивоа на ризик пред да се надмине прагот и да се генерира аларм. Тие исто така нудат сознанија дека традиционалните системи едноставно не можат.