Pull to refresh

Книга DataDrivenConstruction. Навигация в эпоху данных в строительной отрасли

Level of difficultyEasy
Reading time5 min
Views1.7K

В марте 2024 года вышло руководство DataDrivenConstruction, воплотившее в себе исследования и изучения интеграции данных в бизнес кейсах компаний, работающих в строительной отрасли.

В книге представлено более 200 уникальных иллюстраций, объясняющих тему данных в строительстве. Книга охватывает более 80 тем и 40 наиболее распространенных бизнес-кейсов по использованию данных в компаниях, работающих в строительном секторе.

DataDrivenConstruction Guidebook
DataDrivenConstruction Guidebook

Доступные языки: Английский, немецкий, французский, испанский, китайский, португальский, русский, итальянский, арабский, индийский, турецкий.

Для кого эта книга

Написанная доступным языком, эта книга предназначена для широкого круга читателей в строительной отрасли - от студентов и новичков, желающих постичь основы современных строительных процессов, до профессионалов, стремящихся углубить свое понимание управления данными и новых инструментов работы с данными. Будь вы архитектором, инженером, прорабом, менеджером по строительству или аналитиком данных, это всеобъемлющее руководство с множеством уникальных иллюстраций и графиков предлагает ценные сведения о том, как использовать данные в бизнесе для оптимизации и автоматизации процессов, улучшения процесса принятия решений и управления строительными проектами на разных уровнях с помощью передовых инструментов.

200 уникальных иллюстраций, более 80 тем и 40 наиболее распространенных бизнес-кейсов
200 уникальных иллюстраций, более 80 тем и 40 наиболее распространенных бизнес-кейсов

Краткий обзор частей книги

  • Часть 1: От зарождения данных в строительстве до цифровой эпохи - исследует историческое развитие использования данных в строительстве, начиная с древних методов записи данных и заканчивая появлением цифровых технологий и ERP-систем.

  • Часть 2: Типы данных, системы и инструменты, используемые в строительной отрасли - рассматриваются различные типы данных, имеющие отношение к строительству, и представляются инструменты и основы для эффективного управления данными.

  • Часть 3: Использование данных в бизнес-процессах - рассказывает о практическом применении данных в строительных бизнес-процессах, включая расчет стоимости проекта, составление смет, составление графиков и расчет "углеродного следа", а также показывает, как выглядят процессы, основанные на данных, и как они меняют способы принятия решений в компаниях.

  • Часть 4: Аналитика, автоматизация и машинное обучение - рассматривает строительный бизнес через призму аналитики данных, автоматизации, ETL-процессов, использования машинного обучения и того, как современные подходы к хранению и обработке данных меняют управление проектами в строительной отрасли.

Успейти вступить в новую эру строительства, основанную на данных
Успейти вступить в новую эру строительства, основанную на данных

Книга доступна на разных языках на Amazon и на сайте DataDrivenConstruction:

ВВЕДЕНИЕ

Как долго ваша компания сможет оставаться на плаву в мире, где технологии меняются со скоростью ветра и где каждый аспект бизнеса сегодня может быть автоматизирован и оптимизирован с помощью искусственного интеллекта или запросов в языковой модели ChatGPT? Этот вопрос не риторический. Строительная отрасль, которая стара как само человечество, стоит на пороге революции, которая обещает перевернуть все представления о традиционном строительстве.

В других секторах экономики мы уже видим, как цифровизация и автоматизация не просто меняют правила игры, но и полностью уничтожают тех, кто не справился с лавиной данных и не был готов к адаптации. Банковское дело, торговля, логистика и сельское хозяйство находятся на пути к полной трансформации, где нет места неопределенности и спекуляциям по вопросам, связанным с качеством, стоимостью и временем.

Скорость принятия решений вынуждает менеджеров в строительной отрасли принимать решения на основе мнения
Скорость принятия решений вынуждает менеджеров в строительной отрасли принимать решения на основе мнения

Стоит ли говорить, что строительство — это следующая доминошка, готовая упасть под натиском новых технологий? Роботизация, автоматизация процессов, использование открытых данных для более точного прогнозирования сроков и стоимости проектов — все это уже не просто возможности. Это неизбежность.

Сегодня в управленческих департаментах компаний, работающих в строительной отрасли, особенно остро стоит вопрос, на который невозможно дать однозначный ответ: как превратить хаос огромных массивов данных в мощные инструменты, способные радикально изменить бизнес компании и повысить производительность и эффективность?

Быстрый рост объема данных и сложности процессов становится головной болью для руководства компаний, и главная проблема заключается в том, что данные, несмотря на их обилие, остаются разрозненными, неструктурированными и зачастую несовместимыми между различными системами и программными продуктами.

Решение проблем, связанных с интеграцией данных в бизнес-процессы,
заключается в обеспечении высокого качества информации, использовании
подходящих форматов данных и применении эффективных методов создания, хранения,
анализа и обработки данных.

В мире управления и менеджмента данные являются стратегическим активом и фундаментальным ресурсом, который питает и направляет процессы компаний. Качественные данные способствуют эффективности и точности в принятии решений.

Данные и процессы являются основополагающими для управления проектами и принятия решений
Данные и процессы являются основополагающими для управления проектами и принятия решений

Осознание ценности данных заставляет различные отрасли отказаться от разрозненных приложений и сложных бюрократических структур управления. Вместо этого акцент смещается на создание новых подходов к информационной архитектуре, превращающих компании в современные предприятия, управляемые данными. Этот же логический шаг рано или поздно сделает и строительная отрасль, перейдя от цифровой эволюции к цифровой революции, которая затронет все компании отрасли.

Строительная отрасль - одна из немногих сфер экономики, которая последней приступила к процессу цифровой трансформации.

По-настоящему понять сложную концепцию — значит уметь объяснить ее простыми словами, несмотря на присущую ей сложность. Именно поэтому данная книга намеренно написана простым языком и снабжена иллюстрациями по каждой теме, что делает ее доступной для тех, кому ранее подобные темы казались слишком запутанными или сложными. Чтобы совместить теоретические термины с практическими реализациями, мы будем использовать ChatGPT - помощника, который будет разрабатывать решения за нас, не погружаясь в код и термины программирования.

В этой книге мы погрузимся в мир данных, где информация является стратегическим активом, который питает и направляет бизнес-процессы компании. Мы увидим, как компании преодолевают проблемы, связанные с информационным взрывом, и как цифровая трансформация становится не просто новым трендом, а необходимостью. От анализа различных типов данных и методов их обработки до разработки уникального "технологического принтера", способного автоматически создавать документы и прогнозы, - эта книга откроет для вас новую эру управления и обработки данных в строительстве, когда данные и технологии будут эффективно работать на ваш бизнес.

Эта книга - ваш шанс не только переждать грядущую бурю, но и взять ее под контроль. В ней вы найдете не просто анализ текущего состояния отрасли, но и конкретные рекомендации по переосмыслению и реструктуризации вашего бизнеса, чтобы стать лидером в новой эре строительства.

Остается вопрос: готовы ли вы к завтрашнему дню?

Стоимость печатной версии книги твёрдая обложка, цветная печать и почти 200 иллюстраций с учётом печати и доставки - 11 тыс. рублей.

📦 Для заказа книги "DataDrivenConstruction: Навигация в эпоху данных в строительной отрасли" пожалуйста отправьте короткое сообщение через личные сообщения в телеграмм https://t.me/artemboikoo или на почту info@datadrivenconstruction.io c указанием имени и адреса доставки.

Tags:
Hubs:
Total votes 3: ↑2 and ↓1+3
Comments0

Articles