Itu, cukup alami, adalah apa yang membuatnya menjadi besar. Konstruksi dan pembangunan data besar sudah ada di semua rencana dan catatan apa pun yang pernah dibangun.
Hal ini juga terus meningkat dengan masukan tambahan dari sumber yang beragam seperti pekerja di lokasi, crane, penggerak bumi, rantai pasokan material, dan bahkan bangunan itu sendiri.
Nilai Data
Sistem informasi tradisional pandai merekam informasi dasar tentang jadwal proyek, desain CAD, biaya, faktur, dan rincian karyawan. Namun, mereka terbatas dalam kemampuan mereka untuk bekerja dengan data tidak terstruktur seperti teks bebas, informasi cetak atau pembacaan sensor analog. Seringkali, mereka hanya dapat menangani deretan dan kolom nomor yang teratur.
Ide memanfaatkan data besar adalah untuk mendapatkan lebih banyak wawasan dan membuat keputusan yang lebih baik dalam manajemen konstruksi dengan tidak hanya mengakses data lebih banyak secara signifikan tetapi dengan menganalisisnya dengan tepat untuk menarik kesimpulan proyek pembangunan praktis. Faktanya, data besar, seperti truk bermuatan batu bata atau kantong semen, tidak berguna dengan sendirinya. Itu yang Anda lakukan dengan itu menggunakan program analitik data besar yang diperhitungkan.
Turun ke Bisnis dengan Data Besar
Untuk melihat seberapa besar data yang telah digunakan oleh industri konstruksi, pertimbangkan siklus hidup desain-bangun-operasi yang semakin mendefinisikan proyek konstruksi saat ini.
- Desain: Data besar, termasuk desain bangunan dan pemodelan itu sendiri, data lingkungan, masukan pemangku kepentingan dan diskusi media sosial, dapat digunakan untuk menentukan tidak hanya apa yang harus dibangun, tetapi juga di mana untuk membangunnya. Brown University di Rhode Island, AS, menggunakan analisis data besar untuk memutuskan di mana membangun fasilitas teknik baru untuk manfaat siswa dan universitas yang optimal. Data historis besar dapat dianalisis untuk memilih pola dan probabilitas risiko konstruksi untuk mengarahkan proyek baru menuju kesuksesan dan jauh dari jebakan.
- Build: Big data dari cuaca, lalu lintas, dan komunitas dan aktivitas bisnis dapat dianalisis untuk menentukan fase optimal kegiatan konstruksi. Masukan sensor dari mesin yang digunakan di situs untuk menunjukkan waktu aktif dan idle dapat diproses untuk menarik kesimpulan tentang campuran terbaik pembelian dan penyewaan peralatan tersebut, dan cara menggunakan bahan bakar secara paling efisien untuk menurunkan biaya dan dampak ekologis. Geolokasi peralatan juga memungkinkan logistik ditingkatkan, suku cadang harus tersedia saat diperlukan, dan waktu henti yang harus dihindari.
- Beroperasi: Data besar dari sensor yang dipasang ke bangunan, jembatan dan konstruksi lainnya memungkinkan untuk memantau masing-masing pada berbagai tingkat kinerja. Konservasi energi di mal, blok perkantoran dan bangunan lainnya dapat dilacak untuk memastikannya sesuai dengan tujuan desain. Informasi tegangan lalu lintas dan tingkat kelenturan di jembatan dapat direkam untuk mendeteksi setiap kejadian di luar batas. Data ini juga dapat dimasukkan kembali ke dalam sistem pemodelan informasi (BIM) untuk menjadwalkan kegiatan pemeliharaan sesuai kebutuhan.
Preferensi Industri Konstruksi untuk Informasi dan Wawasan
Karena data semakin besar dan semakin besar, kebutuhan untuk mendidihkan ke hal-hal penting yang dapat ditindaklanjuti juga semakin besar.
Sebuah survei perusahaan konstruksi oleh vendor perangkat lunak Sage pada tahun 2014 menemukan bahwa:
- 57% menginginkan informasi keuangan dan proyek yang konsisten dan terbaru.
- 48% ingin diperingatkan ketika situasi tertentu terjadi.
- 41% menginginkan perkiraan, memungkinkan mereka untuk lebih siap untuk acara pembangunan terbaik dan terburuk.
- 14% ingin analitik online untuk melihat misalnya tepat faktor mana yang memengaruhi profitabilitas dan seberapa banyak.
Analitik data besar dapat mengaktifkan atau menawarkan peluang untuk meningkatkan masing-masing aspek ini. Berbagai masukan dalam data besar memungkinkan tingkat kepastian yang lebih baik tentang laporan status dan perkiraan. Analitik dapat memberikan indikasi yang lebih bermanfaat tentang tingkat risiko sebelum ambang batas dilampaui dan peringatan dihasilkan. Mereka juga menawarkan wawasan yang sistem tradisional tidak bisa.