Bu, təbii ki, kifayət qədər böyük bir şeydir. Quruluş və tikinti böyük məlumatlar, artıq inşa edilmiş bir şeyin bütün plan və qeydlərində artıq mövcuddur.
Həmçinin, yerində işləyənlər, kranlar, daşıyıcılar, maddi təchizat zəncirləri və hətta binaların özləri kimi müxtəlif mənbələrdən əlavə giriş ilə daim artır.
Məlumatların dəyəri
Ənənəvi informasiya sistemləri, layihə cədvəlləri, CAD dizaynları, xərclər, fakturalar və işçi məlumatları haqqında əsas məlumatları qeyd edərkən yaxşıdır. Lakin, onlar pulsuz mətn, çap məlumatları və ya analog sensor oxunuşları kimi strukturlaşdırılmış olmayan məlumatlarla işləmək qabiliyyətində məhdudlaşırlar. Çoğunlukla, onlar yalnız düzenli sayısal satırlar ve sayıların sütunlarını istifadə edə bilərlər.
Böyük məlumatların istifadəsi ideyası yalnız daha çox məlumat əldə etməklə deyil, praktiki tikinti layihəsi nəticələrini əldə etmək üçün düzgün təhlil edərək daha çox anlayış əldə etmək və tikinti sahəsində daha yaxşı qərarların alınmasıdır. Əslində, kərpic yük maşınıları və sement torbaları kimi böyük məlumatların özü də faydalı deyil. Bu saydığınız böyük məlumat analitiği proqramlarından istifadə edərək bunu edirsiniz.
Böyük məlumatlarla İşə Başlama
Tikinti sənayesi tərəfindən nə qədər böyük məlumatların istifadə olunduğunu görmək üçün bu gün tikinti layihələrini getdikcə daha çox müəyyən edən dizayn-qurma fəaliyyət dövrü düşünün.
- Dizayn: Bina dizaynı və modelləşdirmə, ekoloji məlumatlar, paydaş girişləri və sosial media müzakirələri daxil olmaqla, böyük məlumatlar yalnız nə qurmaq üçün deyil, həmçinin onu qurmaq üçün də istifadə edilə bilər. ABŞ-ın Rhode Island Universitetinin Brown Universiteti, optimal tələbə və universitet faydası üçün yeni mühəndis qurğunun qurulmasına qərar vermək üçün böyük məlumat analizini istifadə etdi. Tarixi böyük məlumatlar, yeni layihələrin uğurlara və tələlərdən uzaqlaşmasına yönəltmək üçün tikinti risklərinin nümunələri və ehtimallarını təhlil etmək üçün analiz edilə bilər.
- Quruluş: Hava şəraitinin, nəqliyyatın və cəmiyyətin və biznes fəaliyyətinin böyük məlumatları tikinti işlərinin optimal mərhələlərinin müəyyənləşdirilməsi üçün təhlil edilə bilər. Faizli və boş vaxt göstərmək üçün sahələrdə istifadə edilən maşınlardan gələn sensorların girişləri bu cür avadanlıqların alınması və lizinqinin ən yaxşı qarışığı və yanacağın ən az xərcləri və ekoloji təsiri üçün necə istifadə edəcəyi ilə bağlı nəticələr əldə etmək üçün işlənə bilər. Avadanlıqların yerləşdirilməsi həmçinin logistikanın təkmilləşdirilməsinə, zəruri hallarda ehtiyat hissələri hazırlanmasına və qaçınılmaz vəziyyətə gətirə bilər.
- Əməliyyat: Bina, köprülər və hər hansı digər tikintidə quraşdırılmış sensorlardan böyük məlumatlar bir çox səviyyədə performansın hər birini izləmək imkanı verir. Alış-veriş mərkəzlərində, ofis bloklarında və digər binalarda enerji qorunması, dizayn məqsədlərinə uyğun olmasını təmin etmək üçün izlənilə bilər. Körpülərdəki trafik stress məlumatları və əyilmə səviyyələri sərhəd hadisələrinin hər hansı bir hissəsini aşkar etmək üçün qeyd edilə bilər. Bu məlumatlar həmçinin, tələb olunan kimi texniki xidmətlərin planlaşdırılması üçün məlumat modelləşdirmə (BİM) sistemlərinə qaytarılmalıdır.
İnformasiya və araşdırmalar üçün tikinti sənayesinin üstünlükləri
Daha böyük və daha böyük məlumatlar əldə edildikdə, onu lazımi əsaslara qədər bişirmək üçün ehtiyac daha çox olur.
2014-cü ildə proqramçı Sage tərəfindən tikinti şirkətlərinin bir sorğusu aşağıdakıları tapdı:
- 57% ardıcıl, müasir maliyyə və layihə məlumatlarını istəyir.
- 48% xüsusi hallar meydana gəldikdə xəbərdarlıq etmək istəyir.
- 41% onları yaxşı və ən pis bina hadisələri üçün daha yaxşı hazırlamağa imkan verərək proqnozlaşdırma istəyirlər.
- 14% online analitikləri, məsələn, hansı faktorların gəlirlilik və nə qədər təsir göstərdiyini görmək istəyir.
Böyük məlumat təhlili bu aspektlərin hər birini inkişaf etdirmək üçün imkan yarada və ya təklif edə bilər. Böyük məlumatlardakı daxilolmaların vəziyyəti statistika hesabatları və proqnozlar barədə daha yaxşı səviyyədə təmin edir. Analitik, bir eşik aşıldı və bir xəbərdarlıq meydana gəlmədən əvvəl risk səviyyəsinin daha faydalı göstəricilərini təmin edə bilər. Onlar da ənənəvi sistemlərin sadəcə olaraq edə bilmədikləri anlayışlar təqdim edirlər.