整合數據 實時監控管線設施

所謂大數據思維，是要全部數據樣本而不是抽樣;關注效率而不是精確度;關注相關性而不是因果關系。

大數據并不在“大”，而在于“有用”，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。大數據時代，建筑行業自然也不能置身度外。

事實上，智能數據在國外已有不少應用，也推出了很多概念性的理念和產品。

在國外一些地區，建筑可以自行降低能耗，交通能夠預測什么地方會有交通堵點等，這些都是大數據在行業的應用。

眾人熟知的賭城，IT人士熟知的CES（美國消費電子展）所在地阿拉斯加就是數據之城。和大多數城市一樣，賭城面臨水電等市政管道因歷史數據不準確而在施工中被挖斷的威脅。為此，利用智能數據開發了城市的市政基礎設施網絡仿真模型。幫助拉斯維加斯市整合來自各個數據源的數據，利用技術生成了一個三維實時模型，能夠顯示路面和地下的各種管線設施。

未來的智能建筑在某種程度上也是大數據的集成，是一個云計算、大數據的應用中心，將來完全可以實現小到一個燈泡，大到整樓的安全、質量、環境，甚至人的行為都可以通過樓宇的大數據系統來預測。

原本智能建筑只是監測、控制、報警，而無法預測分析現狀和預測事故的發生，而當實現建筑的大數據分析時，則可實現預測、預警、規劃和引導，使建筑設備安全使用，人的環境舒適度得到調整，人員的生活、工作都能得到方便智能的應用。并且還將這些大數據信息同時與個人的手機智能端相連接，實現所有智能分析有用信息的同步享有，即可作用。

現在有很多國外公司想進入國內做建筑行業的信息化，目前國內做得很有規模、很深入的公司也比較少，但是有很多企業也都想借大數據和云計算這些新技術變革的機會努力做一些創新。

首先是數據維度比較復雜，簡單來看，既有建筑類的數據：建筑造價類數據、建筑結構類數據、建筑施工工藝類數據、建筑材料類數據，還有管理類數據。

其次是中國建筑的法律法規和對專業的要求跟國外不一樣。中國的一個特點是各個省市的建筑行業法律法規都不一樣。在這種情況下，建筑行業大數據應用成了高門檻行業。

雖然入門很難，但必須積極應對，因為大數據帶給建筑業的積極影響將是難以想象的。

以傳統的建筑行業造價咨詢公司為例，如果公司有100個造價人員，這個規模的公司至少有兩人專門做詢價，也就是找材料價格，而一個咨詢公司的咨詢師年成本大概是30萬元，兩個人就是60萬元。而從收集材料廠商數據的成本來看，收集一個廠商的信息，大約一年需要140元錢，而目前國內建筑材料生產廠商有79萬家，如果要把這79萬家的材料信息收集回來，這個成本是巨大的。

大數據的應用，不但可以大大節省人力成本，而且便于操作。

此外，大數據還將開啟建筑能源管理新模式。