تعمیراتی صنعت کس طرح بڑے ڈیٹا کا استعمال کر رہا ہے

تعمیراتی صنعت میں، دوسرے شعبوں میں، بڑے اعداد و شمار ماضی میں ذخیرہ کیا گیا ہے کہ آج کی بہت بڑی مقدار سے متعلق ہے اور آج تک حاصل کرنے کے لئے جاری ہے. بڑے اعداد و شمار لوگوں، کمپیوٹرز، مشینیں، سینسرز، اور کسی بھی ڈیٹا ڈویلپر آلہ یا ایجنٹ سے آ سکتے ہیں.

یہ قدرتی طور پر کافی ہے، کیا یہ بڑا بناتا ہے. بڑے اعداد و شمار کی تعمیر اور عمارت پہلے ہی موجود ہے جو کسی بھی منصوبوں اور کسی بھی ریکارڈ کے ریکارڈ میں موجود ہے. یہ اضافی ان پٹ کے ذریعہ مسلسل ذرائع کے ذریعہ سے زیادہ سائٹ کارکنوں، کرینوں، زمین کے مواؤس، مواد کی فراہمی کی زنجیروں، اور یہاں تک کہ عمارتیں بھی شامل ہیں.

ڈیٹا کا ویلیو

پروجیکٹ شیڈولز، سی ڈی اے ڈیزائن، اخراجات، انوائس، اور ملازم کی تفصیلات کے بارے میں بنیادی معلومات ریکارڈ کرنے میں روایتی معلومات کے نظام اچھے ہیں. تاہم، وہ غیر متناسب اعداد و شمار جیسے مفت متن، پرنٹ کردہ معلومات یا اینجل سینسر ریڈنگنگ کے ساتھ کام کرنے کی صلاحیت میں محدود ہیں. اکثر، وہ صرف ترتیب کے ڈیجیٹل قطار اور تعداد کے کالم کو سنبھال سکتے ہیں.

بڑے اعداد و شمار کے حصول کا خیال زیادہ بصیرت حاصل کرنے اور تعمیراتی انتظام میں بہتر فیصلے کرنے کے لئے ہے، نہ صرف نمایاں طور پر زیادہ ڈیٹا تک رسائی حاصل کی جا رہی ہے بلکہ عملی عمارت کے منصوبے کے نتائج کو ڈھونڈنے کے لئے مناسب طریقے سے تجزیہ کرتے ہیں. دراصل، بڑے اعداد و شمار، جیسے اینٹوں یا سیمنٹ کے تھیلے کے ٹرک بوجھ، خود کو مفید نہیں ہے. بڑی اعداد و شمار کے تجزیاتی پروگراموں کا استعمال کرتے ہوئے آپ اس کے ساتھ کیا کرتے ہیں.

بگ ڈیٹا کے ساتھ کاروبار

یہ دیکھنا کہ تعمیراتی صنعت کی طرف سے پہلے ہی کتنا بڑا ڈیٹا استعمال کیا جا رہا ہے، ڈیزائن ڈیزائن تعمیر زندگی زندگی پر غور کریں جو آج تعمیراتی منصوبوں کو تیزی سے بیان کرتا ہے.

• ڈیزائن: بڑے اعداد و شمار، عمارت ڈیزائن اور خود کو ماڈلنگ، ماحولیاتی اعداد و شمار، اسٹیل ہولڈر ان پٹ اور سوشل میڈیا کے مباحثے سمیت، نہ صرف تعمیر کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے بلکہ اس کی تعمیر کرنے کے لۓ بھی. ریاستہائے متحدہ روڈ جزیرہ میں براون یونیورسٹی نے اس بات کا فیصلہ کرنے کے لئے بڑے اعداد و شمار کا تجزیہ کیا تھا کہ جہاں زیادہ سے زیادہ طالب علم اور یونیورسٹی کے فائدے کے لئے اپنی نئی انجنیئرنگ کی سہولیات کی تعمیر کی جائے. تاریخی بڑے اعداد و شمار کو کامیابی کے لۓ اور نقصان سے دور کرنے کے لئے نئے منصوبوں کو منتقل کرنے کے لئے تعمیر کے خطرات کی نمائش اور امکانات کو منتخب کرنے کے لئے تجزیہ کیا جا سکتا ہے.

• تعمیر: موسم، ٹریفک، اور کمیونٹی اور کاروباری سرگرمی سے بڑے اعداد و شمار کی تعمیر کی سرگرمیوں کے بہترین مرحلے کو تعین کرنے کے لئے تجزیہ کیا جا سکتا ہے. اس طرح کے سامان خریدنے اور لیزنگ کے بہترین مرکب کے بارے میں نتیجہ نکالنے اور کم اخراجات اور ماحولیاتی اثرات سے زیادہ مؤثر طریقے سے ایندھن کا استعمال کرنے کے بارے میں نتیجہ نکالنے کے لئے استعمال کرنے والے سائٹس پر سینسر ان پٹ پر استعمال کیا جاتا ہے. سازوسامان کی جغرافیائی خدمات کو بھی لاجسٹکس کو بہتر بنایا جا سکتا ہے، جب ضرورت ہو تو اسپیئر پارٹس دستیاب ہوجائے گی، اور اس سے بچنے کے لئے ٹائم ٹائم.
• آپریٹنگ: عمارات، پلوں اور کسی دوسری تعمیر میں تعمیر سینسروں کے بڑے اعداد و شمار کو کارکردگی کے کئی سطحوں پر ہر ایک کی نگرانی کرنا ممکن ہے. ملازمتوں، دفتر بلاکس اور دیگر عمارتوں میں توانائی کے تحفظ کا مقصد یہ یقینی بنایا جا سکتا ہے کہ وہ مقاصد کو ڈیزائن کرنے کے مطابق ہو. ٹریفک کشیدگی کے بارے میں معلومات اور پلوں میں لچکنے کی سطح کو کسی حد تک حد کے واقعات کا پتہ لگانے کے لئے ریکارڈ کیا جا سکتا ہے. اس اعداد و شمار کی ضرورت کے مطابق بحالی کی سرگرمیوں کو شیڈول کرنے کے لئے معلومات ماڈلنگ (بییم) نظاموں کو بھی تعمیر کیا جا سکتا ہے.

معلومات اور انتباہات کے لئے صنعت کی ترجیحات

جیسا کہ اعداد و شمار بڑا اور بڑا ہو جاتا ہے، اس قابل عمل ضروریات کو ابالنے کی ضرورت بھی بڑی ہوتی ہے. سافٹ ویئر بیچنے والے کی طرف سے تعمیراتی کمپنیوں کا ایک سروے 2014 میں بابا نے پایا کہ:

• 57٪ مسلسل، اپ ڈیٹ کی تاریخ اور مالیاتی منصوبے کی معلومات چاہتے ہیں.
• 48٪ جب مخصوص حالات واقع ہوجائے تو خبردار ہونا چاہتی ہے.
• 41٪ پیشن گوئی کرنا چاہتے ہیں، انہیں بہترین اور بدترین کیس عمارت کے واقعات کے لئے تیار کرنے کی اجازت دیتا ہے.
• 14٪ آن لائن تجزیات چاہتے ہیں مثلا مثال کے طور پر دیکھتے ہیں جس کے عوامل منافع بخش اثرات پر اثر انداز کر رہے ہیں اور کتنا.

بگ ڈیٹا تجزیات کو ان پہلوؤں میں سے ہر ایک کو بہتر بنانے کے مواقع فراہم کر سکتا ہے. بڑے اعداد و شمار میں مختلف قسم کے آدانوں کو درجہ کی رپورٹوں اور پیشگوئیوں کے بارے میں یقین کی بہتر سطح کی اجازت دیتا ہے. تجزیات سے زیادہ حد سے زیادہ حد تک ہو جانے سے پہلے اور انتباہ پیدا ہونے سے پہلے تجزیات خطرے کی سطح کے زیادہ مددگار اشارے فراہم کرسکتے ہیں. وہ بصیرت پیش کرتے ہیں کہ روایتی نظام آسانی سے نہیں کرسکتے ہیں.