वह, स्वाभाविक रूप से पर्याप्त है, यह बड़ा बनाता है। बड़े डेटा का निर्माण और निर्माण पहले से ही बनाई गई किसी भी चीज की सभी योजनाओं और अभिलेखों में पहले से मौजूद है।
यह लगातार स्रोतों से अतिरिक्त इनपुट के साथ बढ़ रहा है जैसे कि साइट पर श्रमिकों, क्रेन, पृथ्वी मूवर्स, भौतिक आपूर्ति श्रृंखला, और यहां तक कि भवन भी।
डेटा का मूल्य
पारंपरिक सूचना प्रणाली परियोजना कार्यक्रम, सीएडी डिजाइन, लागत, चालान, और कर्मचारी विवरण के बारे में मूलभूत जानकारी रिकॉर्ड करने में अच्छी होती है। हालांकि, वे मुक्त टेक्स्ट, मुद्रित जानकारी या एनालॉग सेंसर रीडिंग जैसे असंगठित डेटा के साथ काम करने की उनकी क्षमता में सीमित हैं। अक्सर, वे केवल क्रमिक डिजिटल पंक्तियों और संख्याओं के स्तंभों को संभाल सकते हैं।
बड़े डेटा का उपयोग करने का विचार अधिक अंतर्दृष्टि हासिल करना और निर्माण प्रबंधन में बेहतर निर्णय लेना न केवल महत्वपूर्ण डेटा तक पहुंचना है बल्कि व्यावहारिक भवन परियोजना निष्कर्ष निकालने के लिए इसका सही विश्लेषण करना है। वास्तव में, ईंटों के ट्रक लोड या सीमेंट के बैग जैसे बड़े डेटा, अपने आप पर उपयोगी नहीं हैं। गिनती वाले बड़े डेटा एनालिटिक्स प्रोग्राम का उपयोग करके आप इसके साथ ऐसा करते हैं।
बिग डेटा के साथ व्यापार करने के लिए नीचे उतरना
यह देखने के लिए कि निर्माण उद्योग द्वारा पहले से ही कितना बड़ा डेटा उपयोग किया जा रहा है, डिजाइन-निर्माण-संचालित जीवन चक्र पर विचार करें जो आज निर्माण परियोजनाओं को तेजी से परिभाषित करता है।
- डिज़ाइन: बिल्डिंग डिज़ाइन और मॉडलिंग स्वयं, पर्यावरण डेटा, हितधारक इनपुट और सोशल मीडिया चर्चाओं सहित बड़े डेटा का उपयोग न केवल निर्माण करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि इसे कहां बनाना है। अमेरिका के रोड आइलैंड में ब्राउन यूनिवर्सिटी ने इष्टतम छात्र और विश्वविद्यालय के लाभ के लिए अपनी नई इंजीनियरिंग सुविधा का निर्माण करने का निर्णय लेने के लिए बड़े डेटा विश्लेषण का उपयोग किया। सफलता के लिए नई परियोजनाओं को दूर करने और नुकसान से दूर रखने के लिए निर्माण जोखिमों के पैटर्न और संभावनाओं को चुनने के लिए ऐतिहासिक बड़े डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है।
- निर्माण: निर्माण गतिविधियों के इष्टतम चरण निर्धारित करने के लिए मौसम, यातायात, और समुदाय और व्यापार गतिविधि से बड़े डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है। सक्रिय और निष्क्रिय समय दिखाने के लिए साइटों पर उपयोग की जाने वाली मशीनों से सेंसर इनपुट को ऐसे उपकरणों को खरीदने और पट्टे के सर्वोत्तम मिश्रण के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए संसाधित किया जा सकता है, और कम लागत और पारिस्थितिकीय प्रभाव के लिए ईंधन का सबसे कुशलतापूर्वक उपयोग कैसे किया जाए। उपकरणों के भौगोलिक स्थान में रसद को भी सुधारने की अनुमति मिलती है, आवश्यक होने पर अतिरिक्त हिस्सों को उपलब्ध कराया जा सकता है, और डाउनटाइम से बचा जा सकता है।
- संचालन: इमारतों, पुलों और किसी भी अन्य निर्माण में बने सेंसर से बड़ा डेटा प्रदर्शन के कई स्तरों पर प्रत्येक पर नजर रखना संभव बनाता है। मॉल, कार्यालय ब्लॉक और अन्य इमारतों में ऊर्जा संरक्षण को यह सुनिश्चित करने के लिए ट्रैक किया जा सकता है कि यह डिजाइन लक्ष्यों के अनुरूप है। यातायात तनाव की जानकारी और पुलों में फ्लेक्सिंग के स्तर को किसी भी सीमा के कार्यक्रमों का पता लगाने के लिए रिकॉर्ड किया जा सकता है। आवश्यकतानुसार रखरखाव गतिविधियों को निर्धारित करने के लिए इस डेटा को सूचना मॉडलिंग (बीआईएम) सिस्टम बनाने में भी खिलाया जा सकता है।
सूचना और अंतर्दृष्टि के लिए निर्माण उद्योग प्राथमिकताएं
चूंकि डेटा बड़ा और बड़ा हो जाता है, इसे क्रियाशील जरूरी चीजों तक उबालने की आवश्यकता भी बड़ी हो जाती है।
2014 में सॉफ्टवेयर विक्रेता ऋषि द्वारा निर्माण कंपनियों के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि:
- 57% लगातार, अद्यतित वित्तीय और परियोजना की जानकारी चाहते हैं।
- विशिष्ट स्थितियों के दौरान 48% चेतावनी दी जानी चाहिए।
- 41% भविष्यवाणी करना चाहते हैं, जिससे उन्हें बेहतर और सबसे खराब केस निर्माण कार्यक्रमों के लिए बेहतर तरीके से तैयार करने की इजाजत मिलती है।
- 14% ऑनलाइन एनालिटिक्स को उदाहरण के लिए देखना चाहते हैं कि कौन से कारक लाभप्रदता को प्रभावित कर रहे हैं और कितना।
बिग डेटा एनालिटिक्स इन पहलुओं में से प्रत्येक को बेहतर बनाने के अवसरों को सक्षम या ऑफ़र कर सकता है। बड़े डेटा में इनपुट की विविधता स्थिति रिपोर्ट और पूर्वानुमान के बारे में निश्चितता के बेहतर स्तर की अनुमति देती है। एनालिटिक्स थ्रेसहोल्ड पार होने से पहले जोखिम के स्तर के अधिक सहायक संकेत प्रदान कर सकता है और एक चेतावनी उत्पन्न होती है। वे अंतर्दृष्टि भी प्रदान करते हैं कि पारंपरिक सिस्टम बस नहीं कर सकते हैं।