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无论你需不需要,数据都存在,只不过存在形式可能是离散的。而信息,是为了特定的目的,回答特定的问题,把数据以特定的方式组织到一起。
最重要的是,首先得提出问题,才能得到信息。
软件把数据组合成有用的信息,有三个重要的手段,它们是结构化、可视化、和关联性。
咱们来总结一下从数据到信息的特征:
➤ 数据一直都在,软件不会凭空创造数据,即便你不用支付宝而使用现金,你每次的消费数据也存在不同的商家那里,只不过你想重新组织它们会花更大的成本。
➤ 信息不是天然存在的,要把数据组织起来,才能「挖出」信息。特定的软件只会提供特定的组织方式和维度,没有软件是万能的。
➤ 生成信息不一定靠软件,你可以用纸笔记账,但你想组织数据挖掘出信息,会花大量的时间,软件的作用是用关联性、结构化和可视化的方式,提高获得信息的效率和准确性。
➤ 在得到信息之前,你一定要先问一个问题。如果你提不出问题,除了得到看起来比较炫的图形,数据对你来说就没有意义。
到这儿,你对信息是不是有些新的认识了?
建筑工程造价管理问题分析
咱们继续聊回到BIM中的信息,它同样符合上面说的特点。咱们来举几个例子说明。
比如在规划阶段,你用概念体量创建了这么一个异形的楼,按照标高来分割楼层。除了出几张炫酷的渲染图,体量在模型层面的作用就结束了。
但你可以问这样一个问题:如果我想让这栋楼的商用面积和居住面积大体相等,该怎么划分楼层?
这时候你可以通过明细表统计一下体量楼层的面积,这一步是数据结构化。
不过还是没得到你想要的答案,下一步,你可以把结果导出,通过简单的公式计算,在Excel里获得这样的图表:
答案是不是马上就得到了?这一步是数据可视化。
后来方案变更,这个体量的形体发生变化,每一层的面积也变化了。传统的设计方式,你还需要把每一层的面积单独算一次,重新做表格;而在BIM里,这一步的工作由软件代劳了,随着形体的变化,你可以直接无缝得到这张新的图表,楼层划分方案就需要重新调整了,这就是关联性。
再举个例子,比如你做好一栋建筑,画好了门窗之后,不提出问题的话,就没有什么信息能给你了,最多可以加上日光路径出一张比较炫的分析图,但也没什么用处:
但如果你问一句:这窗户开这么大合理吗?这样排布采光会不会有问题呢?需不需要加设室内灯光呢?
你可以通过一套算法来对室内各个角落的光照度进行计算,但想要更高的效率,就可以把可视化手段派出来——你可以设置好项目位置、时间、天空模型等信息,利用云渲染的功能得到这样的图:
图片左侧是照度分析,右侧是真实渲染,左下角则是照度从暗到明的图例。这张图片背后是一个长长的结构化数据表格,有四列数据,分别是每个点的XYZ坐标值,以及这个点的照度计算值。
但你不需要看到那张表格,甚至不需要知道照度的计算方式,从可视化处理后的图上就能直观的看到什么地方该加窗户,什么地方该加灯。
再举个例子。
Revit会自动给由墙和板封闭起来的区域加上一个叫空间的属性,你可以通过分析板块中的「热负荷和冷负荷」模块,来设置每个空间的功能、人员密度、照明需求、加热和制冷的温度控制等等信息。
通过这些数据的设置,软件会帮你算出建筑性能分析表,给你一份能耗分析报告,进而帮你优化空间的区分,指导照明和暖通设备的设计。
这种分析、计算、模拟、优化的工作,在传统的工作方式中叫做CAE,它的历史比BIM悠久得多,只不过原先因为CAD软件无法提供它所需要的数据,无法跟设计同步进行,一般都是在整个设计完成后,再用单独的软件来做,达不到指导设计的效果。
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