Dữ liệu lớn (Big Data) là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức. Độ lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, phân tích, giám sát, quản lý và xử lý, tìm kiếm, lưu trữ chia sẻ dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.

Phân tích dự báo hay còn gọi Predictive analytics là một trong những phương pháp, kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến và quan trọng nhất ngày nay. Đây là công cụ hữu ích để những nhà khoa học, chuyên gia hoạt động ở lĩnh vực Data science có cái nhìn chi tiết về đối tượng nghiên cứu, khám phá các mối liên hệ, đưa ra những phán đoán về đối tượng nghiên cứu ở tương lai chứ không chỉ dừng lại tại quá trình mô tả. Chính vì các ưu điểm mà Predictive analytics đem lại, nó được triển khai rộng rãi bởi hầu hết mọi tổ chức, công ty thuộc nhiều ngành, lĩnh vực khác nhau.

Trong xây dựng công trình dữ liệu lớn có thể được sử dụng ở mọi công tác trong vòng đời thiết kế, xây dựng, vận hành của các dự án.

- Thiết kế: Dữ liệu lớn, bao gồm dữ liệu về thiết kế, mô hình tòa nhà, dữ liệu môi trường, dữ liệu đầu vào của các bên liên quan và tranh luận xã hội, có thể được sử dụng để xác định không chỉ những gì cần xây dựng mà còn cả nơi xây dựng nó. Đại học Brown ở Rhode Island, Hoa Kỳ, đã sử dụng phân tích dữ liệu lớn để quyết định nơi xây dựng cơ sở mới của mình để mang lại lợi ích tối ưu cho sinh viên cũng như trường đại học. Dữ liệu lịch sử được sử dụng để phân tích chọn ra các mẫu và khả năng xảy ra rủi ro trong xây dựng, hướng tới các dự án mới thành công.

- Xây dựng: dữ liệu lớn từ thời tiết, giao thông, cộng đồng và hoạt động phân kỳ tối ưu của các hoạt động xây dựng. Có thể xử lý dữ liệu đầu vào lấy từ các cảm biến lắp ráp trên khu vực để hiển thị thời gian hoạt động và không hoạt động để đưa ra kết luận về sự kết hợp tốt nhất giữa việc mua và thuê thiết bị cũng như cách sử dụng nhiên liệu hiệu quả nhất để giảm chi phí và tác động đến môi trường. Vị trí địa lý của thiết bị cũng cho phép cải thiện công tác phục vụ, sẵn sàng phụ tùng thay thế khi cần thiết và tránh được thời gian ngừng hoạt động.

- Vận hành: Dữ liệu lớn từ các cảm biến được tích hợp trong các tòa nhà, cầu và bất kỳ công trình xây dựng nào khác giúp bạn có thể theo dõi từng cảm biến ở nhiều cấp hiệu suất. Có thể theo dõi việc tiết kiệm năng lượng trong các trung tâm thương mại, khối văn phòng và các tòa nhà khác để đảm bảo nó phù hợp với các mục tiêu thiết kế. Thông tin về ách tắc giao thông và mức độ biến dạng của các cây cầu có thể được ghi lại để phát hiện bất kỳ sự cố nào nằm ngoài giới hạn. Dữ liệu này cũng có thể được đưa trở lại hệ thống (BIM) để lên lịch các hoạt động bảo trì theo yêu cầu. Kết hợp với IoT và trí tuệ nhân tạo, Big Data có thể giúp cải thiện tình trạng ùn tắc giao thông bằng cách ước lượng các dòng giao thông trong thành phố vào giờ cao điểm, từ đó có những kế hoạch phân luồng chi tiết hoặc cung cấp các tuyến đường thay thế. Bên cạnh đó, dữ liệu thu nhập được có thể giúp tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển hàng hóa cũng như giúp người dùng biết chính xác phương tiện nào là phù hợp nhất cho việc di chuyển ở bất kỳ thời điểm nào. Ngoài ra, các thông tin có liên quan đến mật độ, lưu lượng, vận tốc phương tiện hay việc phân loại cũng như nhận diện biển số xe đều có thể giải quyết được. Đảm bảo an ninh trật tự, phòng chống tội phạm, chăm sóc sức khỏe và cải thiện giao thông chỉ là vài trong số nhiều lĩnh vực thụ hưởng lợi ích từ Big Data khi nó được ứng dụng vào phát triển đô thị thông minh.

Chi tiết liên hệ