Tabiiyki, bu etarli darajada katta narsa. Qurilish va qurilish bo'yicha katta ma'lumotlar allaqachon barpo qilingan narsalarning rejalari va yozuvlarida allaqachon mavjud.
Bundan tashqari, doimiy ravishda ishlaydigan ishchilar, kranlar, tuproq tashuvchilari, materiallar etkazib berish zanjirlari va hatto binolarning o'zlari kabi turli xil manbalardan qo'shimcha kiritish bilan doimiy ravishda ko'paymoqda.
Ma'lumotlar qiymati
An'anaviy axborot tizimlari loyiha rejalari, SAPR dizaynlari, xarajatlar, fakturalar va xodimlarning tafsilotlari haqida asosiy ma'lumotlarni qayd qilishda yaxshi. Shu bilan birga, ular bepul matn, bosma ma'lumot yoki analog sensor o'qishlari kabi tuzilmaga ega bo'lmagan ma'lumotlar bilan ishlash qobiliyatiga cheklangan. Ko'pincha, ular faqat tartibli raqamli satrlarni va sonlarning ustunlarini boshqarishi mumkin.
Katta ma'lumotlardan foydalanish g'oyasi shunchaki ko'proq ma'lumotlarga kirishni emas, balki uni amaliy tahlil qilish uchun to'g'ri tahlil qilib, qurilishni boshqarish jarayonida yanada yaxshiroq echim topish va undan to'g'ri qaror qabul qilishdir. Darhaqiqat, katta hajmdagi ma'lumotlar, masalan, g'isht yuk mashinasi yoki tsement sumkasi, o'z-o'zidan foydali emas. Buni hisoblash uchun katta ma'lumotlar tahlillari dasturidan foydalangan holda qilasiz.
Katta ma'lumot bilan biznesga kirish
Qurilish sanoati tomonidan qanchadan-qancha ma'lumotlardan foydalanayotganini ko'rish uchun bugungi kunda qurilish loyihalarini tobora aniqlab boradigan dizayn-qurish-faoliyat turmush tarzini ko'rib chiqing.
- Dizayn: Binolarni loyihalash va modellashtirish, ekologik ma'lumotlar, manfaatdor tomonlarning kirishi va ijtimoiy media tortishuvlari kabi katta ma'lumotlar, faqat nima qilish kerakligini emas, balki uni qaerga qurishni ham aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. AQShning Rhode orolidagi Braun universiteti optimallashtirilgan talabalar va universitetlar uchun foydali bo'lgan yangi muhandislik inshootlarini qaerga qo'yish kerakligini aniqlash uchun katta ma'lumotlardan foydalangan. Tarixi kattalikdagi ma'lumotlar yangi loyihalarni muvafaqqiyatga va tuzoqdan uzoqlashishga yo'naltirish uchun qurilish xatarlarining naqsh va ehtimolligini tahlil qilish uchun tahlil qilinishi mumkin.
- Qurilish: ob-havo, transport va jamoat ishlarining katta miqdordagi ma'lumotlari, qurilish ishlarining maqbul bosqichini aniqlash uchun tahlil qilinishi mumkin. Faol va bo'sh vaqtni namoyish qilish uchun saytlarda ishlatiladigan mashinalardan sensorli kirishni bunday uskunalarni sotib olish va lizingning eng yaxshi aralashmasi, shuningdek, sarf-xarajatlar va ekologik ta'sirni kamaytirish uchun yoqilg'ini qanday samarali ishlatish haqida xulosa chiqarish mumkin. Uskunalarni geologik joylashtirish, shuningdek, logistikani yaxshilashga, kerak bo'lganda zaxira qismlarni ishlab chiqarishga, shuningdek, to'xtashning to'xtatilishiga imkon beradi.
- Faoliyat: Binolarga, ko'priklarga va boshqa har qanday qurilishga o'rnatilgan sensorlardan katta ma'lumotlar har birining ishlashning ko'plab darajalarida kuzatilishini ta'minlaydi. Savdo markazlarida, ofis bloklarida va boshqa binolarda energiya tejashni loyiha maqsadlariga mos kelishini kuzatish mumkin. Ko'priklarda trafik stavkasi haqida ma'lumotlar va moslashuvchanlik darajalari chegara voqealaridan tashqarida aniqlanishi uchun qayd etilishi mumkin. Ushbu ma'lumotlar shuningdek, parvarishlash ishlarini rejalashtirish uchun zarur bo'lgan ma'lumotni modellashtirish (BIM) tizimlariga qaytarilishi mumkin.
Ma'lumotlar va tushuntirishlar uchun qurilish sanoati afzalliklari
Ma'lumotlar katta va kattaroq bo'lganda, uni amaldagi asosiy shartlarga ko'ra qaynatish kerak.
2014-yilda dasturiy ta'minot sotuvchisi Sage tomonidan qurilish kompaniyalari tomonidan o'tkazilgan so'rovda quyidagilar aniqlandi:
- 57% mos keladigan, dolzarb moliyaviy va loyihaviy axborotni xohlaydi.
- 48% muayyan holatlar sodir bo'lganda ogohlantirilishini xohlaydi.
- 41% ularni eng yaxshi va eng yomon qurilish voqealariga tayyorlashga imkon beradigan prognozlashni xohlaydi.
- 14% onlayn analitikani, masalan, qanday faktorlarning rentabellikka va qanchalik ko'p ta'sir ko'rsatayotganini ko'rishni xohlaydi.
Katta hajmdagi ma'lumotlar tahlillari ushbu jihatlarni har tomonlama yaxshilash imkoniyatini yaratishi yoki taklif qilishi mumkin. Katta ma'lumotdagi kirishlar xilma-xil hisobotlar va prognozlar haqida aniq ishonchni oshiradi. Analitiklar chegara oshib ketishidan oldin ogohlantirish darajasining oshib ketishidan oldin xavf darajasining yanada foydali ko'rsatkichlarini taqdim etishi mumkin. Bundan tashqari, an'anaviy tizimlar oddiygina qila olmasliklarini tushunishadi.