কিভাবে নির্মাণ শিল্প বড় তথ্য ব্যবহার করা হয়

নির্মাণ শিল্পে, অন্যান্য ক্ষেত্রে যেমন, বড় তথ্য অতীতে সংরক্ষণ করা বিপুল সংখ্যক তথ্য বোঝায় এবং যা আজও অর্জিত হচ্ছে। বড় তথ্য মানুষ, কম্পিউটার, মেশিন, সেন্সর এবং অন্য কোন ডেটা জেনারেটিং ডিভাইস বা এজেন্ট থেকে আসতে পারে।

যে, স্বাভাবিকভাবেই যথেষ্ট, এটা কি বড় করে তোলে। নির্মাণ এবং নির্মাণের বিশাল তথ্য ইতোমধ্যে তৈরি করা যে সব পরিকল্পনা এবং রেকর্ড ইতিমধ্যে বিদ্যমান। এটি ক্রমাগত সোর্স থেকে অতিরিক্ত ইনপুট সহ ক্রমবর্ধমান উত্সের সাথে বাড়ছে, যেমন কর্মী, ক্রেন, পৃথিবীর মুভির, উপাদান সরবরাহ চেইনগুলি এবং এমনকি নিজেরাই ভবনগুলিও।

ডেটা মান

প্রথাগত তথ্য সিস্টেম প্রকল্প সময়সূচী, সিএডি ডিজাইন, খরচ, চালান, এবং কর্মচারী বিবরণ সম্পর্কে মৌলিক তথ্য রেকর্ডিং ভাল। তবে, তারা বিনামূল্যে পাঠ্য, মুদ্রিত তথ্য বা এনালগ সেন্সর রিডিংগুলির মত অনির্ধারিত ডেটা দিয়ে কাজ করার ক্ষমতা সীমিত। প্রায়শই, তারা শুধুমাত্র ক্রমানুসারে ডিজিটাল সারি এবং সংখ্যাগুলির কলাম পরিচালনা করতে পারে।

বড় তথ্য ব্যবহার করার ধারণাটি আরও অন্তর্দৃষ্টি লাভ করা এবং উল্লেখযোগ্যভাবে আরও বেশি তথ্য অ্যাক্সেসের মাধ্যমে নির্মাণ পরিচালনার ক্ষেত্রে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়া, তবে কার্যকরী বিল্ডিং প্রকল্প সিদ্ধান্তগুলি আঁকতে সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করে। আসলে, বড় তথ্য, যেমন ইট ট্রাক্ট বা সিমেন্টের ব্যাগ, এটি নিজের জন্য উপকারী নয়। গণনা করা যে বড় ডেটা বিশ্লেষণ প্রোগ্রাম ব্যবহার করে আপনি এটি দিয়ে কি করবেন।

বিগ ডেটা সঙ্গে ব্যবসা

নির্মাণ শিল্পের দ্বারা ইতিমধ্যে কত বড় তথ্য ব্যবহার করা হচ্ছে তা দেখতে, ডিজাইন-বিল্ড-পরিচালনা লাইফ সাইকেলটি বিবেচনা করুন যা আজকাল নির্মাণ প্রকল্পগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে।

• নকশা: বিল্ডিং ডিজাইন এবং মডেলিং নিজে, পরিবেশগত তথ্য, স্টেকহোল্ডার ইনপুট এবং সোশ্যাল মিডিয়া আলোচনা সহ বড় তথ্য ব্যবহার করা যেতে পারে কি না শুধুমাত্র এটি নির্মাণ করতে, কিন্তু এটি কোথায় তৈরি করতে হয় তা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের রোড আইল্যান্ডের ব্রাউন ইউনিভার্সিটি সর্বোত্তম শিক্ষার্থী এবং বিশ্ববিদ্যালয় সুবিধার জন্য নতুন প্রকৌশল সুবিধা কোথায় নির্মান করতে হবে তা নির্ধারণের জন্য বড় তথ্য বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। সাফল্যের দিকে এবং বিপদগুলি থেকে দূরে সরে যাওয়ার জন্য নতুন প্রকল্পগুলি চালানোর জন্য নির্মাণের ঝুঁকিগুলির নিদর্শন এবং সম্ভাব্যতাগুলি চয়ন করার জন্য ঐতিহাসিক বড় তথ্য বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।

• তৈরি করুন: আবহাওয়া, ট্রাফিক, এবং সম্প্রদায় এবং ব্যবসায়িক কার্যকলাপ থেকে বড় তথ্য নির্মাণ কার্যক্রমগুলির সর্বোত্তম পর্যায় নির্ধারণ করতে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। সক্রিয় এবং নিষ্ক্রিয় সময় দেখানোর জন্য ব্যবহৃত সাইটগুলি থেকে সেন্সর ইনপুট প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং লিজিংয়ের সেরা মিশ্রণ সম্পর্কে সিদ্ধান্তগুলি এবং কীভাবে খরচ এবং পরিবেশগত প্রভাবের জন্য সবচেয়ে দক্ষতার সাথে জ্বালানি ব্যবহার করতে পারে সে সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে পারে। সরঞ্জামের ভৌগলিক অবস্থানও সরবরাহকে উন্নত করতে দেয়, প্রয়োজনে অতিরিক্ত অংশগুলি উপলব্ধ করা যায় এবং ডাউনটাইম এড়াতে পারে।
• করেঃ ভবন, সেতু এবং অন্য যে কোনও নির্মাণের মধ্যে নির্মিত সেন্সরগুলির থেকে বড় ডেটা পারফরম্যান্সের বিভিন্ন স্তরে নিরীক্ষণ করা সম্ভব করে। মলের মধ্যে শক্তি সংরক্ষণ, অফিস ব্লক এবং অন্যান্য ভবন এটি লক্ষ্য লক্ষ্য অনুযায়ী conforms নিশ্চিত করা যাবে। ট্রাফিক স্ট্রেস তথ্য এবং সেতু flexing মাত্রা সীমার বাইরে ইভেন্ট খুঁজে বের করতে রেকর্ড করা যেতে পারে। প্রয়োজনীয় তথ্য হিসাবে রক্ষণাবেক্ষণের সময়সূচি নির্ধারণের জন্য এই তথ্যটি বিল্ডিং তথ্য মডেলিং (বিআইএম) সিস্টেমে ফিরিয়ে আনা যেতে পারে।

তথ্য এবং অন্তর্দৃষ্টি জন্য শিল্প অগ্রাধিকার

তথ্য বড় এবং বড় পায়, এটি অ্যাক্টিভেট প্রয়োজনীয় অপরিহার্য প্রয়োজন খুব বড় পায়। ২014 সালে সফটওয়্যার বিক্রেতার দ্বারা নির্মাণ সংস্থাগুলির একটি জরিপে পাওয়া গেছে যে:

• 57% সামঞ্জস্যপূর্ণ, আপ টু ডেট আর্থিক এবং প্রকল্প তথ্য চান।
• 48% নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে ঘটতে যখন সতর্ক করা চাই।
• 41% পূর্বাভাস চায়, তাদের সর্বোত্তম এবং সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে তৈরির ইভেন্টগুলির জন্য ভাল প্রস্তুতির অনুমতি দেয়।
• 14% অনলাইন বিশ্লেষণগুলি উদাহরণস্বরূপ দেখতে চান যে নিখুঁত কোন কারণগুলি লাভজনকতাকে প্রভাবিত করছে এবং কতটি।

বিগ ডেটা বিশ্লেষণগুলি এই দিকগুলির প্রতিটি উন্নতি করতে সক্ষম বা সুযোগ প্রদান করতে পারে। বড় তথ্য ইনপুট বিভিন্ন স্ট্যাটাস রিপোর্ট এবং পূর্বাভাস সম্পর্কে নিশ্চিততা ভাল মাত্রা করতে পারবেন। একটি থ্রেশহোল্ড অতিক্রম এবং একটি সতর্কতা উত্পন্ন করার আগে বিশ্লেষণ ঝুঁকি মাত্রার আরো সহায়ক ইঙ্গিত প্রদান করতে পারেন। তারা অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে যে ঐতিহ্যগত সিস্টেমগুলি সহজেই করতে পারে না।