Asta, destul de natural, este ceea ce o face mare. Construcția și construirea de date importante există deja în toate planurile și înregistrările a tot ce a fost construit vreodată.
De asemenea, este în continuă creștere, cu contribuții suplimentare din diverse surse, cum ar fi lucrătorii locali, macaralele, pământurile, lanțurile de aprovizionare cu materiale și chiar clădirile.
Valoarea datelor
Sistemele tradiționale de informare sunt bune la înregistrarea informațiilor de bază despre programele de proiect, modelele CAD, costurile, facturile și detaliile angajaților. Cu toate acestea, acestea sunt limitate în capacitatea lor de a lucra cu date nestructurate, cum ar fi textul liber, informația tipărită sau citirea analogică a senzorului. Adesea, ele pot gestiona numai rânduri digitale ordonate și coloane de numere.
Ideea de a valorifica datele mari este de a obține mai multe informații și de a lua decizii mai bune în managementul construcțiilor, nu numai prin accesarea mult mai multor date, ci prin analizarea corectă a acestora pentru a desena concluzii practice ale proiectelor de construcții. De fapt, date importante, cum ar fi camioane de cărămizi sau pungi de ciment, nu sunt utile pe cont propriu. Este ceea ce faci cu ajutorul programelor mari de analiză a datelor care contează.
Ajungeți la afaceri cu date mari
Pentru a vedea cât de mari sunt deja utilizate de industria construcțiilor, luați în considerare ciclul de viață proiectat-construit-funcționează, care definește din ce în ce mai mult proiectele de construcții de astăzi.
- Design: date importante, inclusiv proiectarea și modelarea clădirilor, date privind mediul, discuțiile cu factorii de decizie și discuțiile sociale, pot fi folosite pentru a determina nu numai ce să construim, ci și unde să construim. Brown University din Rhode Island, SUA, a folosit o analiză de date de mare amploare pentru a decide unde să construiască noua sa unitate de inginerie pentru a beneficia în mod optim de studenți și universități. Datele istorice mari pot fi analizate pentru a alege modelele și probabilitățile riscurilor de construcție pentru a orienta proiecte noi spre succes și departe de capcane.
- Construiți: pot fi analizate date importante din vreme, trafic, activitate comunitară și de afaceri pentru a determina etapa optimă a activităților de construcție. Senzorul de intrare de la mașinile utilizate pe site-uri pentru a afișa timp activ și în așteptare poate fi procesat pentru a trage concluzii cu privire la cea mai bună combinație de cumpărare și leasing de astfel de echipamente și cum să utilizați cel mai eficient combustibil pentru a reduce costurile și impactul ecologic. Geolocalizarea echipamentelor permite, de asemenea, îmbunătățirea logisticii, piese de schimb care trebuie puse la dispoziție atunci când este necesar și perioadele de întrerupere pentru a fi evitate.
- Funcționați: date mari de la senzori încorporați în clădiri, poduri și orice altă construcție fac posibilă monitorizarea fiecăruia la mai multe niveluri de performanță. Conservarea energiei în mall-uri, blocuri de birouri și alte clădiri poate fi urmărită pentru a se asigura că respectă obiectivele de proiectare. Informațiile despre stresul de trafic și nivelurile de îndoire în poduri pot fi înregistrate pentru a detecta eventualele evenimente care nu sunt limitate. Aceste date pot fi, de asemenea, introduse în sistemele de modelare a informațiilor privind clădirile (BIM) pentru a programa activitățile de întreținere, după cum este necesar.
Preferințele industriei construcțiilor pentru informații și perspective
Pe masura ce datele devin mai mari si mai mari, nevoia de a fierbe pana la cele esentiale actiuni devine tot mai mare.
Un studiu al firmelor de construcții de către vânzătorul de software Sage în 2014 a constatat că:
- 57% doresc informații coerente și actualizate privind informațiile financiare și de proiect.
- 48% doresc să fie avertizați când apar situații specifice.
- 41% doresc prognoză, permițându-le să se pregătească mai bine pentru evenimentele de construcție cele mai bune și cele mai grave.
- 14% doresc analiza online pentru a vedea, de exemplu, exact care sunt factorii care influențează profitabilitatea și cât de mult.
Analizele de date mari pot permite sau oferi oportunități de îmbunătățire a fiecăruia dintre aceste aspecte. Varietatea datelor introduse în date mari permite un nivel mai ridicat de certitudine în ceea ce privește rapoartele de stare și prognozele. Analizele pot furniza indicații mai utile privind nivelurile de risc înainte de depășirea unui prag și generarea unei alerte. Ele oferă, de asemenea, perspective că sistemele tradiționale pur și simplu nu pot.