Ingenieur- und Bausektor

Die Rolle von Big Data bei der Entwicklung des Ingenieur- und Bausektors

Künstliche Intelligenz, IOT, maschinelles Lernen, BIM und viele andere große technologische Trends haben den Baumarkt revolutioniert, und sie alle haben einen gemeinsamen Hintergrund: Big Data. Der Grund dafür ist, dass sie Daten benötigen oder sich aus ihnen speisen, um Einblicke, Vorhersagen, Sicherheit, Transparenz und Effizienz in Ingenieur- und Bauprozessen zu schaffen.

Daher ist die Schaffung gut etablierter Prozesse zur Erfassung, Speicherung und strategischen Nutzung von Daten der erste Schritt, um alle Vorteile zu nutzen, die diese Innovationen bieten können. Darüber hinaus ist die Einbeziehung der Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse in das Baumanagement von entscheidender Bedeutung, um Ihr Unternehmen auf die Zukunft vorzubereiten und sicherzustellen, dass es auf dem Markt wettbewerbsfähig bleibt.

So macht es beispielsweise keinen Sinn, in BIM-Plattformen und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz zu investieren, wenn Ihr Unternehmen nicht über die notwendigen Informationen verfügt, damit diese Technologien ihr volles Potenzial entfalten können.

Data Lake: Lösung des Datenzugriffsproblems in großen Unternehmen

Was ist ein Daten Lake überhaupt?

Ein Data Lake ist ein Repository, das die Speicherung einer großen Menge von Rohdaten in ihrem nativen Format ermöglicht, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, was denjenigen, die es einsetzen, mehrere Vorteile bringt, wie z. B.

Zentralisierung: Daten aus verschiedenen Quellen werden an einem gemeinsamen Ort zentralisiert; 

Skalierbarkeit: Es ermöglicht die Speicherung einer großen Datenmenge und hat das Potenzial, seine Größe zu erweitern, wenn die Datenmenge zunimmt;

Geringe Lagerkosten: Die Lagerkosten sind ein wichtiger Aspekt, der berücksichtigt werden muss. Der Datensee bietet kostengünstigen Speicherplatz für die Daten;

Datenvielfalt: Data Lake kann verschiedene Datentypen speichern, z. B. Transaktionsdaten, API-Daten, Sensordaten, Binärdaten, Daten aus sozialen Medien, Chats usw;

Keine Bürokratie: Benutzer aus verschiedenen Abteilungen können schnell auf die Inhalte des Data Lake zugreifen, da sie in einem zentralen Repository gespeichert sind. Auf diese Weise kann ein Benutzer problemlos Daten sammeln, die für Geschäftsentscheidungen in jedem Bereich wichtig sind.

Wenn sich die Quelldaten in einem Data Lake befinden, ohne dass eine einheitliche Struktur oder ein Kontrollschema vorgegeben ist - in einem Data Lake werden die Datenstruktur und die Anforderungen erst dann definiert, wenn die Daten benötigt werden -, kann die Unterstützung für neue Fälle viel direkter und schneller erfolgen, so dass die Mitarbeiter auf alle benötigten Informationen zugreifen und so die gewünschten Berichte mit den gewünschten Tools entwickeln können. Auf diese Weise wird die IT-Abteilung zum Hüter der Infrastruktur und der Daten in der Cloud, während andere die Verantwortung für die Erkundung und Extraktion der Daten übernehmen.

Da der Wert der Daten nicht von Anfang an klar ist, werden sie zum Zeitpunkt der Speicherung im Data Lake nicht klassifiziert, sondern in ihrem Rohformat geladen und zur Nutzung bereitgestellt. Erst wenn der Zugriff auf die Daten erfolgt, werden sie klassifiziert.  Dadurch entfällt die kostspielige Datenaufbereitung. Da die Kosten für die Datenspeicherung minimal sind und große Datenmengen jederzeit gespeichert werden können, müssen Sie nicht entscheiden, welche Daten relevant sind, sondern können einfach alle Daten im Data Lake speichern. Nicht zuletzt deshalb, weil Daten, die im Moment noch unbedeutend erscheinen, in Zukunft von Bedeutung sein können. 

Kurz gesagt, ein Data Lake fungiert als Intelligenzzentrum für Unternehmen, eine einheitliche Datenbank, deren Zweck es ist, auf einen unbekannten Nutzungsbedarf vorbereitet zu sein.

Es ist jedoch zu beachten, dass ein zentralisiertes Data Warehouse nur dann sinnvoll ist, wenn die gespeicherten Daten für die Verwendung durch verschiedene Abteilungen extrahiert werden müssen. Darüber hinaus sind für den Einsatz eines Data Lake auf Unternehmensebene bestimmte Funktionen erforderlich, um die Integration in die allgemeine IT-Anwendungs- und Datenmanagementstrategie sowie in die Datenflusslandschaft des Unternehmens zu ermöglichen. Außerdem muss sichergestellt werden, dass der Data Lake die richtigen Daten zur richtigen Zeit erhält. Daher müssen Integrationsplattformen, die im Hintergrund arbeiten, in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Werkzeugen in Echtzeit und nach Bedarf zu senden, und zwar auf der Grundlage verschiedener Geschäftsfälle. 

Außerdem geht es bei einem Data Lake nicht nur darum, Daten zentral zu speichern und sie verschiedenen Abteilungen zur Verfügung zu stellen. Da immer mehr Benutzer beginnen, die Daten direkt oder über Anwendungen und Analysetools zu nutzen, nimmt die Bedeutung der Governance für den Data Lake zu. In diesem Zusammenhang besteht die größte Herausforderung darin, sicherzustellen, dass Strategien und Verfahren für die Datenverwaltung vorhanden sind und durchgesetzt werden. Es sollte eine klare Definition des Eigentümers jedes Datensatzes sowie Informationen darüber geben, wie und wann diese Daten in den Data Lake gelangen. Alles muss sehr gut dokumentiert werden, was die Zugänglichkeit, Integrität, Konsistenz und Aktualisierungen der einzelnen Daten betrifft, einschließlich der Verfolgung und Protokollierung der Manipulation von Datenbeständen im Data Lake auf der Grundlage klar definierter Richtlinien.

In großen Unternehmen ist die vielleicht stärkste Auswirkung eines Data Lake die Aktivierung von Innovationen. Denn die Technologie hat das Potenzial, Informationssilos und andere Barrieren zu überwinden. Indem den Managern ein klareres Bild des Unternehmens vermittelt wird, können sie die Zwänge zwischen den Funktionseinheiten verstehen und die Zusammenarbeit erleichtern, was langfristig die Unternehmenskultur verändern kann.

effizientere Bestände durch KI.

Wenn Sie mehr Artikel kaufen, als Sie benötigen, werden Sie am Ende Artikel haben, die ungenutzt in Ihrem Bestand liegen, d. h. Sie binden unnötig Kapital, was zu Lager- und Wartungskosten führt. Wenn Sie nicht genügend Artikel kaufen, gehen Ihnen schnell die Vorräte aus. Und ein nicht verfügbares Produkt, das nicht nachgefragt wird, ist nicht nur ein verlorener Verkauf, sondern auch ein unzufriedener Kunde, der sich im nächsten Moment vielleicht für einen Konkurrenten entscheidet. Aus diesem Grund ist es äußerst wichtig, das Verhalten Ihrer Verkäufe zu verstehen und zu wissen, wie Ihre zukünftige Nachfrage aussehen wird. 

Vorhersage von Nachfrage und Beständen

Prognosemethoden verwenden Analysen von Zukunftsprojektionen vergangener Daten und anderer Faktoren, die die Ergebnisse beeinflussen, wie Saisonabhängigkeit, Vorlaufzeiten, Produktionsfehler und Marktveränderungen. Um die Festlegung von Planungszyklen, Produktion und Beständen zu unterstützen und so die Entscheidungsfindung zu erleichtern. Unternehmen, die ihren Prognosen keine große Aufmerksamkeit schenken oder sie nicht korrekt durchführen, können mit Problemen wie Überschuss oder Mangel an Lagerbeständen, Rohstoffverschwendung, ungenutzten Kapazitäten usw. konfrontiert werden. Aus diesem Grund spielt die Prognose eine grundlegende Rolle in der Unternehmensstrategie. 

Mit Hilfe von Nachfrageprognosen können Unternehmen beispielsweise die künftige Nachfrage abschätzen und bestimmen, wie der Betriebs- und Produktionsprozess ablaufen wird, bei dem Rohstoffe in ein Endprodukt für die Verbraucher umgewandelt werden. Kurz gesagt, bedeutet Nachfrageprognose, dass die Menge der einzukaufenden Rohstoffe, die Menge der herzustellenden Produkte, die Anzahl der auszuliefernden Produkte, die Anzahl der einzustellenden Mitarbeiter und die Anzahl der zu bauenden Anlagen bestimmt werden. 

Wenn man in der Lage ist, die Menge der Produkte abzuschätzen, die ein Geschäft in der Zukunft verkaufen wird, d. h. eine Umsatzprognose zu erstellen, können die Geschäftsinhaber den erforderlichen Lagerbestand bestimmen, um einen Überschuss oder einen Mangel an Artikeln zu vermeiden. Die Geschäftsleitung sollte daher diesem Prozess große Aufmerksamkeit schenken, indem sie die Absatzprognose mit dem Bestand des Geschäfts abgleicht und den richtigen Produktmix zusammenstellt, da sich die Absatzprognose direkt auf die künftigen Kosten und Gewinne auswirkt.

In ähnlicher Weise sind auch Modelle für Bestandsprognosen entscheidende Elemente des Prognoseprozesses. Für Großhändler und Distributoren von langlebigen Gütern ist die Bestandsprognose besonders wichtig, da sie die Grundlage für alle Unternehmenspläne in Bezug auf Markt- und Umsatzprognosen darstellt.

Klassische Prognosemethoden vs. Modelle des maschinellen Lernens 

Prognosen sind jedoch mit einer gewissen Unsicherheit behaftet, da die meisten Ereignisse, die sich auf den Markt auswirken, einfach nicht deterministisch modelliert werden können. So ist es beispielsweise schwierig, eine Preissenkung durch Wettbewerber oder ein Ereignis, das einen Lieferanten daran hindert, seine Produkte rechtzeitig zu liefern, vorherzusagen. Noch schwieriger ist es, das Aufkommen einer überlegenen neuen Technologie vorherzusagen. Und hier kommen Lösungen ins Spiel, die auf maschinellem Lernen basieren. Klassische Prognosemethoden, wie die durchschnittliche, periodische und gleichmäßige Zeitreihenprognose, schließen diese Unsicherheit fast vollständig aus. Da die Ungewissheit ganz oder teilweise ignoriert wird, kann es sein, dass viele Situationen in den Prognosen einfach gar nicht zum Ausdruck kommen. Dennoch ist diese Art der Prognose in den Unternehmen nach wie vor vorherrschend.

Um dieser Ungewissheit zu begegnen, ist es wünschenswert, nicht nur das wahrscheinlichste künftige Ergebnis, sondern auch andere alternative Ergebnisse vorherzusagen. Die probabilistische Prognose ist die populärste statistische Formalisierung dieser Erkenntnis. Es wird eine statistische Schätzung für alle möglichen Ergebnisse erstellt, wodurch ein viel breiteres Spektrum als bei den klassischen Methoden abgedeckt werden kann.

Außerdem sind die meisten der derzeit angewandten Techniken mit erheblichen Prognosefehlern behaftet. Dies führt zu Schwierigkeiten bei der Ermittlung von Trends in den Daten und zu einer eingeschränkten Fähigkeit, die Ursachen für die Variabilität zu verstehen. Die klassischen Verfahren beruhen jedoch auf Zeitreihenprognosen, die nur einige wenige zukünftige Nachfrage-, Absatz- und Bestandsfaktoren berücksichtigen können. Bei der Vorhersage geht es jedoch nicht nur um zukünftige Werte. Dies sind nur einige der vielen Elemente, die prognostiziert werden müssen. 

Ihr Unternehmen ist schlauer

Um diesem Bedarf gerecht zu werden, ermöglicht es die prädiktive Analytik in Verbindung mit Algorithmen des maschinellen Lernens, ohne weiteren Aufwand Tausende von Informationen anhand einer unbegrenzten Anzahl von Schlüsselfaktoren auf einmal auszuwerten und so zu ermitteln, welche Faktoren die Anzahl der Verkäufe und Bestände eines Geschäfts in der Zukunft bestimmen.

Kurz gesagt, der Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens wird zu einer effizienteren Vorhersage für das Betriebsmanagement beitragen.