Questo, naturalmente, è ciò che lo rende grande. La costruzione e la costruzione di big data esistono già in tutti i piani e le registrazioni di tutto ciò che è stato mai costruito.
Inoltre, aumenta costantemente con input aggiuntivi da fonti diverse come i lavoratori in loco, le gru, i motori di movimento terra, le catene di approvvigionamento materiali e persino gli edifici stessi.
Il valore dei dati
I sistemi di informazione tradizionali sono in grado di registrare le informazioni di base su programmi, progetti CAD, costi, fatture e dettagli dei dipendenti. Tuttavia, sono limitati nella loro capacità di lavorare con dati non strutturati come testo libero, informazioni stampate o letture di sensori analogici. Spesso, possono gestire solo righe digitali e colonne di numeri ordinati.
L'idea di sfruttare i big data è ottenere maggiori informazioni e prendere decisioni migliori nella gestione delle costruzioni non solo accedendo a un numero significativamente maggiore di dati, ma analizzandoli adeguatamente per trarre conclusioni pratiche sul progetto di costruzione. In effetti, i big data, come i carichi di mattoni o di cemento, non sono utili da soli. È quello che fai usando i programmi di big data analytics che contano.
Arrivare al business con i Big Data
Per vedere come i grandi dati vengono già utilizzati dal settore delle costruzioni, si consideri il ciclo di vita design-build-opera che definisce sempre più i progetti di costruzione oggi.
- Progettazione: i dati di grandi dimensioni, tra cui la progettazione degli edifici e la modellazione stessa, i dati ambientali, i contributi degli stakeholder e le discussioni sui social media, possono essere utilizzati per determinare non solo cosa costruire, ma anche dove costruirlo. La Brown University di Rhode Island, negli Stati Uniti, ha utilizzato l'analisi dei big data per decidere dove costruire la sua nuova struttura ingegneristica per ottenere benefici ottimali per studenti e università. I grandi dati storici possono essere analizzati per individuare i modelli e le probabilità dei rischi di costruzione per orientare i nuovi progetti verso il successo e lontano dalle insidie.
- Build: è possibile analizzare grandi dati relativi a tempo, traffico, comunità e attività commerciali per determinare la fase ottimale delle attività di costruzione. L'input del sensore da macchine utilizzate sui siti per mostrare i tempi di inattività e inattività può essere elaborato per trarre conclusioni sul miglior mix di acquisto e leasing di tali apparecchiature e su come utilizzare il combustibile in modo più efficiente per ridurre i costi e l'impatto ambientale. La geolocalizzazione delle attrezzature consente inoltre di migliorare la logistica, di mettere a disposizione parti di ricambio quando necessario e di evitare tempi di fermo.
- Operare: i dati di grandi dimensioni da sensori integrati in edifici, ponti e qualsiasi altra costruzione consentono di monitorare ciascuno a molti livelli di prestazioni. La conservazione dell'energia in centri commerciali, uffici e altri edifici può essere monitorata per garantire che sia conforme agli obiettivi di progettazione. Le informazioni sul traffico e i livelli di flessione nei ponti possono essere registrati per rilevare eventuali eventi esterni. Questi dati possono anche essere reinseriti nei sistemi BIM (Building Information Modelling) per pianificare le attività di manutenzione secondo necessità.
Preferenze del settore edile per informazioni e approfondimenti
Man mano che i dati diventano sempre più grandi, aumenta anche la necessità di ridurli all'essenziale.
Un sondaggio condotto tra le società di costruzioni dal produttore di software Sage nel 2014 ha rilevato che:
- Il 57% desidera informazioni finanziarie e di progetto coerenti e aggiornate.
- Il 48% desidera essere avvisato quando si verificano situazioni specifiche.
- Il 41% vuole previsioni, permettendo loro di prepararsi meglio per gli eventi di costruzione migliori e peggiori.
- Il 14% vuole che l'analisi online veda, ad esempio, esattamente quali fattori influenzano la redditività e quanto.
L'analisi dei big data può consentire o offrire opportunità per migliorare ciascuno di questi aspetti. La varietà di input nei big data consente migliori livelli di certezza circa i report di stato e le previsioni. L'analisi può fornire indicazioni più utili sui livelli di rischio prima che venga superata una soglia e generato un avviso. Offrono anche approfondimenti che i sistemi tradizionali semplicemente non possono.