それは当然、それを大きくするものです。 大規模なデータの構築と構築は、これまでに構築されたすべての計画や記録にすでに存在しています。
また、現場の作業員、クレーン、土砂ムーバー、材料サプライチェーン、さらには建物そのものなど、さまざまなソースからの追加情報を入力することで、絶えず増加しています。
データの価値
伝統的な情報システムは、プロジェクトスケジュール、CAD設計、コスト、請求書、従業員の詳細に関する基本情報を記録するのに適しています。 しかし、フリーテキスト、印刷された情報、アナログセンサーの読み取り値などの非構造化データを処理する能力には限界があります。 しばしば、整然としたデジタル行と数字の列しか処理できません。
大きなデータを活用するという考えは、かなり多くのデータにアクセスするだけでなく、適切に分析して実際の建築プロジェクトの結論を導くことによって、より多くの洞察を得て、建設管理におけるよりよい意思決定を行うことです。 実際、煉瓦やセメントの袋などの大きなデータは、単独では有用ではありません。 これは、大規模なデータ分析プログラムを使用して行うものです。
ビッグデータによるビジネスへの移行
建設業界でどれだけのデータがすでに使用されているかを確認するには、今日の建設プロジェクトをますます定義する設計 - 構築 - 運用ライフサイクルを考慮してください。
- 設計：建物の設計やモデリング、環境データ、ステークホルダーの入力、ソーシャルメディアの議論など、膨大なデータを使用して、何をビルドするだけでなく、ビルドする場所を決定することができます。 米国ロードアイランドのブラウン大学では、大規模なデータ分析を使用して、最適な学生および大学の利益のために新しいエンジニアリング施設を建設する場所を決定しました。 過去の大きなデータを分析して建設リスクのパターンと確率を抽出し、新規プロジェクトを成功に向かって、落とし穴から遠ざける方向に向けることができます。
- ビルド：天候、交通、コミュニティおよびビジネス活動からの大きなデータを分析して、建設活動の最適なフェーズを決定できます。 現場で使用されている機械からのセンサー入力をアクティブおよびアイドル時間を表示するために処理して、そのような機器の購入とリースのベストミックス、コストを最小限に抑えてエコロジーの影響を最小限に抑える方法について結論を導き出すことができます。 機器の地理位置づけにより、物流の改善、必要なときにスペアパーツを利用できるようにしたり、ダウンタイムを避けることができます。
- 操作：建物、橋梁およびその他の構造物に組み込まれたセンサーからの大きなデータは、多くの性能レベルでそれぞれを監視することを可能にします。 モール、オフィスブロックおよび他の建物における省エネルギーを追跡して、設計目標に確実に準拠させることができます。 ブリッジ内の交通ストレス情報および屈曲レベルを記録して、範囲外のイベントを検出することができます。 このデータは、ビルディング情報モデリング（BIM）システムにフィードバックして、必要に応じてメンテナンス活動をスケジュールすることもできます。
情報と洞察のための建設業界の好み
データがますます大きくなるにつれて、それを実行可能な本質にまで煮沸する必要性もますます大きくなります。
2014年のソフトウェアベンダーセージによる建設会社の調査では、
- 57％は、一貫性のある最新の財務およびプロジェクト情報を求めています。
- 48％が特定の状況が発生したときに警告を受けたいと考えています。
- 41％が予測を望み、最善のケースと最悪のケースの建物のイベントをよりよく準備することができます。
- 14％は、オンラインアナリティクスが、どの要因が収益性にどれだけ影響を与えているかを正確に把握したいと考えています。
ビッグデータ分析は、これらの側面のそれぞれを改善する機会を提供したり提供したりすることができます。 ビッグデータのさまざまなインプットは、ステータスレポートと予測に関するより確実なレベルを可能にします。 アナリティクスは、しきい値を超過してアラートが生成される前に、リスクのレベルをより効果的に示します。 また、伝統的なシステムでは不可能な洞察も提供しています。