In die konstruksiebedryf , soos in ander sektore, verwys groot data na die groot hoeveelhede inligting wat in die verlede gestoor is en wat vandag nog verkry word. Groot data kan kom van mense, rekenaars, masjiene, sensors, en enige ander data-genereer toestel of agent.
Dit is natuurlik genoeg wat dit groot maak. Konstruksie en bou van groot data bestaan ​​reeds in al die planne en rekords van enigiets wat ooit gebou is.
Dit styg ook voortdurend met bykomende insette uit bronne wat so uiteenlopend is as werkers op die terrein, hyskrane, grondverhuizers, materiaalverskaffingskettings, en selfs geboue self.
Die waarde van data
Tradisionele inligtingstelsels is goed om basiese inligting oor projekskedules, CAD-ontwerpe, koste, fakture en werknemerbesonderhede op te teken. Hulle is egter beperk in hul vermoë om te werk met ongestruktureerde data soos gratis teks, gedrukte inligting of analoog sensorlesings. Dikwels kan hulle net ordelike digitale rye en kolomme getalle hanteer.
Die idee om groot data te benut, is om meer insigte te verkry en beter besluite te neem in konstruksiebestuur deur nie net aansienlik meer data te verkry nie, maar om dit behoorlik te ontleed om gevolgtrekkings van praktiese bouprojekte te maak. Trouens, groot data, soos vragmotors stene of sakke sement, is nie op sigself van nut nie. Dit is wat jy daarmee doen, met behulp van groot data-analitiese programme wat tel.
Besig om te Besigheid met groot data
Om te sien hoe groot data reeds deur die konstruksiebedryf gebruik word, kyk na die ontwerp-bou-bedryf lewensiklus wat vandag meer konstruksieprojekte definieer.
Ontwerp: Groot data, insluitende die bou van ontwerp en modellering self, omgewingsdata, belanghebbendes insette en sosiale media besprekings, kan gebruik word om te bepaal nie net wat om te bou nie, maar ook waar om dit te bou. Brown Universiteit in Rhode Island, VSA, het groot data-analise gebruik om te besluit waar om sy nuwe ingenieursfasiliteit te bou vir optimale student- en universiteitsvoordeel. Historiese groot data kan ontleed word om patrone en waarskynlikhede van konstruksierisiko's uit te haal om nuwe projekte te stuur na sukses en weg van slaggate.
Bou: Groot data van weer, verkeer en gemeenskaps- en besigheidsaktiwiteite kan ontleed word om optimale fasering van konstruksieaktiwiteite te bepaal. Sensor-insette van masjiene wat op werwe gebruik word om aktiewe en ledige tyd te wys, kan verwerk word om gevolgtrekkings te maak oor die beste mengsel van die aankoop en verhuring van sodanige toerusting, en hoe om brandstof doeltreffend te gebruik om koste en ekologiese impak te verminder. Geolokasie van toerusting maak dit ook moontlik om logistiek te verbeter, onderdele beskikbaar te maak wanneer nodig, en stilstand moet vermy word.
Bedryf: Groot data van sensors gebou in geboue, brûe en enige ander konstruksie maak dit moontlik om elkeen op baie vlakke van prestasie te monitor. Energiebesparing in winkelsentrums, kantoorblokke en ander geboue kan gevolg word om te verseker dat dit aan ontwerpdoelwitte voldoen. Verkeersstresinligting en vlakke van buiging in brûe kan aangeteken word om enige buite-gebalanseerde gebeure op te spoor. Hierdie data kan ook teruggee word na BIM-stelsels vir die opbou van inligting, soos benodig om onderhoudsaktiwiteite te skeduleer.
Konstruksiebedryfsvoorkeure vir inligting en insigte
Namate data groter en groter word, word die behoefte om dit ook aan die handelinge te kook, ook groter.
'N Oorsig van konstruksiemaatskappye deur sagtewareverkoper Sage in 2014 het bevind dat:
57% wil konsekwente, op datum finansiële en projek inligting.
48% wil gewaarsku word wanneer spesifieke situasies voorkom.
41% wil vooruitskatting hê, sodat hulle beter kan voorberei vir die beste en slegste gevalgeboue.
14% wil aanlyn-analise om byvoorbeeld presies te sien watter faktore winsgewendheid beïnvloed en hoeveel.
Groot data-analise kan geleenthede bied of geleenthede bied om elk van hierdie aspekte te verbeter. Die verskeidenheid insette in groot data bied beter vlakke van sekerheid oor statusverslae en voorspellings. Die analise kan meer nuttige indikasies gee van vlakke van risiko voordat 'n drempel oorskry word en 'n waarskuwing gegenereer word. Hulle bied ook insigte wat tradisionele stelsels eenvoudig nie kan nie.