Сайт журнала "Промышленное и гражданское строительство

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ
Аналитические исследования больших массивов данных в строительстве
УДК 004:66/67:69:72
Павел Борисович КАГАН, кандидат технических наук, доцент, e-mail: kagan@mgsu.ru
ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет», 129337 Москва, Ярославское ш., 26
Аннотация. Обоснована важность и актуальность решения вопросов обработки больших информационных массивов данных в строительстве. Уже на этапе планирования использование больших данных обеспечивает лучшее понимание затрат и сроков, а значительное количество анализируемых данных позволяет существенно снизить риски проекта. Проблема использования традиционных хранилищ данных - необходимость очистки данных и приведение их к определенному формату. Кроме того, они требуют предварительной обработки, например, введения фиктивных переменных и др. Методы, применяемые при анализе больших данных, не требовательны к их типу и позволяют работать с неструктурированными величинами. В статье рассмотрены вопросы применимости концепции больших данных на различных этапах жизненного цикла строительного объекта. Подчеркивается особая важность использования задач интеллектуального анализа данных в сочетании с технологиями информационного моделирования зданий. Представлен подход, при котором анализ данных произвольного типа может быть сведен к анализу текста, аналогичному обычным текстовым сообщениям. В настоящий момент интерес представляют выявление и фиксация неочевидных связей, присутствующих в анализируемых данных. Показано, что преимущество использования больших данных заключается в том, что не требуется заранее выдвигать гипотезы для проверки, поскольку они появляются в процессе анализа данных. Предложена концепция полностью автоматизированной системы анализа больших данных.
Ключевые слова: большие данные (Big Data), интеллектуальный анализ данных (Data Mining), информационное моделирование в строительстве, управление данными.
ЛИТЕРАТУРА
1. Форман Д. Много цифр: анализ больших данных при помощи Excel. М. : Альпина Паблишер, 2016. 464 с.
2. Прокопец А. Конкурентное программирование на Scala. М. : ДМК-Пресс, 2018. 342 с.
3. Викентьева О. Л., Дерябин А. И., Шестакова Л. В., Кычкин А. В. Синтез информационной системы управления подсистемами технического обеспечения интеллектуальных зданий // Вестник МГСУ. 2017. Т. 12. Вып. 10 (109). С. 1191-1201.
4. Коников А. И., Коников Г. А. Исследование взаимосвязи целей, методов и ресурсов для маркетинга объектов строительства // Промышленное и гражданское строительство. 2017. № 10. С. 78-82.
5. Гинзбург А. В. Информационная модель жизненного цикла строительного объекта // Промышленное и гражданское строительство. 2016. № 9. С. 61-65.
6. Каган П. Б. Моделирование застройки территорий // Вестник КИГИТ. 2012. № 12-3. С. 9.
7. Каган П. Б. Представление информации при проектировании, строительстве и эксплуатации линейных объектов инженерных коммуникационных сетей // Промышленное и гражданское строительство. 2016. № 3. С. 71-75.
8. Каган П. Б., Поляков Р. Г. Применение генетических алгоритмов для решения задач технологической комплектации в строительстве // Научное обозрение. 2017. № 10. С. 15-19.
9. Игнатов В. П., Игнатова Е. В. Принятие управленческих решений в нечетких условиях // Вестник МГСУ. 2009. № 4. С. 332-335.
10. Лезерсон У., Риза С. Spark для профессионалов. Современные паттерны обработки больших данных. Санкт-Петербург : Издательский дом "Питер", 2017. 272 с.
Для цитирования: Каган П. Б. Аналитические исследования больших массивов данных в строительстве // Промышленное и гражданское строительство. 2018. № 3. С. 80-84.