Kaip statybos pramonė naudoja didelius duomenis

Statybos pramonėje, kaip ir kituose sektoriuose, dideli duomenys nurodo didžiulį informacijos kiekį, kuris buvo saugomas praeityje ir kuris ir toliau yra įsigytas šiandien. Dideli duomenys gali būti iš žmonių, kompiuterių, mašinų, jutiklių ir bet kurio kito duomenų generavimo įrenginio ar agento.

Tai, žinoma, pakankamai didelė. Visuose planuose ir įrašuose apie viską, kas buvo pastatyta, jau yra statybos ir dideli duomenų rengimo.

Taip pat nuolat didėja, papildomai įvesdamos įvairius šaltinius, pvz., Darbininkus, kranus, žemės darbus, medžiagų tiekimo grandines ir net pačius pastatus.

Duomenų vertė

Tradicinėse informacinėse sistemose gera įrašyti pagrindinę informaciją apie projekto tvarkaraščius, CAD projektus, išlaidas, sąskaitas faktūras ir darbuotojų duomenis. Tačiau jie turi ribotą sugebėjimą dirbti su nestruktūriniais duomenimis, pvz., Nemokamu tekstu, spausdinta informacija ar analoginio jutiklio rodmenimis. Dažnai jie gali tvarkyti tik tvarkingas skaitmenines eilutes ir skaičių stulpelius.

Didelių duomenų panaudojimo idėja yra gauti daugiau įžvalgų ir priimti geresnius sprendimus statybos valdyme ne tik gauti daug daugiau duomenų, bet ir tinkamai ją analizuoti, norint parengti praktines pastatų projektų išvadas. Tiesą sakant, dideli duomenys, tokie kaip cemento plytų arba maišų sunkvežimiai, savaime nėra naudingi. Tai ką jūs darote naudodami didelius duomenų analizės programas, kurios skaičiuojamos.

Pasitraukimas į verslą su dideliais duomenimis

Norėdami sužinoti, kokius didelius duomenis jau naudoja statybos pramonė, apsvarstykite projektavimo ir eksploatavimo gyvavimo ciklą, kuris šiandien vis labiau apibrėžia statybos projektus.

Statybos pramonės informacijos ir įžvalgų nuostatos

Kadangi duomenys tampa didesni ir didesni, tampa didesnis ir poreikis jį išardyti į pagrindines bylas.

Programinės įrangos pardavėjo "Sage" statybos bendrovių apklausa 2014 m. Nustatė, kad:

Didelė duomenų analizė gali leisti ar pasiūlyti galimybes tobulinti kiekvieną iš šių aspektų. Didelių duomenų įvairovė leidžia geriau įvertinti tikrumo būsenos ataskaitas ir prognozes. Analitikai gali pateikti daugiau naudingų rizikos lygių rodiklių prieš viršijant slenkstį ir generuojant įspėjimą. Jie taip pat siūlo įžvalgas, kurių tradicinės sistemos tiesiog negali.