នោះហើយជាអ្វីដែលធ្វើឱ្យវាធំ។ ការសាងសង់ និងការសាងសង់ទិន្នន័យដ៏ធំមានរួចទៅហើយនៅក្នុងផែនការទាំងអស់និងកំណត់ត្រានៃអ្វីដែលធ្លាប់បានសាងសង់។
វាក៏កំពុងកើនឡើងឥតឈប់ឈរជាមួយនឹងការបញ្ចូលបន្ថែមពីប្រភពជាច្រើនដូចជាកម្មករនៅតាមដងផ្លូវរទេះដឹកជញ្ជូនផ្លូវដែកខ្សែចង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់សម្ភារៈនិងសូម្បីតែអាគារផ្ទាល់ខ្លួន។
តម្លៃនៃទិន្នន័យ
ប្រព័ន្ធព័ត៌មានប្រពៃណីគឺល្អក្នុងការកត់ត្រានូវព័ត៌មានជាមូលដ្ឋានអំពីកាលវិភាគគម្រោងការរចនា CAD ការចំណាយវិក័យប័ត្រនិងព័ត៌មានលំអិតពីបុគ្គលិក។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយពួកគេមានសមត្ថភាពក្នុងការធ្វើការជាមួយទិន្នន័យមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធដូចជាអត្ថបទដោយឥតគិតថ្លៃព័ត៌មានដែលបានបោះពុម្ពឬការអានឧបករណ៏អាណាឡូក។ ជាញឹកញាប់ពួកគេអាចគ្រប់គ្រងតែជួរឌីជីថលនិងជួរឈរនៃលេខ។
គំនិតនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំគឺដើម្បីទទួលបានការយល់ដឹងកាន់តែច្រើននិងធ្វើការសំរេចចិត្តបានប្រសើរជាងមុនក្នុងការគ្រប់គ្រងសំណង់ដោយមិនត្រឹមតែទទួលបានទិន្នន័យច្រើននោះទេប៉ុន្តែដោយវិភាគឱ្យបានត្រឹមត្រូវដើម្បីគូរលទ្ធផលនៃការអនុវត្តគម្រោងសាងសង់ជាក់ស្តែង។ តាមពិតទិន្នន័យធំ ៗ ដូចជាឡឥដ្ឋឬថង់ស៊ីម៉ងត៍មិនមានប្រយោជន៍ទេ។ វាជាអ្វីដែលអ្នកធ្វើជាមួយវាដោយប្រើកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យធំ ៗ ដែលរាប់។
ការចុះទៅរកពាណិជ្ជកម្មជាមួយទិន្នន័យធំ
ដើម្បីមើលថាតើទិន្នន័យដ៏ធំកំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយឧស្សាហកម្មសំណង់រួចហើយសូមពិចារណាអំពីការរចនានៃការរចនាសាងសង់និងប្រតិបត្តិការដែលកំណត់គម្រោងស្ថាបនាកាន់តែប្រសើរឡើងនៅថ្ងៃនេះ។
- ការរចនា: ទិន្នន័យធំរួមទាំងការរចនាអគារនិងគំរូដោយខ្លួនឯងទិន្នន័យបរិស្ថានការបញ្ចូលអ្នកពាក់ព័ន្ធនិងការពិភាក្សាប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់មិនត្រឹមតែអ្វីដែលត្រូវសាងសង់នោះទេប៉ុន្តែក៏ជាកន្លែងដែលត្រូវស្ថាបនាផងដែរ។ សាកលវិទ្យាល័យ Brown នៅកោះ Rhode សហរដ្ឋអាមេរិកបានប្រើការវិភាគទិន្នន័យធំដើម្បីសម្រេចថាតើត្រូវសាងសង់កន្លែងវិស្វកម្មថ្មីសម្រាប់ផលប្រយោជន៍និស្សិតនិងសាកលវិទ្យាល័យល្អបំផុត។ ទិន្នន័យធំ ៗ ប្រវត្តិសាស្ត្រអាចត្រូវបានវិភាគដើម្បីជ្រើសរើសយកលំនាំនិងប្រូបាប៊ីលីតេនៃហានិភ័យសាងសង់ដើម្បីដឹកនាំគម្រោងថ្មីៗឆ្ពោះទៅរកជោគជ័យនិងឆ្ងាយពីចំនុចខ្សោយ។
- ស្ថាបនា: ទិន្នន័យធំ ៗ ពីអាកាសធាតុចរាចរនិងសហគមន៍និងសកម្មភាពអាជីវកម្មអាចត្រូវបានវិភាគដើម្បីកំណត់ដំណាក់កាលចុងក្រោយនៃសកម្មភាពសំណង់។ ការបញ្ចូលឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាពីម៉ាស៊ីនដែលបានប្រើនៅលើគេហទំព័រដើម្បីបង្ហាញពេលវេលាសកម្មនិងទំនេរអាចត្រូវបានដំណើរការដើម្បីទាញយកការសន្និដ្ឋានអំពីការរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏ល្អបំផុតនៃការទិញនិងជួលឧបករណ៍បែបនេះនិងរបៀបប្រើប្រេងឥន្ធនៈមានប្រសិទ្ធភាពបំផុតដើម្បីកាត់បន្ថយចំណាយនិងផលប៉ះពាល់អេកូឡូស៊ី។ ទីតាំងភូមិសាស្ត្រនៃគ្រឿងបរិក្ខារក៏អនុញ្ញាតឱ្យមានការកែលម្អភ័ស្តុភារគ្រឿងបន្លាស់ដែលអាចរកបាននៅពេលចាំបាច់និងពេលវេលាដែលត្រូវបញ្ឈប់។
- ប្រតិបត្តិការ: ទិន្នន័យធំ ៗ ពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលបានសាងសង់ក្នុងអគារស្ពាននិងការស្ថាបនាផ្សេងទៀតដែលអាចធ្វើឱ្យវាអាចតាមដានសកម្មភាពនីមួយៗក្នុងកម្រិតនៃការអនុវត្ត។ ការអភិរក្សថាមពលនៅតាមផ្សារចាស់អគារការិយាល័យនិងអាគារផ្សេងៗទៀតអាចត្រូវបានតាមដានដើម្បីធានាថាវាស្របតាមគោលដៅរចនា។ ព័ត៌មានស្ត្រេសចរាចរណ៍និងកម្រិតនៃការបត់បែននៅក្នុងស្ពានអាចត្រូវបានកត់ត្រាដើម្បីរកឱ្យឃើញនូវអ្វីក្រៅពីព្រឹត្តិការណ៍ព្រំដែន។ ទិន្នន័យនេះក៏អាចត្រូវបានផ្តល់ត្រឡប់មកវិញដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធព័ត៌មានស្ថាបនាព័ត៌មាន (BIM) ដើម្បីកំណត់ពេលសកម្មភាពថែទាំដូចដែលត្រូវការ។
សំណង់ឧស្សាហកម្មសំណង់សម្រាប់ព័ត៌មាននិងការយល់ដឹង
នៅពេលដែលទិន្នន័យកាន់តែធំនិងធំជាងតម្រូវការនៃការរំលាយវាទៅនឹងអ្វីដែលសំខាន់ដែលអាចប្រព្រឹត្តទៅបានកាន់តែធំ។
ការស្ទង់មតិមួយរបស់ក្រុមហ៊ុនសំណង់ដោយអ្នកលក់កម្មវិធី Sage ក្នុងឆ្នាំ 2014 បានរកឃើញថា:
- 57% ចង់បានព័ត៌មានហិរញ្ញវត្ថុនិងគម្រោងទាន់សម័យនិងទាន់សម័យ។
- 48% ចង់អោយមានការព្រមាននៅពេលមានស្ថានភាពជាក់ស្តែងកើតឡើង។
- 41% ចង់បានការព្យាករណ៍ដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេត្រៀមខ្លួនបានល្អប្រសើរសម្រាប់ព្រឹត្តិការណ៍អគារដែលល្អបំផុតនិងអាក្រក់បំផុត។
- 14% ចង់ឱ្យវិភាគតាមអ៊ិនធ័រណែតមើលឃើញជាក់ស្តែងនូវកត្តាមួយចំនួនដែលប៉ះពាល់ដល់ប្រាក់ចំនេញនិងចំនួនប៉ុន្មាន។
ការវិភាគទិន្នន័យធំអាចបើកឬផ្តល់ឱកាសដើម្បីកែលម្អទិដ្ឋភាពនីមួយៗ។ ភាពខុសគ្នានៃធាតុបញ្ចូលនៅក្នុងទិន្នន័យធំអនុញ្ញាតឱ្យមានកម្រិតល្អប្រសើរជាងមុនអំពីរបាយការណ៍ស្ថានភាពនិងការព្យាករណ៍។ ការវិភាគអាចផ្តល់នូវការចង្អុលបង្ហាញបន្ថែមទៀតនៃកម្រិតគ្រោះថ្នាក់នៃហានិភ័យមុនពេលកម្រិតលើសត្រូវបានកំណត់ហើយការដាស់តឿនត្រូវបានបង្កើត។ ពួកគេក៏ផ្តល់នូវការយល់ដឹងដែលប្រព័ន្ធប្រពៃណីមិនអាចធ្វើបាន។