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大数据是指大容量、高速和/或高可变性信息资产,需要新形式的处理,使增强决策、洞察发现和流程优化。它有多大?大数据是测量tb(1000字节)pb(100万字节)字节(1万亿字节)。

这个世界充满了大数据的例子。沃尔玛在美国每小时信用卡处理大约一百万个事务。在美国,there are more than 40 billion credit card transactions every year. Using more than 60 years of historic data and models involving 82 billion calculations, one startup company is now able to accurately predict weather conditions 40 days in advance. IBM interprets 350 billion annual meter readings to better predict power consumption.

2012年,全球2.7 zb的数字内容创建。智能设备和更大的数字化的出现大大增加了可用的数据点的数量。除了体积,数据和建立相互关系的复杂性是一个巨大的挑战。在全球范围内,2012年280亿美元的支出是在大数据技术,,预计将增加到340亿年的2013美元。

在过去的几年里,不仅仅是量的数据呈指数增加;也不同——我们今天捕捉更多变量捕获更多的每个变量的样本。

以传统建筑——能源基线方法定义的示例是关联整体建筑消费与外部空气温度,也许还占用和操作水平。然而,随着先进的计量和楼宇自动化系统,我们现在可以通过个人服务类型,分析数据具体建筑位置,甚至在一天的特定时间。因此我们有更多的变量来考虑(当然,大量的数据)同样的分析——这是伟大的,因为它允许更有针对性的分析,但这也意味着我们需要确定最重要的变量进行分析,否则我们很容易诱惑误导分析。

绿色空调照片nostal6ie通过在上面

大数据总是存在。今天,科技使我们能够捕获和使用大数据连接各种元素的生态系统——设施数据,性能和操作数据的系统安装在这些连接设施,维护历史和制造商的数据。技术的进步使其更容易连接,捕获和使用大数据。技术终于进化让我们数字化建设子系统和便携式数据几乎一样大。

因此,大数据分析的挑战真的开始大数据管理,然后分析。大数据分析必须反过来导致“大见解”和“大动作”——今天的挑战是在完成“大数据和分析价值链。”

大数据在暖通空调:冷却器的情况

建筑的采暖通风和空调(HVAC)系统通常使用建筑的总能源需求的60%左右。翻译,冷却器植物消耗35%,到20%,或建筑物能源消耗总量的五分之一。

所以,冷却器植物必须的第一个逻辑起点对于任何建筑节能倡议。平均约30机组的操作参数可以被监视。如果这些参数捕获和记录每15分钟,它转化为每年超过100万条记录一个冷却器。对于一个中等规模的建筑,通常大约600暖通空调设备和系统数据点捕获利用楼宇自动化系统(BAS)。如果每15分钟获取信息并存储为每个建筑,每年将会有超过2100万条记录。5000年类似的建筑,每年超过1050亿的记录将被捕获,转化为超过4.2 tb的数据存储。

业主和运营商可以利用大数据和分析在许多方面创造实实在在的价值:

• 先进的分析。它可以帮助更好的理解建筑和设备性能。它允许历史趋势、模式识别和因果关系的问题和事件发生在各种建筑和暖通空调子系统。
• 聪明的见解。它使基准建筑的暖通空调系统性能对行业标准或基准。所有者和经营者可以交叉检查他们的能源使用在暖通空调系统以及他们如何与同行。
• 预防性维护。通过适当的对过去的性能数据的分析和问题的趋势,未来潜在的维护问题可以通过仿真确定和预测技术。这样的行为将有助于延长设备寿命,降低运营成本,减少破坏。
• 明智的决定。利用大数据和分析,构建管理者也可以模型未来的能源需求和模拟他们的未来运营预算。
• 资产价值。货币化原始数据等双方感兴趣的可持续性教育机构、研究机构和策略组。必威体育2018
• 连接社区。在基本层面上,虚拟化建设子系统允许利用分散创建连接社区专家的顾问来增强建筑物的性能。“把建筑主题专家”现在可能通过有组织的大数据和互联网。

大数据和分析带来多少额外的价值对于暖通空调系统制造商和服务提供商:

• 提高未来的设计通过了解如何使用他们的设备和系统的客户,促进产品开发和客户需求之间的对齐
• 预测未来的维修和更换需求,从而提高服务质量和计划
• 提高服务效率更准确的定位确定当前和未来的问题对大数据的分析
• 区分他们的关系和服务机构,不利用大数据和分析,从而创造新的经济模式

大数据和分析有助于我们理解的建筑和暖通空调系统,什么样的行为的影响是建议来改善建筑性能。这是实现我们进展的理解数据的维度,并把它的上下文创建的数据。我们从数据中获得更好的分析,我们从更具描述性的分析预测分析。

这里有一些例子,我们如何可以使用大数据来创建输出采用循序渐进的方式和我们如何使用这个输出回答更多的分析问题带来增值。这是基于一个模型由埃森哲角度大数据和分析。

大数据和分析周围的紧迫性

今天,它已成为急需业主/运营商和OEM /服务提供商开始利用大数据和分析。有几个关键因素:

• 建筑技术在“数字化”现在是一个现实。客户需求和建筑运营商应该能够支持和服务的主题专家和最佳顾问从原始设备制造商和服务提供商。
• 依赖一个建筑和暖通空调系统性能已经成为对公司的成功至关重要,因为它有助于居住者健康、舒适、生产力和遵从性。
• 在几个行业,包括医药、食品加工、科研、温度和环境控制设施适当的行为是至关重要的。这使得空调系统至关重要的对这类应用程序超出了健康和舒适等行业的收入是完全依赖于设施环境。
• 许多国家有法定要求能源使用。遵守这些法规,业主必须提交相当详细的证明系统的效率和性能,并从那些经常提供聚合结果。
• 大多数公司越来越投入他们的可持续性计划直接来自高级管理层的承诺。必威体育2018大数据和分析为设备创建技术和信息平台经理和可持续性组织领导人推动可持续发展计划。必威体育2018
• 大数据和分析提供了一些替代选项捕获和制度化的专业知识在暖通空调系统的世界顶尖人才的竞争。
• 组织大数据从建筑现在还需要管理团队以及其他商业团体,如财务、人力资源、法律和知识管理。应该有类似考虑安全与访问。这是构建系统的数据与信息技术的融合。

如何处理大数据和分析

应对机遇和挑战在大数据和分析的空间建筑和暖通空调系统需要一套系统的方法。在这一过程中一些关键的步骤是:

• 捕获——连接和收集信息从不同的设备和建筑子系统
• 牧师——选择和组织收集信息
• 管理——存储和关联信息获得知识和智慧
• 过程-分析和呈现信息的可操作的格式与经济指标的影响

暖通空调和建筑行业发展以有趣的方式,以应对大数据和分析周围的机会。几乎所有的大型设备/系统制造和服务公司如江森自控、霍尼韦尔、载体、特灵、施耐德、西门子、大金和Lennox大举投资在这个领域成为市场领导者。这个空间也看到机械承包商和设施管理公司的兴趣。大政府和私人组织进行自己的计划在大数据和分析进一步他们的可持续发展议程或优化他们的能量和运营预算。必威体育2018大多数大型IT公司如IBM, Wipro和SAS也很快在这个空间构建能力和解决方案。他们从不同的行业领域也将学习创建和使用大数据应用于暖通空调和建筑行业。可访问性的使能技术水准。

在大数据和分析发展战略挑战

大数据和分析很成熟在某些行业领域,如银行、金融服务、零售、国防和安全。然而,在暖通空调和建筑行业,仍处于早期但发展迅速。公司投资于大数据和分析解决几个学科的独特性带来的挑战:

• 组织的数据,使分析和咨询服务的最大挑战之一是克服在这个行业。
• 建筑和暖通空调系统在地理分散的辽阔。远程连接这些网站收集数据以一个便宜的方式与一个工业化的方法是许多公司都试图解决的问题。
• 企业也在探索有效的解决存储和管理大量的数据收集一次。
• 变化范围、设计和配置会导致不同的空调系统,增加数据归一化的挑战。
• 后一个是能够捕捉和牧师数据,开发灵活的平台的下一个挑战是创建可视化动态报告和仪表板,以满足个人的需求。
• 部署强大的分析预测建模平台,故障检测和诊断,从大数据和分析创造经济价值。

暖通空调的核心技术多年来一直稳定,但是大数据和分析似乎使暖通空调行业通过一个范式转变,特别是对建筑是如何看待,经营、管理和服务。大数据和分析在这里和现在。人们已经开始调查的可能性,投资未来。这是一个领域,需要被理解,但迅速采取行动。