① 信息化、数字化、智能化的区别到底是什么
关于信息化、数字化、智能化之间的差别,有好多人都是令人模糊的。下面来梳理一下这三者的之间的差别。
3、智能化—让信息系统更智能
智能化是指事物在网络上,大数据,物联网和人工智能等技术下支持的。具有满足人类的需求,智能化是信息化的升级。未来会有很多智能化让机器人代替人做决策,比如现有的机器人上菜,不需要人工传菜;扫地机器人,帮助人类打扫卫生等等的都体现了现代化的智能世界。智能化还给企业带来了好多价值,先进的科学技术可以带给企业很多经营的价值。智能化的过程对各项技术的要求更高,这一过程的实现也更难。
在日常生活中数字化就是信息化,企业的数字化也还是信息管理的系统,智能化是信息化的升级。
② BIM系统是什么
BIM(Building Information Modeling)技术是一种应用于工程设计、建造、管理的数据化工具,通过对建筑的数据化、信息化模型整合。
在项目策划、运行和维护的全生命周期过程中进行共享和传递,使工程技术人员对各种建筑信息作出正确理解和高效应对,为设计团队以及包括建筑、运营单位在内的各方建设主体提供协同工作的基础,在提高生产效率、节约成本和缩短工期方面发挥重要作用。
经过多年的发展,今日的BIM的“M” 已经由原先”Modeling” 演变成“Management”。BIM不仅仅是数字符建筑信息模型,而实际上是利用几何与非几何信息整合,来有效的建造、维护营建设施(包含土木、建筑及道路等基础建设)。
同时,也持续性地包含了设施的整个生命周期(计划→设计→施工→维护管理→拆除回收)。在美国国家BIM标准(NBIMS)刊文中便提到,BIM本身涵盖了3种定义:
(1)产品:可视化、数字符化的建筑模型
(2)行为:几何与非几何信息的整合
(3)系统:信息串流时所发展的应用及管理。
(2)什么是信息系统建模的基础扩展阅读
BIM系统来源:
在1987年由Graphisoft公司所开发的软件ArchiCAD首先提倡“VirtualBuilding”(虚拟建筑)在计算机上建构与实体对应的建筑物。
此后数家软件公司陆续尝试给予新的称呼:Autodesk(也就是大家耳熟能详开发AutoCAD的公司)及VectorWorks两家公司则以Autodesk公司副总Phil Bernstein所提出“Building Information Modeling”来呼应。
③ 什么是数据建模
数据建模是一个用于定义和分析在组织的信息系统范围内支持商业流程所需的数据要求的过程。简单来说,数据建模是基于对业务数据的理解和数据分析的需要,将各类数据进行整合和关联,使得数据可以最终以可视化的方式呈现,让使用者能够快速地、高效地获取到数据中有价值的信息,从而做出准确有效的决策。
之所以数据建模会变得复杂且难度大,是因为在建模过程中会引入数学公式或模型,用于确定数据实体之间的关联关系。不同的业务逻辑和商业需求需要选择不同的数学公式或模型,而且,一个好的数据模型需要通过多次的测试和优化迭代来完成,这就使得数据建模的难度变得很高。但是,数据分析中的建模并没有想象中的那么高深莫测,人人都可以做出适合自己的模型。
数据建模总归是为了分析数据从而解决商业问题。如下图数据建模的流程图,数据建模核心部分是变量处理和模型搭建。
变量处理
在建模之前,首先要决定选择哪些变量进行建模,主要从业务逻辑和数据逻辑两方面来考虑。业务逻辑需要了解数据来源的背景,通过了解业务知识来判断哪些变量在业务上很有价值的,哪些变量是可以选择的。数据逻辑则是从数据的完整性,集中度,是否与其他变量强相关等角度来考虑。
除了选择变量,对于一些变量的重构也是需要在建模前进行。例如客户的满意度有“满意”“不满意”,可以将其重构成数字“0”和“1”,便于后续建模使用。除此以外,还有将变量单独计算(取平均值)和组合计算(如A*B)也是常用的重构方法,例如,缺失值以数据取平均值的方式替换。
模型搭建
在模型搭建时,会经历选择算法、设定参数、加载算法、测试结果四个过程。在这个过程中,测试结果会引导调整之前设定的参数,加载算法会对应调整之前选择的算法,而选择算法时会考虑到已定的变量,如果变量不满足算法要求,还需回到选择/重构变量,直至得到最合适的模型。
在优化模型的过程中,模型的解释能力和实用性会不断地提升。在结果输出之后,还需接收业务人员的反馈,看看模型是否解决了他们的问题,如果没有,还需进一步修改和调整。
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