자연 스레 충분히 자연 스럽습니다. 건설 및 건설 큰 데이터는 이미 만들어진 모든 계획과 기록에 이미 존재합니다.
또한 현장 작업자, 크레인, 흙 발동기, 자재 공급망 및 건물 자체와 같은 다양한 출처로부터의 추가 투입으로 끊임없이 증가하고 있습니다.
데이터의 가치
전통적인 정보 시스템은 프로젝트 일정, CAD 설계, 비용, 송장 및 직원 세부 정보에 대한 기본 정보를 기록하는 데 능숙합니다. 그러나 자유 텍스트, 인쇄 된 정보 또는 아날로그 센서 판독 값과 같은 비정형 데이터로 작업하는 능력은 제한적입니다. 종종 그들은 질서 정연한 디지털 행과 숫자 열만 처리 할 수 있습니다.
큰 데이터를 활용한다는 아이디어는 더 많은 데이터에 액세스 할뿐만 아니라이를 적절하게 분석하여 실제적인 빌딩 프로젝트 결론을 이끌어 냄으로써 더 많은 통찰력을 얻고 더 나은 건설 관리 결정을 내리는 것입니다. 사실, 벽돌이나 시멘트 주머니와 같은 큰 데이터는 그 자체로는 유용하지 않습니다. 중요한 데이터 분석 프로그램을 사용하여 수행하는 작업입니다.
빅 데이터로 비즈니스로 나아 가기
건설 업계에서 얼마나 큰 데이터가 이미 사용되고 있는지 확인하려면 오늘날 건설 프로젝트를 점점 더 정의하는 설계 - 운영 - 운영 라이프 사이클을 고려하십시오.
- 설계 : 건물 설계 및 모델링 자체, 환경 데이터, 이해 관계자 입력 및 소셜 미디어 토론을 포함한 빅 데이터를 사용하여 구축 대상뿐만 아니라 구축 대상을 결정할 수 있습니다. 미국로드 아일랜드의 브라운 대학 (Brown University)은 학생과 대학의 최적의 이익을 위해 새로운 엔지니어링 시설을 짓기 위해 큰 데이터 분석을 사용했습니다. 역사적인 빅 데이터를 분석하여 건설 위험의 패턴과 확률을 선택하여 새 프로젝트를 성공으로 이끌고 함정에서 멀어지게 할 수 있습니다.
- 건설 : 날씨, 교통, 커뮤니티 및 비즈니스 활동의 빅 데이터를 분석하여 건설 활동의 최적 단계를 결정할 수 있습니다. 현장에서 유휴 시간을 보여주기 위해 현장에서 사용 된 기계의 센서 입력을 처리하여 그러한 장비를 구입하고 임대하는 최상의 방법과 비용을 절감하고 생태 학적으로 가장 효과적인 연료를 사용하는 방법에 대한 결론을 도출 할 수 있습니다. 장비의 위치 정보를 통해 물류 개선, 필요한 경우 예비 부품 사용 가능 및 가동 중지 시간을 피할 수 있습니다.
- 작동 : 건물, 교량 및 기타 구조물에 내장 된 센서의 큰 데이터를 통해 다양한 수준의 성능으로 각 건물을 모니터링 할 수 있습니다. 쇼핑몰, 사무실 블록 및 기타 건물의 에너지 보존을 추적하여 설계 목표를 준수하는지 확인할 수 있습니다. 경계에서 벗어나는 이벤트를 감지하기 위해 교통 스트레스 정보와 다리의 굴곡 정도를 기록 할 수 있습니다. 이 데이터는 빌딩 정보 모델링 (BIM) 시스템으로 피드백되어 필요한 경우 유지 관리 활동을 예약 할 수 있습니다.
정보 및 통찰력을위한 건설 산업 환경 설정
데이터가 점점 더 커짐에 따라 실용적인 본질에 맞춰야 할 필요성이 커집니다.
2014 년 소프트웨어 공급 업체 인 Sage의 건설 회사에 대한 조사에서 다음과 같은 사실이 발견되었습니다.
- 57 %는 일관성 있고 최신의 재무 및 프로젝트 정보를 원합니다.
- 특정 상황이 발생할 때 48 %는 경고를 원합니다.
- 41 %는 예측을 원하며 최상의 이벤트와 최악의 경우에 대비하는 것이 더 좋습니다.
- 14 %는 온라인 분석가가 수익성에 영향을 미치는 요인과 그 정도에 대해 정확하게 파악하고자합니다.
빅 데이터 분석은 이러한 각 측면을 개선 할 수있는 기회를 제공하거나 제공 할 수 있습니다. 큰 데이터의 다양한 입력을 통해 상태 보고서 및 예측에 대한 확실성을 높일 수 있습니다. 분석은 임계 값이 초과되고 경고가 생성되기 전에 위험 수준에 대한보다 유용한 표시를 제공 할 수 있습니다. 또한 전통적인 시스템으로는 불가능한 통찰력을 제공합니다.