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畅谈结构化数据:建筑地产商业智能的应用关键

商业智能是近几年热门技术话题,不少建筑和房地产企业专注于打造自身的企业驾驶舱,从各个不同维度提升项目运营和企业管理水平,为决策提供支持。要打造智能联动的企业驾驶舱,需要什么样的数据平台?它能带来什么效益?这对当前企业来说仍存有不少疑问。

 

为什么说未来的企业管理要有所变革,才能智胜数字化时代?

2019年建筑业的增长规模达11.4万亿,牛津经济研究院指出2030年预测会增长至17.5,潜力十分巨大。当市场份额迅速扩展,意味着更多竞争者参与博弈,市场同质化越来越严重。在激烈竞争环境中保持增长优势并赢得市场,是每家企业高管需认真思考的问题。这使得建筑及房地产企业需要从当前的粗放型管理,逐步向精细化管理进行转变,以更好的协同方式快速应对任何变化、摆脱困境。其中,商业智能是当前一大利器,科技与商业二者结合带来的巨大优势,推动企业往精细化管理方向转变。

 

商业智能有什么优势?

1、直观展示企业当前运行情况:每个项目的成本、进度情况、运行是否是正常等,通过商业智能进行汇总、分析、展示,一目了然。

2、量化具体企业经营表现与盈利能力:包括建筑和房地产领域细分板块,和集团不同业务范畴的综合版块。了解每个板块的盈利能力、经济表现、超越或落后程度,以及相较之下的优劣势。

3、凸显企业管理中隐藏的问题:对比两个相似项目,一个特征是工期长、成本高,另一个则是工期短、成本低。通过商业智能分析其存在的问题,是否由于某些外部因素或者内部管理原因而导致项目进展不尽人意,以此作出适当调整。

4、展示当前企业的未来发展趋势:引领战略方向,展示整个企业的边际效益是逐步提升或下降,以及方向趋向好坏,从而调整经营策略,迎合未来趋势。

5、为管理层的决策提供数据支撑和指导:运用具体数据协助、支撑管理层对企业做出正确决策,减少凭个人直观感觉、拍脑袋做决定。

企业如何打造一个高效的驾驶舱?实现商业智能的关键是什么?

高效的商业智能并不难实现,而在于你是否做出了对的选择。除了人才以外,21世纪商业致胜的关键是数据!很多企业往往忽略了数据在企业管理中的作用,无法有效收集数据,更谈不上应用。众所周知,每个项目工期都非常紧张的情况下,时间影响不言而喻。如果把找数据和记录的时间用到项目管理的创新和提升工程质量和安全,对企业来说一定是利大于弊。

目前行业现状存在的最大缺陷是,企业内部使用的各种工具并没有被打通,无法实现互联互通,各个部门之间各自为政,企业难以实现高效化管理、一体化管理。整个建筑行业的数据非常零散,具体表现在几个方面:

1、不同项目之间、同一个项目不同时期之间的数据格式混乱,没有统一形式记录,当需要去搜索时,便需要花费大量的人力物力去寻找。

2、项目数据没有形成统一的模板,很多项目完成后,它的经验、知识、信息等有价值数据却没法保存,不能为下一个项目形成指导作用,这是现场项目管理中存在比较大的一个弊端。

3、不注重数据资产积累,无法形成组织过程资产,不利于企业未来长远发展。

4、部门版块之间的格式不兼容,无法“交流”。目前难以想象一个项目部把项目计划和成本信息连接起来,因为二者被认为是使用两种不同的语言,管理两个不同的维度。此外,管理流程的数据也没有记录下来,审批流程结束,却无法追溯审批人员、查阅人员等。

畅谈结构化数据:建筑地产商业智能的应用关键

 

因此,商业智能的关键核心是,把过去零散的数据转化为结构化的数据。结构化的数据不止是单纯地将数据以一种规范的格式记录下来,而是让不同维度、不同部门、不同板块的数据能够有一个最大的公约数,实现不同数据之间的交换、交流、互通。此外,结构化数据必须包含管理流程的过程数据,不局限于项目的基础管理数据。

 

结构化数据给企业带来什么样的驱动力?

1、当前数据的快速查阅与搜索

2、项目数据的有效对比与分析

3、历史数据形成模板并重复利用

4、商业智能的高效展示

5、机器学习与人工智能

当前数据的快速查阅与搜索是基本功能。每一个项目以同一标准、统一规范来进行数据的处理,实现项目数据之间的有效对比与分析。通过历史数据形成模板并重复利用,而以一种高效的展示方式供高层领导查阅,更进一步驱动机器学习和人工智能。但若没有数据给机器做支撑,就没有数据学习和分析的过程。

 

结构化数据在智能管理系统中的呈现方式和优势概览

通过结构化数据在iTWO 4.0系统中的呈现方式,深入了解商业智能在建筑及房地产领域的应用,助力提升人员的工作效率,更好地运用数据去构建企业数字平台,根据市场变化和项目动态来调整企业战略和方向。

畅谈结构化数据:建筑地产商业智能的应用关键

 

首先,iTWO 4.0数据层级的最底层是BIM模型。如果每一个设计院在设计BIM模型时遵循一定的建模规则,那么每一个构件的信息、属性、标志或者命名方式便得到规范,因此形成了结构化的数据。

第二,建立企业自身平台的结构化数据,集成不同专业、不同部门的模板,形成了基础层,包括清单模板、算量计价模板、定额模板、进度计划模板等,供每一个项目使用。每个项目完成之后,所积累的经验和知识以模板形式保存下来。

接下来,是运营相关的业务层。业务人员提取相应数据,应用到对应的业务板块,例如造价人员提取对应的清单、定额、算量规则,高效地完成工作流程。业务层把基础层的结构化数据进一步增值、更新,给每个项目带来具体的动态信息。

再往上一层,管理层将业务层的成果进一步管理,例如造价成本、进度计划、采购规划等,通过审核流程、功能流程,真正把业务流程贯通起来。

最终汇总呈现给决策层的是,管理层的管理结果以及业务层的工作结果,形成了企业驾驶舱,也就是商业智能,帮助决策层直观地了解到项目当前运营状态,通过结构化的方式来查看企业管理情况。

 

畅谈结构化数据:建筑地产商业智能的应用关键

 

通过以上数据模型,可从另一面展示商业智能在iTWO 4.0的应用。BIM模型作为结构化数据的起点,作为iTWO 4.0系统的一把钥匙,从基础层里抽取目标数据。模型信息可以帮助我们从海量的数据库里把所有有用的信息抽取出来,接着被业务部门进一步处理与分析,数据在不同部门之间形成了协作关系,然后供管理层进行数据交换与管理,最终通过商业智能汇聚、分析、展示,让所有数据为决策层所用,帮助他们快速查看企业当前项目的表现情况。

 

实现企业结构化转型的关键

实现企业结构化的转型,有三个很重要的方面:企业级大数据库、标准化工作流程、数据的互联互通。

1、企业级大数据库:是基础,也是必需。

 

畅谈结构化数据:建筑地产商业智能的应用关键

 

蕴含不同专业、不同板块的基础数据,例如商业伙伴、清单模板、算量计价规则、定额、项目模板、施工组织模板,所有数据以结构化的形式保存,打造企业自身的大数据库。未来,企业不需要重复建立数据,只需从数据库调取,就能够应用到当前的项目,有助于提升业务部门的工作效率,提升产出成果的精确度,缩短工作时间,减少加班。

举个例子,三维模型中的墙梁柱板信息,以及每个混凝土的等级都不一样,建模时把这些信息全部定义好再导入,系统将自动识别属性,从算量计价库里面提取对应的规则,再套用到模型上,整个过程基本不需要人手去操作,就能实现一键算量、一键计价。

 

2、标准化的工作流:把标准的结果储存下来,形成企业管理的结果。

畅谈结构化数据:建筑地产商业智能的应用关键

首先必须要设置结构化、标准化的工作管理流程,保证每一个用户录入的数据质量,确保数据正确无误、不会丢失。当有了准确的标准化、结构化的数据之后,系统根据具体的操作自动完成某些特定功能。

例如,施工现场受天气或疫情影响,某一个施工项需要调整计划工期,那么你只需要发起一个审核流程,向领导汇报需要调整的施工项、预计完成日期等,系统就能自动对整个施工计划进行调整,不需要太多人工操作,调整完成后所有结果形成归档文件,有助于后续查看调整原因、过程和审批结果等信息。数据查询过程只需1到2秒,极大地提升管理过程效率。

 

3、模块数据之间的关联:如果仅仅是数据库储存,里面数据仍是割裂的,是无法实现高效的商业智能。通过iTWO 4.0的企业级应用,真正实现不同板块、不同部门之间数据的互联互通。

畅谈结构化数据:建筑地产商业智能的应用关键

 

在iTWO 4.0中将进度计划信息与成本信息管理关联并一一对应,方便制定资金计划、采购计划或者资源需求计划,也可以把进度、成本、模型三者关联,对整个项目进行5D模拟,快速了解项目成本的累积过程,提前预测整个施工流程的潜在风险等。

 

智能管理的企业级实施应用展示

畅谈结构化数据:建筑地产商业智能的应用关键

图上所述,通过几个方面对整个企业来进行管理,包括招采成本、施工管理、工厂生产、质量安全、项目订单。从各个不同维度形成企业的商业智能应用,供高层领导查看当前项目的发展情况,为决策提供支持。例如施工管理界面,清晰展示了当前企业内部的施工完成情况,了解项目是否处于正常状态、分别有多少施工项延期或超出预期。

结构化数据的延伸应用-人工智能

结构化的数据能够衍生人工智能应用,只有基于结构化数据才能产出智能的结果。为什么这么说呢?因为浅层的基础数据无法实现问答式的人工智能,必须通过机器的学习,根据当前的结构化数据提取对应的项目数据,进行对比和分析,实现数据之间的互联互通,机器才能“明白”内部的管理流程并运作起来。因此,要真正实现高效的商业智能,结构化数据的管理是必不可少的环节。

 

总的来说,建筑商业智能可以帮助人们直观地展示企业当前工程项目的运营情况,量化具体企业经营表现与盈利能力,凸显管理中隐藏的问题,展示当前企业的未来发展趋势,并为管理层的决策提供数据支撑和指导。商业智能的核心是把零散的数据转化为结构化的数据。项目数据的结构化是必要的存在,从源头上管理好项目的数据,解决数据混乱的问题,才能真正提升商业智能在建筑及房地产企业管理中的价值。

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