В строительной отрасли текущие операции на платформе строительных данных зависят от обмена информацией между структурными, архитектурными, электромонтажными и механическими подразделениями. Но присутствуют огромные проблемы в синхронизации и приведении к единой структуре для правильного представления/корректной обработке. Таким образом, для достижения различных вариантов использования, таких как комплексная интеграция данных из BIM с данными о материалах, географической информацией, датчиками машин, программами бухгалтерского учёта, управленческой отчётности, логистических схем и многим другим, эта крупномасштабная операция позволит строительной отрасли реализовать автоматизацию своих операций, что позволит повысить общую эффективность.
Интегрированные данные, доступные пользователям в облачных сервисах, доказали свою эффективность при совместной работе. Такие технологии, как Social-BIM и BIMcloud, используются во многих отраслях; это улучшит внедрение других инновационных разработок. Давно доказано на практике удобство использования Интернета вещей (IoT), на основе обработки больших массивов данных, для функционирования умных зданий, планирования инфраструктуры и технологий урбанистики, объединённых под определением “умный город”. Есть ещё много возможностей для совершенствования в разработке эффективной платформы интеграции данных, которая помогает хранить и обрабатывать взаимосвязанные и диверсифицированные проектные данные. Эта платформа легла в основу создания эффективных приложений для систем управления эксплуатацией зданий. Но, в строительном секторе существуют некоторые оправданные препятствия для внедрения инноваций в более широком масштабе – из-за рисков, которые могут быть связаны с чем-то новым, что не было должным образом протестировано.
Поскольку разноплановая информация строительного проекта собирается с использованием разных единиц измерения, методов, представления времени и хранятся в различных форматах, то данные необходимо привести к единому виду. Процесс интеграции преобразует данные в полезную информацию и, следовательно, может улучшить процесс принятия решений на всех уровнях управления. Проект консолидации огромных массивов данных представляет собой сложную задачу, поскольку подрядчики должны предоставлять необходимое содержимое в надлежащих форматах и в режиме реального времени, чтобы можно было использовать их при принятии решений. Интеграция данных во многих прикладных программных инструментах требуется для экспорта/импорта из одной среды в другую, либо от источника к месту назначения (для обработки, хранения).
Процесс ETL (извлечение, преобразование и загрузка) использовался для достижения этого в построении архитектуры традиционных Баз Данных. Он сочетает в себе три основные процедуры, необходимые для доставки данных из источника в желаемое место назначения. Первая функция заключаются в извлечении и считывании данных из источника, второй этап – преобразование формы представления и интеграция извлечённых данных таким образом, чтобы они соответствовали требованиям целевого назначения, и, наконец, необходимо бес сбоев загрузить информацию в хранилище. Традиционно пакетная обработка и ETL использовались совместно в средах хранилищ данных, которые предоставляли пользователям способ синхронизации информации, полученной из различных источников, для анализа и визуализации, в соответствии с их заданной рабочей направленностью. Модификация происходит в промежуточном месте перед загрузкой данных в базу. Многие поставщики приложений (например, Talend, IBM, Informatica, Oracle, Pentaho и Microsoft), предоставили традиционные инструменты для прикладных программ ETL.
После появления технологии BigData, облачных вычислений, интернета вещей, BIM и искусственного интеллекта, традиционные системы хранения данных стали недостаточными, что повышает необходимость улучшения и использования более эффективных технологий обработки. Кроме того, поскольку количество строительных проектов, которые были реализованы в течение длительного времени, увеличивается каждый день, приходится обрабатывать огромное количество данных. Именно поэтому одной из самых быстрорастущих технологий в нескольких отраслях промышленности являются приложения для интеграции разноплановых данных в единую структуру. Этот процесс можно определить, как ряд компьютерных технологий, которые могут хранить, обрабатывать, комбинировать и управлять гораздо большим объёмом данных, чем обрабатывалось ранее. Благодаря этой технологии нового поколения, вся получаемая информация может быть легко собрана под единой архитектурой и проанализирована. Оптимальное использование интеграции данных, несомненно, может стать новым пределом инноваций в строительной отрасли.
Компоненты приложений семейства «BD integration» администрируют и организуют данные по-новому в отличие от классической реляционной базы данных, что обусловлено необходимостью масштабируемости и высокой способностью администрирования всех типов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Более того, традиционные инструменты ETL совершенствуются, чтобы использовать новые функции технологии “Биг Дата”. Однако в эпоху быстрых облачных вычислений традиционные типы интеграции приобретают новое значение, а технологиям интеграции не хватает общей платформы, которая поддерживала бы точность и настройку различных форматов представления.
Как уже упоминалось, обычная модификация выполняется с использованием пакетной обработки, в то время как интеграция BigData может быть выполнена в режиме реального времени. Это может привести к тому, что более быстрый процесс будет переупорядочен, чтобы в некоторых условиях превратиться в ELT, когда реалтайм данные извлекаются, после чего загружаются в распределённые файловые системы, а затем преобразуются перед использованием. Для анализа и управления требуется собрать все данные и связать их таким образом, чтобы извлечь важную информацию. Вообще, надо сказать, что технология БигДата, как массив данных, очень сложен по структуре для хранения и эффективного анализа традиционными методами, так как из-за огромного объёма их трудно обрабатывать. Поэтому метод предварительной обработки может решить проблему несогласованности, неполноты, масштабируемости, своевременности и безопасности.
Эффективность исполнения строительных проектов прямо пропорциональна разработке цифровых данных и их анализу для увеличения прибыльности. Сейчас для этого разработано уже множество приложений и инструментов, которые стало проще использовать, особенно за счёт накопления предыдущего практического опыта, который можно сразу взять на вооружение. Благодаря отдельному приложению можно выгружать информацию об управлении объектами в цифровом виде из BIM вместо того, чтобы углубляться в большие объёмы документов и бумажных чертежей, для передачи новому клиенту.
Интеграция больших данных способствует технологическому соответствию для массивного анализа информации о непредвиденных рисках. Будущее во многом будет зависеть от концепции «датификации» и технического прогресса, поскольку искусственный интеллект позволит объектам «общаться» друг с другом через облачные сети, тем самым уменьшая участие человека в процессе. Растущее внедрение цифровых технологий и быстрое их распространение, стимулировали применение аналитики данных для управления интеллектуальными проектами и активами. Аналитика данных позволяет предотвратить риски и немедленно снизить их, часто ещё на стадии проектирования. Изменения в административных процессах или методах приводят к рискам, связанным с процессом интеграции данных, и эти риски затрагивают многие отрасли, в том числе строительную. Различные разработки представляют собой важный фактор для возникновения сильного энтузиазма в отношении внедрения современных технологий, а успешные тематические исследования способствуют повышению их ценности. Важность интеграции строительных данных и актуального мониторинга, в процессе строительства, имеет важное значение. Кроме того, сбор и анализ наиболее полной информации для представления на одном этапе проекта могут быть использованы в качестве исходных/полезных данных на другом этапе (или даже воспроизведены на другом проекте).
