See on küll loomulikult see, mis muudab selle suureks. Suurte andmete ehitamine ja ehitamine on juba olemas kõigis plaanides ja varasemate ehitustööde plaanides.
Samuti kasvab pidevalt täiendav sisend erinevatest allikatest nagu kohapeal töötavad töötajad, kraanad, maaomanikud, materjalide tarneahelad ja isegi hoone ise.
Andmete väärtus
Traditsioonilised infosüsteemid on head salvestada põhiteavet projekti ajakavade, CAD projekteerimise, kulude, arvete ja töötajate üksikasjade kohta. Siiski on neil piiratud nende võimet töötada struktureerimata andmetega, nagu vaba tekst, trükitud teave või analoogandurite näited. Sageli saavad nad korraga töödelda ainult digitaalseid numbreid ja numbreid.
Suurte andmete kasutuse idee on saada rohkem teadmisi ja teha ehitusjuhtimises paremaid otsuseid, mitte ainult oluliselt rohkemate andmete saamiseks, vaid selle nõuetekohase analüüsi tegemiseks praktiliste ehitusprojektide järelduste tegemiseks. Tegelikult ei ole suured andmed, nagu näiteks telliskivide või tsemendikottide veokload, ise kasulikud. Seda teete sellega, kasutades selleks suured andmeanalüütika programme.
Suurte andmetega tegelemine
Et näha, kui palju andmeid ehitustööstuses juba kasutatakse, kaaluge ehitusprojektide ehituse elutsüklit, mis määratlevad täna ehitusprojektid.
- Disain: suurte andmete, sealhulgas hoone projekteerimise ja modelleerimise ennast, keskkonnateavet, huvirühmade sisestamist ja sotsiaalse meedia arutelusid saab kasutada mitte ainult selle ehitamiseks, vaid ka selle ehitamiseks. Browni Ülikool Rhode Islandis, USAs kasutas suurt andmesideanalüüsi, et otsustada, kuhu ehitada oma uus inseneritee optimaalse üliõpilase ja ülikooli kasuks. Ajaloolisi suuri andmeid saab analüüsida, et välja selgitada ehitusriskide mustrid ja tõenäosus, et juhtida uusi projekte edu suunas ja ebaõnnestumisi.
- Ehita: suuremaid andmeid ilmast, liiklusest ning kogukonnast ja äritegevusest saab analüüsida ehitustegevuse optimaalse etapi määramiseks. Aktiivse ja tühikäigu aegade näitamiseks kasutatud masinate andurit saab töödelda, et teha järeldusi selliste seadmete ostmise ja liisimise parima segu kohta ning kuidas kõige paremini kütust kasutada kulude ja ökoloogilise mõju vähendamiseks. Seadmete geograafiline paigutus võimaldab ka logistikat täiustada, vajadusel kättesaadavaks teha varuosi ja välditavaid seisakuid.
- Käitamine: suured andmed hoonetel, sildadel ja muudel konstruktsioonidel asuvate andurite abil võimaldavad jälgida igaüks paljudel jõudluse tasanditel. Energia säästmist kaubanduskeskustes, büroohoonetes ja muudes hoones saab jälgida, et see vastaks disaini eesmärkidele. Liikluspüsimise informatsiooni ja sildade paindumise taset saab salvestada, et tuvastada kõik piiranguteta sündmused. Neid andmeid saab ka tagasi hoonete informatsiooni modelleerimise (BIM) süsteemid, et planeerida hooldustööd vastavalt vajadusele.
Ehitustööstuse eelistused teabe ja ülevaadete jaoks
Kuna andmed muutuvad suuremaks ja suuremaks, muutub ka vajadus selle järele lõpetada.
Tarkvara müüja Sage poolt aastal 2014 läbi viidud uuringus leiti, et:
- 57% soovivad järjepidevat ja ajakohast finants- ja projektiinfot.
- 48% soovib hoiatada konkreetsete olukordade tekkimisel.
- 41% soovib ennustada, võimaldades neil paremini ette valmistuda parimate ja halvimate sündmuste korraldamiseks.
- 14% soovivad veebianalüütikat, et näha näiteks, millised tegurid mõjutavad kasumlikkust ja seda, kui palju.
Suured andmeanalüütikumid võimaldavad või pakuvad võimalusi kõigi nende aspektide parandamiseks. Suurte andmete sisendite mitmekesisus võimaldab paremat staatusearuannete ja prognooside usaldusväärsust. Analüütika võib pakkuda kasulikke märke riskitaseme kohta enne künnise ületamist ja hoiatuse tekkimist. Nad pakuvad ka teavet, mida traditsioonilised süsteemid lihtsalt ei saa.