Როგორ სამშენებლო ინდუსტრია იყენებს დიდ მონაცემებს

სამშენებლო სექტორში, როგორც სხვა სექტორებში, დიდი მონაცემები ეხება იმ დიდი რაოდენობით ინფორმაციას, რომელიც წარსულში ინახება და დღემდე განაგრძობს შეძენას. დიდი მონაცემები შეიძლება მოვიდეს ადამიანი, კომპიუტერები, მანქანები, სენსორები და ნებისმიერი სხვა მონაცემების მომტანი მოწყობილობა ან აგენტი.

ეს, ბუნებრივია, საკმარისია, რაც მას დიდი ხდის. მშენებლობა და მშენებლობა დიდი მონაცემები უკვე არსებობს ყველა გეგმები და ჩანაწერი არაფერი რომ ოდესმე აშენდა.

იგი ასევე მუდმივად იზრდება დამატებითი შეყვანის წყაროებიდან, როგორც მრავალფეროვანი, როგორც ადგილზე მუშაკები, ამწეები, დედამიწის მარაგები, მატერიალური მიწოდების ჯაჭვები და თვით შენობებიც კი.

ღირებულების მონაცემები

ტრადიციული საინფორმაციო სისტემები კარგია პროექტის გრაფიკების, CAD- ის დიზაინის, ხარჯების, ინვოისების და დასაქმების დეტალების შესახებ. თუმცა, ისინი შეზღუდულნი არიან თავიანთი უნარ-ჩვევების მუშაობის უნარ-ჩვევებით, როგორიცაა უფასო ტექსტი, ნაბეჭდი ინფორმაცია ან ანალოგური სენსორის კითხვები. ხშირად, მათ შეუძლიათ მხოლოდ გაუმკლავდეს თანმიმდევრული ციფრული რიგები და სვეტების ნომრები.

დიდი მონაცემების მოსავლის იდეა უფრო მზრუნველია და უკეთეს გადაწყვეტილებებს მიიღებს მშენებლობის მენეჯმენტში არა მარტო უფრო მეტი ინფორმაციის მიღება, არამედ სწორად გაანალიზება პრაქტიკული მშენებლობის პროექტის დასკვნების მიცემა. სინამდვილეში, დიდი მონაცემები, როგორიცაა აგურის სატვირთო მანქანები ან ცემენტის ჩანთები, არ არის სასარგებლო საკუთარი. ეს არის ის, რაც თქვენ აკეთებთ მას დიდი მონაცემთა ანალიტიკის პროგრამების გამოყენებით, რომლებიც ითვლიან.

ბიზნესის გადაღება დიდი მონაცემებით

თუ რამდენად დიდი მონაცემები უკვე იყენებს სამშენებლო ინდუსტრიას, განიხილეთ დიზაინი-შემქმნელი სასიცოცხლო ციკლი, რომელიც დღესდღეობით უფრო მეტად განსაზღვრავს სამშენებლო პროექტებს.

სამშენებლო მრეწველობის პრიორიტეტები ინფორმაციისა და ინსაიტისათვის

როგორც მონაცემები უფრო დიდია და უფრო დიდია, საჭიროა, რომ მასზე უფრო მნიშვნელოვანია მოქმედებები.

2014 წლის პროგრამული უზრუნველყოფის გამყიდველი Sage- ის მიერ სამშენებლო კომპანიების კვლევამ დაადგინა:

დიდი მონაცემების ანალიტიკა საშუალებას მისცემს შესაძლებლობას, შესთავაზოს ან შეთავაზოს შესაძლებლობები თითოეულ ასპექტს. სხვადასხვა მონაცემების დიდი მონაცემები საშუალებას იძლევა, უკეთეს დონეზე განსაზღვრონ სტატუსის ანგარიშები და პროგნოზები. ანალიზს შეუძლია უზრუნველყოს რისკის დონის უფრო გამოსადეგი მითითებები ბარიერი გადააჭარბოს და მზადყოფნაში გამოიმუშავოს. ისინი ასევე გთავაზობთ insights რომ ტრადიციული სისტემები უბრალოდ არ შეიძლება.