5高质量施工数据的属性

高质量的施工数据

施工资料的质量很重要。以下是好的数据的五个特征,如何避免一些导致坏数据的常见陷阱,以及如何区分它们。

好的项目成果来源于好的决策,没有什么比质量更能影响你在建筑工作中所做的决策你的数据。您收集的信息可能会对从时间表到预算,出价甚至站点安全的所有信息产生影响。更重要的是,在项目过程中使用不良数据有可能影响当前的工作而是未来的工作,因为它的预测性质可以在线创造系统性不准确。

实际上,所有施工数据都不是平等的,并且收集差数据的时间是丢失的时间。根据FMI.,今天捕获的所有建筑行业数据的96%不被使用。

如何发现糟糕的建筑数据:竖井,不可靠,不可访问

根据一份报告欧特克和FMI、“在美国所有的施工返工中,48%是由于项目数据不准确和项目沟通不周造成的,这意味着仅2018年美国的返工总额就将达到313亿美元。”

虽然发现好数据和坏数据之间的区别并不总是那么容易,但坏数据的一些关键属性可以帮助建筑专业人员在一开始就避免使用它。

对于一件事,静坐的坏数据是静坐的,这意味着用于访问数据的系统之间存在断开连接,并且不是每个人都在同一页面上的可能性,这是哪些数据最可靠,并且与手头的项目相关。不可靠性是另一个不良数据的特征,专业人员可以通过确保数据未过时并且不包含错误来发现它。最后,难以访问的质量数据,使得难以提取相关的项目信息。

施工数据中需要注意的5个品质

除了识别质量差的数据,施工专业人员还必须了解高质量数据的特征。这样做不仅有助于避免时间的浪费,而且可以用尽可能多的资源为项目的成功奠定基础。那么,好的建筑数据有哪些特点呢?继续阅读,了解更多关于高质量建筑数据的五个属性和一些资源,以帮助您收集和使用它。

1.一致性

由建筑业捕获的数据的性质通常是被认为是“异构”数据,或具有多种变量类型的数据,例如,例如,将苹果与橙子的比较。这种类型的数据在测量某些方面以及措施的方式中是暧昧和不一致的。作为一个行业数据专家把它放了,建筑专业人员必须收集“大量的合同信息,文本文件,图纸和财务信息。因此,建筑数据的挑战在于我们历史上收集的数据的异质性。”

但是在构造中有各种可用的数据格式,怎么可能保持一致性呢?一切都始于如何收集数据。一致的数据需要以统一的方式收集洞察,如采用a常见的数据环境,有助于创建标准平台以捕获数据。常见的数据环境通常采用数字集线器的形式,其中所有信息在建筑项目期间都在一起。在此过程的任何部分收集或关于项目的任何信息都应存储在公共数据环境中,以确保所有项目数据的一致性和准确性。

2.清洁

就像干净的工地是项目成功的必要条件一样,特别是在Covid-19时代,清洁数据对于确保您依赖的信息至关重要,尽可能最新和准确。实际上,数据清理审查所有项目数据并剔除当前不相关或不准确的数据的过程,往往只留给施工专业人员使用质量最好的数据,从而提高了工作成功完成的可能性。相比之下,不干净的数据会增加错误和返工的机会,也会浪费专业人员的时间,因为他们必须回去搜索正确的信息。

实现干净数据的第一步是调整信息收集和管理过程。检查重要的任务,比如数据输入,包括信息如何以及在哪里输入到公共数据环境中,以及什么信息被认为是干净数据的控制,可以走很长的路要力帮助确保项目中所用数据的及时性和准确性。

3.透明度和可访问性

您的团队可以实时查看数据吗?他们可以通过像手机等设备和远程位置访问它吗?这些只是在涉及数据透明度和可访问性时面临的施工专业人员的一些问题。应访问质量信息,并透明地反映目前正在发生的内容。即使是似乎是一天滞后的看似无害的准确性也可能导致项目的巨大挫折。可访问性对分布式的团队来说也非常重要,尤其是在该领域的那些。团队在跨设备和位置获得质量数据的能力对于工作的成功至关重要。

为了提高项目质量数据的透明度和可访问性,行业专业人员应考虑采用连接和基于云计算的施工工艺确保项目信息始终是最新的、准确的,并且可以跨设备、位置和项目阶段访问。

4.可用性

因此,您有一致的,清洁数据可以跨团队成员的设备和位置普遍访问,并且透明地提供有关项目的最新信息 - 您可以怎样?可用性是您努力确保最高质量的数据是否努力的主要因素实际上可以努力解决您可能面临的真正问题。良好的数据是可用于为今天和明天为工作决策提供信息的信息,并且可以解决在工作过程中可能出现的目前和未来的问题。

采用包括高级分析和机器学习在内的解决方案可以为今天和未来提供见解,以改善项目成果。根据麦肯锡公司的说法,质量数据“随着分析的丰富性的增加,数据的用处会增加,并产生竞争优势”,或者换句话说,数据能够以最有效的方式提高现有信息的质量——仅凭数据本身。此外,使用机器学习和其他先进工具的公司预测分析和仿真建模最好定位,以在整个项目中做出最有效的数据驱动的决策。

5.连接

好的构造数据的最后一个属性是连接性——确保信息不在竖井中,并且在团队成员之间共享一个公共接入点。大多数项目涉及来自多个涉众并采用各种格式的持续信息流。回到纸质文档时代,数据连接几乎是不可能的,错误的沟通也很常见。即使是现在,随着越来越多的项目数字化,建筑专业人员在项目中收集和使用数据时也面临着连接问题。

为避免静坐数据的风险,这可能导致通信问题,所有项目信息系统必须互操作,共同访问整个工作流的关键信息和文档。实现这一目标的一种方法是通过综合施工技术,这有助于不同的数据系统沟通和工作。这种对数据的综合方法对于连接和自动化工作流程至关重要以提高项目效率。

不要满足于低于高质量的数据

高质量的建筑数据可以节省时间,改善团队合作,大大促进项目的整体成功。发现良好和差的质量数据之间的差异,并确保您使用的信息是一致的,干净,透明,可访问,可用,连接可能听起来像一个沉重的升力。然而,采用和部署这些数据驱动的施工策略当涉及到一个好的项目结果,一个愉快的团队,一个有效的工作过程时,它可以是一个巨大的改变者。更重要的是,通过先进的分析和其他创新的施工技术,让高质量的数据标准跟上步伐,可以为你的成功奠定基础,不仅是现在,而且是在未来。

格雷斯埃利斯

格雷斯埃利斯

主编,Autodesk建设云博客

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