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建筑企业面临着众多挑战，包括紧迫的期限、预算限制和复杂的监管要求。 然而，很明显，数据分析可以成为克服这些障碍的重要工具。

建筑行业是数据最密集的市场之一，这就是为什么越来越需要更好的建筑分析和大数据管理。 通过大数据，建筑公司可以显着改善其项目管理并优化成本，最终将导致该技术的更广泛采用。

根据市场研究和统计报告中心MarkWide Research的报告，到2025年，全球建筑市场大数据的价值预计将达到108亿美元。

继续阅读，了解建筑行业如何从数据分析中受益。 我们还将探索最著名的建筑数据分析应用程序。

1、什么是建筑数据分析？

建筑数据分析是收集、分析和解释数据的实践，以帮助建筑公司获得有价值的见解并做出更明智的决策。

它涉及使用统计方法和数据可视化技术来处理大量与施工相关的数据，包括项目进度、材料使用、设备性能和安全记录。

数据分析对建筑有何价值？

建筑项目团队每天必须跟踪和管理材料、分包商、设备、预算和其他活动。 所有这些都会产生大量需要过滤和分析的数据，如果手动执行，则会占用大量时间和资源。

通过数据分析，建筑组织可以从生成的数据中快速提取有意义的模式，然后优化现有流程、确定需要改进的领域并最终提高项目成果。

2、在建筑领域使用数据分析的 12 个示例

在建筑领域，数据分析开辟了广泛的有用应用程序，从预测分析和准确预算到分包商绩效分析和保修分析。

下面我们来看看 12 个引人注目的例子，它们展示了数据分析如何重塑建筑项目管理。

2.1 预测分析

通过触手可及的历史和实时数据，你可以创建预测模型来预测结果并避免未来项目的失败。 例如，你可以根据天气条件、资源可用性和过去的绩效数据等因素来预测项目延迟。

你还可以使用预测分析来预测设备维护需求、优化采购流程并减少成本超支。

2.2 项目规划和建模

在施工过程中部署数据分析和预测建模的另一个有趣的例子是使用业务信息管理（BIM）模拟软件。

BIM 允许项目利益相关者在施工开始之前可视化整个项目。 这包括详细的设计元素、计划材料、成本数据和其他与项目相关的元素。

2.3 保修和风险分析

事实证明，建筑数据分析是通过评估历史数据、行业趋势和外部因素进行风险分析的有用工具。 通过数据分析，你可以评估潜在风险的可能性和影响，并制定有效的缓解策略。

此外，你可以将数据分析应用于保修分析，包括评估保修索赔模式、分析设备性能以及识别材料或施工过程中的潜在缺陷。 掌握此类见解后，你可以采取主动措施来解决潜在问题，例如采购更高质量的材料或改进产品设计。

2.4 准确的预算

在建筑市场，成本优化应该贯穿于从项目规划到开发再到实施的整个过程。 通过数据分析，你可以集成来自各种来源的数据，包括项目管理软件、财务系统和供应商发票。 这种实时可见性使你能够全面了解所有项目费用，并能够及时解决预算偏差。

此外，施工分析还可用于对“假设”场景进行建模，以实现有效的预算编制。 通过模拟不同场景并调整成本参数，你可以评估项目计划的可行性，优化材料成本，确保预算准确性。

2.5 分包商绩效分析

与分包商合作可能会带来独特的挑战，例如数据差距或其活动的可见性有限。 数据分析软件的集成将使你能够轻松收集有关分包商活动的信息，并确保得到你所付出的代价。

一旦获得数据洞察，你就可以评估承包商绩效指标，例如对时间表的遵守情况、预算合规性和工作质量。 你还可以在承包商选择和合同管理方面做出明智的决定。

此外，你可以使用施工数据分析来激励承包商。 例如，可以根据特定的 KPI 调整付款结构、奖金和处罚，从而激励承包商始终如一地实现项目目标并确保交付的工作具有更好的质量。

2.6 设备管理

设备故障可能会导致项目进度严重延误并导致额外成本。 为了避免这些困难，可以依靠数据分析和资产管理工具，使你能够实时跟踪设备数据并避免过度利用或利用不足。

使用数据分析解决方案对于比较不同行业标准的设备性能也很有效。 这将帮助你及时识别性能不佳的设备，并为你提供有关设备升级或更换的明智决策所需的资金。

其他好处包括优化设备选择、减少设备闲置时间以及简化采购流程。

2.7 日程管理与优化

建筑行业必须定期处理协调人员、材料和设备的复杂问题，所有这些都可能令人难以承受。 然而，施工数据分析工具可以通过分析设备和人员活动以及位置并创建高级报告来解决问题

你可以发现日程安排中的间隙或重叠、调整工作时间、重新分配任务并优化人员分配。 这不仅可以让你改善项目进度，还可以最大限度地减少瓶颈和停机时间。

2.8 质量控制和缺陷检测

质量控制是交付高质量建筑项目的最关键要素之一。 施工分析使你能够分析一系列质量控制数据点，包括项目规范的遵守情况、检查结果和缺陷报告。 使用这些数据，你可以更好地了解质量问题和缺陷原因，同时能够确定需要改进的领域。

简而言之，数据分析使你能够采取主动措施来减少缺陷并提高项目的整体质量。

2.9 降低成本

数据分析使建筑项目经理能够轻松实时跟踪、监控运营模式并获取自动化报告。 有了这些数据，就可以查明你的业务可能存在的不足之处。

此外，借助数据分析，你可以分析历史成本数据并为未来项目制定更准确的估算，从而改善预算管理并最大限度地减少成本超支。

2.10 先进的安全措施

通过施工数据分析的力量，你可以主动识别安全问题，发现高风险模式，并减轻潜在的危险行为，从而消除事故风险。

例如，你可以实施报告系统，实时跟踪和安排施工车队必要的预防性维护，从而最大限度地降低与设备故障相关的风险。

2.11 简化的工作流程

通过施工数据分析，你将能够发现自动化机会并简化施工过程的每个阶段（从规划到付款）。

通过自动化重复任务和日常活动，你可以将纸质流程数字化，减少手动错误，消除不必要的步骤，并加速整个工作流程。

2.12 减少人为错误

当手动记录和管理时间表、报告和交货收据等重要数据时，人为错误经常发生。 然而，通过自动化数据收集和报告流程，你可以确保获得更高质量、准确且易于访问的数据，从而帮助你做出明智的决策。

此外，通过使用数据分析来自动化你的业务流程，不仅可以最大限度地减少人为错误的机会，还可以提高工作流程的效率，从而节省时间和资源。

3、结束语

数据分析已成为建筑行业最强大的流程之一。 它提供了广泛的优势和应用，包括但不限于更好的项目规划、更准确的预算、高效的分包商绩效管理以及简化的保修和风险分析。

原文链接：12 Most Prominent Use Cases of Construction Data Analytics

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