如何運用你手中的數(shù)據(jù)？

Karthik Venka-tasubramanian

整個工程建設(shè)行業(yè)對數(shù)據(jù)持續(xù)保持著很高的關(guān)注度。相比“大數(shù)據(jù)”建設(shè)更為成熟的其他行業(yè)，工程建設(shè)行業(yè)仍需進(jìn)一步落地。數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路上，工程建設(shè)行業(yè)常被認(rèn)為處于劣勢地位，但也正因如此，它具備了前所未有的創(chuàng)新能力。

在我們所處的歷史階段，很難想象建筑工程類企業(yè)如何在脫離“大數(shù)據(jù)”的情況下運營管理，尤其考慮到“大數(shù)據(jù)”場景下可見的工程控制、透明度、風(fēng)險預(yù)測和問責(zé)制度等。整個行業(yè)如今都迫切顯示出對數(shù)據(jù)信息的巨大需求，企業(yè)也急于探尋數(shù)據(jù)科學(xué)（包括人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)）可以帶來的實際用途。

關(guān)于數(shù)據(jù)創(chuàng)新解決方案的討論也使一些基本的問題浮出水面：建工企業(yè)是否忽略了它們已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)？這些企業(yè)如何利用它們想要的海量數(shù)據(jù)？它們能否應(yīng)對更多的數(shù)據(jù)？但更多的數(shù)據(jù)就能解決問題嗎？

被忽略的數(shù)據(jù)

在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)，甚至是建筑信息模型（BIM）的概念普及之前，人們已經(jīng)很熟練地掌握了建設(shè)施工這項技能，看一看埃及人、美索不達(dá)米亞人或阿茲特克人的歷史遺跡就知道了。

事實上，許多建工企業(yè)已經(jīng)擁有了所需的數(shù)據(jù)，只是并沒有意識到這一事實。這些數(shù)據(jù)從先前的不同的項目和業(yè)務(wù)活動中日積月累而得，可能被存儲在一些初級的系統(tǒng)或表格中。但它們通常不能稱作為“大數(shù)據(jù)”，因為這些數(shù)據(jù)并不需要高價購買，也不用通過商務(wù)智能解決方案或人工智能平臺集成多個系統(tǒng)以獲得新的洞察。但根據(jù)我們的經(jīng)驗，不管使用的是何種系統(tǒng)，其儲存的數(shù)據(jù)都可幫助企業(yè)實現(xiàn)飛躍式發(fā)展。這些數(shù)據(jù)可能未被集成，是雜亂或不完美的，但它們?nèi)匀挥袃r值，關(guān)鍵在于如何提取其價值。

利用數(shù)據(jù)

從數(shù)據(jù)中提取價值一般分為三個步驟。

1.定義目標(biāo)，設(shè)定問題。明確目標(biāo)和問題極為關(guān)鍵。要改進(jìn)流程周轉(zhuǎn)時間還是要改進(jìn)進(jìn)度績效？成本飆升只是一個表面問題還是潛在風(fēng)險？這些問題都需要將源系統(tǒng)作為基礎(chǔ)，結(jié)合長期采集的數(shù)據(jù)來回答。

2.找出數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析。例如，想要系統(tǒng)規(guī)劃日程的安排，則需要從工程所需的時間等基本數(shù)據(jù)入手。這有助于提升日程安排的質(zhì)量，例如準(zhǔn)確度、工期的精準(zhǔn)度、日程安排的修改及重制等。這一分析過程將為我們積累寶貴經(jīng)驗，便于日后加以運用。

3.在當(dāng)前的項目中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。這一步很重要，因為它將直接促成改變。例如，數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)分包商為某類項目安裝干墻板的時間超出計劃的30%，那么下一個項目就應(yīng)該改變計劃的時間，或改變安裝干墻板的方法，或更換分包商。通過總結(jié)經(jīng)驗來獲得洞察，從而推動改變，這正是使用數(shù)據(jù)的價值所在。

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測的作用

在采集、分析和應(yīng)用數(shù)據(jù)之后，這些數(shù)據(jù)可以在預(yù)測項目成果時，用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。例如，通過使用歷史數(shù)據(jù)和基于一些指標(biāo)（實際工期、項目類型和歷史活動變量等）的模型，人工智能算法可以自動預(yù)測新項目安裝干墻板的延遲時間。通過不斷學(xué)習(xí)用戶的反饋和新數(shù)據(jù)，預(yù)測結(jié)果將會越來越準(zhǔn)確。這一過程中，積累的經(jīng)驗將逐步演變成獨特的行業(yè)洞察，生成的模型將為日后項目預(yù)測打下基礎(chǔ)。這其中每一個步驟都可以是獨立的，無需機(jī)器學(xué)習(xí)來生成和運用這些經(jīng)驗成果，任何分析工具都可以完成這一工作。

增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）、虛擬現(xiàn)實（VR）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等的作用

這些技術(shù)在幫助人們實時深入了解現(xiàn)場和非現(xiàn)場項目時，發(fā)揮著重要作用。但只有將這些技術(shù)應(yīng)用到整個項目中時，采集的數(shù)據(jù)價值才能真正地體現(xiàn)。否則，我們無法了解項目的完整狀況，并與其他項目進(jìn)行對比。我們需要在比較時建立起一個標(biāo)準(zhǔn)基線。

采用這些新技術(shù)并不是要獲得孤立的數(shù)據(jù)來源，而是要將這些數(shù)據(jù)集成、匯入并統(tǒng)一放入企業(yè)目前的數(shù)據(jù)流中。技術(shù)的創(chuàng)新可擴(kuò)大目前已有的數(shù)據(jù)池，幫助企業(yè)獲取更豐富、更深入的行業(yè)洞察。最終所有這些數(shù)據(jù)都將被用于獲得更深入的洞察，實現(xiàn)更加精準(zhǔn)的預(yù)測。

數(shù)據(jù)之旅開始于何處？

對于許多建工企業(yè)來說，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的旅程已經(jīng)開始了。要想看到數(shù)據(jù)方法的價值，企業(yè)需要探索自己擁有的數(shù)據(jù)，制訂相關(guān)策略，明確使用數(shù)據(jù)的目的。

在考慮AR、VR、物聯(lián)網(wǎng)和傳感器等新技術(shù)之前，企業(yè)應(yīng)首先明確自己是否能使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)。如果不能，那么這些技術(shù)只會擴(kuò)大現(xiàn)有數(shù)據(jù)規(guī)模，并且使已有數(shù)據(jù)變得更復(fù)雜。無論是否采用新技術(shù)，關(guān)鍵都是要先了解目前內(nèi)部擁有的資源，并在此基礎(chǔ)上找到合適的數(shù)據(jù)方法。和任何復(fù)雜的大型項目一樣，數(shù)據(jù)策略需要一個堅實的出發(fā)點，數(shù)據(jù)分析所得的新洞察則會隨之而來。