Використання Data-driven фреймворку для спрощення аналітики будівельних проєктів

Abstract

The design-driven paradigm, implemented through BIM technologies, has markedly improved the coordination of 3D models and the flow of information throughout the lifecycle of built assets. However, substantial investments in proprietary software, the need for extensive professional training, organizational complexities, and limited interoperability—even when using IFC—are progressively revealing critical constraints. The data-driven approach offers an alternative by emphasizing continuous, automated collection, processing, and analysis of structured data in open formats (e.g., JSON, CSV), thereby enabling flexible integration of heterogeneous sources, scalable data handling, and enhanced transparency in engineering decision-making. The proposed methodology involves the creation of ETL pipelines, the application of stream analytics, and the integration of IoT data to support a seamless transition from parametric BIM models to data-centric ecosystems capable of risk forecasting, resource optimization, and the development of digital twins with high adaptability and resilience.Парадигма design-driven, реалізована через BIM-технології, суттєво підвищила ефективність узгодження тривимірних моделей та обміну інформацією протягом життєвого циклу будівельних об’єктів. Втім, значні інвестиції в ліцензоване ПЗ, потреба в глибокому професійному навчанні, складність організаційних процесів і обмежена інтероперабельність, навіть за умов використання IFC, поступово виявляють свої критичні межі. Data-driven підхід пропонує альтернативу, орієнтуючись на безперервний автоматизований збір, обробку й аналітику структурованих даних у відкритих форматах (JSON, CSV), що сприяє гнучкості інтеграції різнорідних джерел, масштабованості обробки інформації та підвищенню прозорості прийняття інженерних рішень. Запропонована методологія передбачає формування ETL-конвеєрів, застосування потокової аналітики й інтеграцію IoT-даних для плавного переходу від параметричних BIM-моделей до datacentric екосистем з можливістю прогнозування ризиків, оптимізації ресурсів та побудови цифрових двійників із високим рівнем адаптивності та стійкості