Технології управління великими даними проєктів міського будівництва
DOI:
https://doi.org/10.32347/2412-9933.2024.60.121-128Ключові слова:
великі дані, типи великих даних, задача управління великими даними, технології управління великими данимиАнотація
Трансформація будівельної галузі відповідно до концепції Construction 4.0 можлива за умови наявності технології для управління великими даними проєктів будівництва, де завдання управління великими даними включає задачі: збирання; опрацювання; оновлення; резервного копіювання та збереження даних. На сьогодні інформаційні технології проєктів міського будівництва є комплексом інтегрованих програмних комплексів, а дані проєктів будівництва залишаються такими, що зберігаються в різних сховищах даних, що ускладнює, а іноді робить неможливим їх використання для реалізації проєкту. Вибір технологій управління великими даними також залежить від типів великих даних, які є характерними для проєкту. Метою пропонованої роботи є визначення переліку технологій для управління різнотипними даними проєктів міського будівництва для уможливлення використання їх для автоматизації проєктів міського будівництва. Для досягнення мети в роботі проведено аналіз типів і форматів даних інформаційних систем проєктів міського будівництва, а саме: систем управління бізнес-процесами; систем взаємодії із зацікавленими сторонами; систем управління охороною праці та ризиками на будівництві; систем управління експлуатацією; систем проєктування та створення моделей просторових об'єктів; систем доповненої реальності (VR/AR); систем для інженерного аналізу. На основі аналізу типів і форматів даних визначено, що дані належать до категорій: структурованих, напівструктурованих і неструктурованих типів даних. Вивчення розробок вчених щодо технологій управління великими даними визначених типів дало змогу скласти список технологій для управління даними проєктів міського будівництва, а саме: для збору даних – Apach Kafka, Apache Hbase, Apache Spark, Apache Hadoop, Stream Analytics, Scrapy, Twitter API, Facebook Graph API; для обробки даних – технології "Інтелектуальний аналіз текстів", "Комп’ютерний зір", машинне та глибинне навчання; для збереження даних – AWS S3, AWS RDS SQL, Azure Data Lake, HDFS, Redi, CosmosDB, MongoDB, Azure Blob Storage; для резервного копіювання – AWS Backup, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Backup, MongoDB Backup, Cassandra Backup; для оновлення – Apache Kafka/Flink/Spark Streaming, SQL. Подальші дослідження полягатимуть у проведенні аналізу ефективності методів визначених технологій для вирішення завдань управління даними проєктів будівництва залежно від характеру надходження даних.
Посилання
Statsenko, L., Samaraweera, A., Bakhshi, J. & Chileshe, N. (2023). Construction 4.0 technologies and applications: A systematic literature review of trends and potential areas for development. Construction Innovation, 23 (5), 961–993.
Honcharenko, T. (2022). Modern information technologies for simulation of the urban environment and creation of digital duplicate of city objects. Management of Development of Complex Systems, 51, 87–93, dx.doi.org10.32347/2412-9933.2022.51.87-93.
Batty, M. & Yang, W. (2022). A digital future for planning: Spatial planning reimagined. Digital Task Force for Planning.
Goncharenko, T. A. (2020). Structure of the CIM methodology for information modeling of the urban environment based on the integration of BIM and GIS technologies. Bulletin of the National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". Series: Informatics and Modeling, 2 (4).
Basir, W. N. F. W. A., Ujang, U., Majid, Z., Azri, S. & Choon, T. L. (2020). The integration of BIM and GIS in construction project–A data consistency review. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 44, 107–116.
Zhang, J., Zhu, Z., Liu, H., Zuo, J., Ke, Y., Philbin, S. P., ... & Ni, Q. (2023). System framework for digital monitoring of the construction of asphalt concrete pavement based on IoT, BeiDou navigation system, and 5G technology. Buildings, 13 (2), 503.
Chen, S. Y., Zhang, J. X., Ni, Q. C., Skitmore, M., Ballesteros-Pérez, P., Ke, Y. J., ... & Sun, H. J. (2022). Data-driven platform framework for digital whole-process expressway construction management. Frontiers in Neuroscience, 16, 891772.
Lee, D., Lee, S. H., Masoud, N., Krishnan, M. S. & Li, V. C. (2021). Integrated digital twin and blockchain framework to support accountable information sharing in construction projects. Automation in construction, 127, 103688.
Bello, S. A., Oyedele, L. O., Akinade, O. O., Bilal, M., Delgado, J. M. D., Akanbi, L. A., ... & Owolabi, H. A. (2021). Cloud computing in construction industry: Use cases, benefits and challenges. Automation in Construction, 122, 103441.
Paneru, S. & Jeelani, I. (2021). Computer vision applications in construction: Current state, opportunities & challenges. Automation in Construction, 132, 103940.
Ding, Y., Ma, J. & Luo, X. (2022). Applications of natural language processing in construction. Automation in Construction, 136, 104169.
Shahzad, U. (2023). A comparative analysis of ERP system providers.
Alam, M. W., Azeem, M. A., Farooqi, M. R., Ahmad, M. F., Khan, M. A. & Khan, M. J. A. (2022). E-Crm In E-Tail Organizations-A Boon For Technological Infrastructure Development. Academy of Marketing Studies Journal, 26 (S2).
Elabd, N. M., Mansour, Y. M. & Khodier, L. M. (2020). Social distancing in construction: investigating the role of technologies in supporting remote management. Journal of Engineering and Applied Science, 67 (8), 2073–2091.
Tran, S. V. T., Lee, D., Bao, Q. L., Yoo, T., Khan, M., Jo, J. & Park, C. (2023). A human detection approach for intrusion in hazardous areas using 4D-BIM-Based spatial-temporal analysis and computer vision. Buildings, 13 (9), 2313.
Subedi, R., Chou, E. & Williams Jr, A. (2022). GIS Based Integrated System for Analysis, Planning, and Visualization of Transportation Infrastructure, Safety, and Equity in Urban Area. In International Conference on Transportation and Development 2022 (pp. 97–107).
Honcharenko, T., Mihaylenko, V. & Lyashchenko, М. (2020). Application of distributed software technologies at the stage of urban planning design. In Scientific and practical conference "Distributed software systems and technologies" (рр. 25-26).
Lu, Q., Chen, L., Li, S. & Pitt, M. (2020). Semi-automatic geometric digital twinning for existing buildings based on images and CAD drawings. Automation in Construction, 115, 103183.
Hasibuan, S. A. R. S. & Qolby, A. A. (2023). Solution of Beam Structure Analysis Using SAP2000. International Journal of Innovative Research in Computer Science & Technology, 11 (1).
Hajirasouli, A. & Banihashemi, S. (2022). Augmented reality in architecture and construction education: state of the field and opportunities. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 19 (1), 39.
Bozkurt, A., Ekici, F. & Yetiskul, H. (2023). Utilizing Flink and Kafka Technologies for Real-Time Data Processing: A Case Study. The Eurasia Proceedings of Science Technology Engineering and Mathematics, 24, 177–183.
Mehmood, M. A. & Tahir, B. (2024). Humkinar: Construction of a Large Scale Web Repository and Information System for Low Resource Urdu Language. IEEE Access.
Nagy, E., Lovas, R., Pintye, I., Hajnal, Á. & Kacsuk, P. (2021). Cloud-agnostic architectures for machine learning based on Apache Spark. Advances in Engineering Software, 159, 103029.
Adesokan, A. (2020). Performance Analysis of Hadoop MapReduce And Apache Spark for Big Data.
Watson, A., Das, S. K. & Ray, S. (2021, October). Daskdb: Scalable data science with unified data analytics and in situ query processing. In 2021 IEEE 8th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA) (pp. 1–10). IEEE.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Ольга Соловей , Тетяна Гончаренко , Анатолій Фесан
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
