چگونه صنعت ساخت و ساز با استفاده از داده های بزرگ

در صنعت ساخت و ساز ، همانطور که در سایر بخش ها، داده های بزرگ به مقادیر بسیار زیاد اطلاعاتی که در گذشته ذخیره شده اند اشاره می کنند و امروزه به دست می آیند. داده های بزرگ می توانند از افراد، رایانه ها، دستگاه ها، سنسورها و هر دستگاه یا عامل تولید کننده اطلاعات دیگر باشد.

این به اندازه کافی طبیعی است که آن را بزرگ می کند. ساخت و ساز و ساخت داده های بزرگ در حال حاضر در همه برنامه ها و سوابق هر چیزی که تا به حال ساخته شده است وجود دارد.

این نیز به طور مداوم با منابع اضافی از منابع متنوع مانند کارگران در محل، جرثقیل، زمین گیر، زنجیره تامین مواد، و حتی ساختمان های خود را افزایش می دهد.

ارزش داده ها

سیستم های اطلاعات سنتی در ضبط اطلاعات اساسی در مورد برنامه های پروژه، طرح های CAD، هزینه ها، صورتحساب ها، و جزئیات کارکنان خوب هستند. با این حال، آنها در توانایی خود برای کار با داده های بدون ساختار مانند متن آزاد، اطلاعات چاپ شده و یا خواندن سنسورهای آنالوگ محدود شده اند. اغلب، آنها فقط می توانند ردیف های دیجیتال و ستون های اعداد مرتب را اداره کنند.

ایده استفاده از داده های بزرگ، به دست آوردن بینش بیشتر و تصمیم گیری بهتر در مدیریت ساخت و ساز است نه تنها دسترسی به داده ها به طور قابل توجهی بیشتر است، اما با به درستی تجزیه و تحلیل آن برای به دست آوردن نتیجه عملی پروژه ساختمان. در واقع داده های بزرگ مانند کامیون های آجر یا کیسه های سیمان به تنهایی مفید نیستند. این کار شما با استفاده از برنامه های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است که شمارش می کنید.

گرفتن اطلاعات با کسب و کار پایین

برای دیدن اینکه داده های بزرگ در حال حاضر توسط صنعت ساخت و ساز استفاده می شود، چرخه عمر طراحی طراحی را در نظر بگیرید که امروزه پروژه های ساختمانی را به طور فزاینده ای مشخص می کند.

تنظیمات صنعت برای اطلاعات و اطلاعات

همانطور که داده ها بزرگتر و بزرگتر می شوند، نیاز به پایین آوردن آن به مقاصد عملیاتی نیز بزرگتر می شود.

یک نظرسنجی از شرکت های ساخت و ساز توسط فروشنده نرم افزار Sage در سال 2014 دریافت که:

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند قادر به ارائه و یا ارائه فرصت برای بهبود هر یک از این جنبه ها. انواع ورودی ها در داده های بزرگ اجازه می دهد سطح اطمینان بیشتری در مورد گزارش های وضعیت و پیش بینی. تجزیه و تحلیل می تواند نشان می دهد مفید تر از سطوح خطر قبل از آستانه بیش از حد و هشدار تولید شده است. آنها همچنین می بینند که سیستم های سنتی به سادگی نمی توانند.