京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
智能建筑业真需要大数据
“三分技术,七分数据,得数据者得天下”。在大数据时代已经到来的时候,不少行业已经开始用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。那作为传统行业的建筑业需要大数据吗?
所谓大数据思维,是要全部数据样本而不是抽样;关注效率而不是精确度;关注相关性而不是因果关系。
大数据并不在“大”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。大数据时代,建筑行业自然也不能置身度外。事实上,智能数据在国外已有不少应用,也推出了很多概念性的理念和产品。
在国外一些地区,建筑可以自行降低能耗,交通能够预测什么地方会有交通堵点等,这些都是大数据在行业的应用。
众人熟知的赌城,IT人士熟知的CES(美国消费电子展)所在地阿拉斯加就是数据之城。和大多数城市一样,赌城面临水电等市政管道因历史数据不准确而在施工中被挖断的威胁。
为此,利用智能数据开发了城市的市政基础设施网络仿真模型。帮助拉斯维加斯市整合来自各个数据源的数据,利用技术生成了一个三维实时模型,能够显示路面和地下的各种管线设施。
未来的智能建筑在某种程度上也是大数据的集成,是一个云计算大数据的应用中心,将来完全可以实现小到一个灯泡,大到整楼的安全、质量、环境,甚至到人的行为都可以通过楼宇的大数据系统来预测。
原本智能建筑只是监测、控制、报警,而无法预测分析现状和预测事故的发生,而当实现建筑的大数据分析时,则可实现预测、预警、规划和引导,使建筑设备安全使用,人的环境舒适度得到调整,人员的生活、工作都能得到方便智能的应用,并且还将这些大数据信息同时与个人的手机智能端相连,实现所有智能分析有用信息同步享有,即可作用。
现在有很多国外公司想进入国内做建筑行业的信息化,目前国内做得很有规模、很深入的公司也比较少,但是有很多企业也都想借大数据的和云计算这些新技术变革的机会努力做一些创新。
不过,据分析,对于建筑行业的大数据挖掘来说,存在天然的行业壁垒。
首先是数据维度比较复杂,简单来看,既有建筑类的数据:建筑造价类数据、建筑结构类数据、建筑施工工艺类数据、建筑材料类数据,还有管理类数据;
其次是中国的建筑的法律法规和对专业的要求跟国外不一样,中国的一个特点是各个省市的建筑行业法律法规都不一样。在这种情况下,建筑行业的大数据应用成了一个高门槛的行业。
虽然入门很难,但必须积极应对,因为大数据带给建筑业的积极影响将是难以想象的。以传统的建筑行业造价咨询公司为例,如果公司有100个造价人员,这个规模的公司至少有两人专门做询价,也就是找材料价格,而一个咨询公司的咨询师年成本大概是30万元,两个人就是60万元。
而从收集材料厂商数据的成本来看,收集一个厂商的信息,大约一年需要140元钱,而目前国内建筑材料生产厂商79万家,如果要把这79万家的材料信息收集回来,这个成本是巨大的。大数据的应用,不但可以大大节省人力成本,而且便于操作。
此外,大数据还将开启建筑能源管理新模式。
在建材领域,大数据或许可以预测水泥市场走势,有效化解产能过剩;在企业内部搭建平台,用于监控市场和作出决策;改变传统B2B,做到线上线下无缝对接;建设高度信息化的绿色建材产业园区,改变传统意义的建筑设计模式……
当下PC、平板电脑、智能手机等联网设备的快速发展,对当今和未来的科技和经济发展以及社会生产和生活带来重大影响。真正的大数据挖掘与应用,值得期待和深入探索。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23