二级建筑师资讯：建筑业积极拥抱大数据时代
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建筑业为什么要拥抱大数据时代
建筑业是拥有大数据的行业。建筑业是一个包含建筑勘测、建筑设计、建筑施工、建筑装修、建筑维护与管理等多个专业的行业，这些专业的相关部门在建筑工程的不同阶段发挥着各自的作用。因此，建筑业涉及的人群庞大、工种繁多、设备复杂、建材多样、工艺不同、规范详尽，建筑工程中每天会产生、传输、处理、记录大量的信息和数据，有研究表明，平均每个建筑全生命周期大约产生10T级别的数据，相当于630万部红楼梦。由此可见，建筑业是一个拥有海量数据的行业，而同时也是数据不透明的行业。在大数据时代，掌握数据能力强的企业，将在市场竞争中具有极大的优势，积极地拥抱大数据时代，是建筑企业增强自身竞争力的明智之举。
建筑业需要依赖大数据制定更有效的决策。建筑业作为传统行业，具有丰富的发展历史，也为建筑人提供了大量的经验。在数据分析的方法尚未普遍应用时，建筑企业负责人所做的决策基本都是根据以往积累的经验，决策的有效性仅依赖于决策人经验的多少和对事情的判断能力，很难得到保证。而大数据的出现，将逐渐改变这样一种决策习惯，它可通过对大量历史数据的分析，为决策人提供更加有效的决策依据。比如，决策人可通过分析以前项目施工条件、项目施工进度、项目施工影响因素等制订未来同类项目的施工进度计划，进而制定相应的预算。
建筑业的转型升级需要充分挖掘和利用大数据。2015年上半年，全国建筑业总产值72374亿元，比上年同期增长4.3%，增速自2013年以来持续下滑，为国家公布建筑业总产值数据24年来最低增幅，中国建筑业呈现个位数增长，行业发展进入低谷期，企业转型升级迫在眉睫。面对新常态，建筑业应真正的把“转方式、调结构、防风险、促升级”贯彻到实际工作中，充分挖掘和利用自身的大数据，逐渐完成管理方式由粗放型向精细型的转变，节约资源成本，提高生产效率，进而实现产业转型升级。
建筑业如何拥抱大数据时代
建立大数据思维。虽然建筑业是拥有大数据的行业，但是多数建筑企业并不具备大数据思维，很难意识到大数据对于企业发展的重要性。通常一个建筑项目完成后与之相关的数据资料也被废弃或遗忘，不能再发挥其利用价值。因此，建筑业也被认为是最没有数据的行业。建筑业生产的复杂性、管理的粗放性，致使互联网应用、大数据成为生产力的技术难度十分巨大，也减少了新兴技术对于行业变革的冲击。然而，大数据对于建筑企业而言是一笔宝贵的资产，这些数据不仅记载了已完成项目的可借鉴之处，也记录了项目需要改善的方面。通过对以往大量数据的分析可以为未来的项目策划、投资预算等提供参考，使决策不再是凭借个人的经验和直觉，进而节约项目的成本，提高项目的管理效率。而且，目前我国建筑行业的大数据尚处于不透明状态，对于掌握数据能力强的企业而言，早一步布局大数据的开发与应用，也就更容易在未来的市场竞争中占据有利地位。因此，建筑企业首先应建立起大数据思维，意识到数据的重要性，并在数据的收集与储存方面下一番功夫，为后续探索大数据的潜在价值奠定基础。
与大数据技术公司合作。维克托认为大数据的价值链有三大构成因素，根据价值来源的差异可以分为三种大数据公司：第一种是基于数据本身的公司，这些公司拥有大量数据或者至少可以收集到大量数据，却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。第二种是基于数据技能的公司，这类公司掌握了大数据处理的专业技能但并不一定拥有数据。第三种是基于数据思维的公司，这些公司的员工通常具有创新的思维，具有关于挖掘数据新价值的独特想法。从这三大构成因素来看，从事建筑业相关的企业是基于数据本身的公司，在建筑的全生命周期中能够获得海量的数据，但是这些企业基本不具备大数据思维更不具备挖掘大数据潜在价值的技能。因此，建筑企业可以选择与大数据技术公司合作，一方面利用专业技术公司帮助企业构建起大数据平台;另一方面借助与技术公司合作的机会培养一批属于自己公司的技术人才，为以后数据的收集、管理、挖掘等提供人才保障，增强企业的竞争力。
加强BIM技术的应用。BIM技术是一种应用于工程设计建造管理的数据化工具，通过参数模型整合各种项目的相关信息，在项目策划、运行和维护的全生命周期过程中进行共享和传递，使工程技术人员对各种建筑信息做出正确理解和高效应对。BIM的重点是数据，其对数据的应用呈现典型的“大数据特征”，包括超大的数据量，信息的空间分割与分层特性等。BIM能够把海量的、看似杂乱无章的数据进行处理，提取信息，并最终形成资料。企业加强BIM技术的应用，不仅可以实现项目的精细化管理，提高工作效率，而且能够对项目所涉及的数据进行梳理，最终形成条理清晰的数据集，对于构建更加完善的大数据库奠定基础。
与 “云计算”结合。云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其它设备。大数据的体量之大和对计算速度的要求之高是传统的单机模式无法满足的，而其价值密度低的特点也要求通过数据挖掘发现其潜在的价值，因此，与云计算结合是数据价值挖掘的必然要求。大数据与云计算就如硬币的两个面，有着千丝万缕的联系，大数据是企业的资产，是基础资源，需要云计算平台为其提供存储、访问和计算的支撑;云计算是一种应用模式，核心是数据处理技术，从海量数据中提取有用信息，为国家、企业及个人服务，这是大数据的核心，也是云计算的最终方向。
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