Технології управління великими даними проєктів міського будівництва - Соловей , Ольга; Гончаренко , Тетяна; Фесан , Анатолій (Управління розвитком складних систем, 2024)
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.