Como a indústria da construção está usando big data

Na indústria da construção, como em outros setores, o big data refere -se às enormes quantidades de informações que foram armazenadas no passado e que continuam a ser adquiridas hoje. Big data pode vir de pessoas, computadores, máquinas, sensores e qualquer outro dispositivo ou agente gerador de dados.

Isso, naturalmente, é o que o torna grande. Construção e construção de big data já existem em todos os planos e registros de qualquer coisa que já tenha sido construída. Também está constantemente aumentando com informações adicionais de fontes tão diversas quanto trabalhadores, guindastes, motores de terra, cadeias de suprimentos de materiais e até edifícios.

O valor dos dados

Os sistemas de informação tradicionais são bons em gravar informações básicas sobre horários de projeto, projetos CAD, custos, faturas e detalhes dos funcionários. No entanto, eles são limitados em sua capacidade de trabalhar com dados não estruturados, como texto gratuito, informações impressas ou leituras de sensores analógicos. Freqüentemente, eles só podem lidar com linhas e colunas digitais ordenadas de números.

A idéia de aproveitar o Big Data é obter mais insights e tomar melhores decisões no gerenciamento da construção, não apenas acessando significativamente mais dados, mas analisando -os adequadamente para tirar conclusões práticas do projeto de construção. De fato, big data, como caminhões de tijolos ou sacos de cimento, não são úteis por conta própria. É o que você faz com ele usando programas de análise de big data que contam.

Negócios com big data

Para ver como o Big Data já está sendo usado pela indústria da construção, considere o ciclo de vida da operação de design-build que define cada vez mais projetos de construção hoje.

• Projeto: Big data, incluindo design de construção e modelagem, dados ambientais, contribuições das partes interessadas e discussões de mídia social, podem ser usadas para determinar não apenas o que construir, mas também onde construí -lo. Brown University em Rhode Island, EUA, usou análise de big data para decidir onde construir sua nova instalação de engenharia para benefício ideal para estudantes e universidades. O big data histórico pode ser analisado para escolher padrões e probabilidades de riscos de construção para orientar novos projetos para o sucesso e longe das armadilhas.
• Construir: Big data do clima, tráfego e atividade comunitária e de negócios podem ser analisados ​​para determinar a fase ideal das atividades de construção. A entrada do sensor de máquinas usadas nos locais para mostrar tempo ativo e inativo pode ser processado para tirar conclusões sobre a melhor mistura de compra e arrendamento tais equipamentos, e como usar o combustível com mais eficiência para reduzir custos e impacto ecológico. A geolocalização de equipamentos também permite que a logística seja melhorada, as peças de reposição sejam disponibilizadas quando necessário e o tempo de inatividade a ser evitado.
• Operar: Big data de sensores incorporados em edifícios, pontes e qualquer outra construção torna possível monitorar cada um em muitos níveis de desempenho. Conservação de energia em shoppings, blocos de escritórios e outros edifícios podem ser rastreados para garantir que ele esteja em conformidade com as metas de design. Informações sobre o estresse do trânsito e os níveis de flexão em pontes podem ser registrados para detectar eventos fora dos limites. Esses dados também podem ser alimentados de volta aos sistemas de modelagem de informações da construção (BIM) para agendar atividades de manutenção, conforme necessário.

Preferências do setor por informações e insights

À medida que os dados ficam cada. Uma pesquisa com empresas de construção do fornecedor de software Sage em 2014 constatou que:

• 57% desejam informações financeiras e de projeto consistentes e atualizadas.
• 48% querem ser avisados ​​quando ocorrem situações específicas.
• 41% desejam a previsão, permitindo que eles se preparem melhor para os melhores e piores eventos de construção.
• 14% desejam análises on -line para ver, por exemplo, precisamente quais fatores estão afetando a lucratividade e por quanto.

A análise de big data pode ativar ou oferecer oportunidades para melhorar cada um desses aspectos. A variedade de insumos no big data permite melhores níveis de certeza sobre relatórios de status e previsões. A análise pode fornecer indicações mais úteis dos níveis de risco antes que um limite seja excedido e um alerta gerado. Eles também oferecem informações de que os sistemas tradicionais simplesmente não podem.