Hoe die konstruksiebedryf groot data gebruik

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.

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:

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.