Big Data im Bauwesen: Die Chancen datengetriebener Prozesse für den Bau

Viel Potenzial in datengetriebenen Prozessen auf Baustellen

In der Finanzbranche ist es bereits etabliert. In der Gesundheitsbranche auch. Genauso in der Technologie-Branche, im Einzelhandel oder im Transportgewerbe: Big Data. Die Bauindustrie dagegen hinkt auch in der Schweiz im Vergleich noch ein wenig hinterher, wenn es um die Nutzung von Big Data geht. Dabei steckt viel Potenzial in datengetriebenen Prozessen auf Baustellen. Feststellbar ist aber, dass die Bedeutung der Technologie zunimmt und immer mehr Bauunternehmen die Vorteile präziser Datenanalysen erkennen, die sich im Projektmanagement, in der Kostenkontrolle und im Bereich Nachhaltigkeit ergeben. Big Data im Bau bietet enorme Chancen: Es vermag Prozesse in bisher unerreichter Masse effizienter zu gestalten. In diesem Blogartikel werfen wir einen Blick auf die Potenziale von Big Data für das Baugewerbe.

Definition: Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf extrem grosse Datenmengen, die aufgrund ihres Umfangs, ihrer Komplexität und ihrer schnellen Entstehung herkömmliche Datenverarbeitungsmethoden überfordern. Der Begriff umfasst nicht nur die Datenmengen selbst, sondern auch die Technologien, die zur Verarbeitung, Analyse und Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Daten verwendet werden. In der Baubranche dienen diese Datenmengen dazu, fundierte Entscheidungen zu treffen und Bauprojekte effizienter, kostengünstiger und sicherer zu gestalten. Mögliche Daten, die ausgewertet werden, sind etwa:

• Arbeitsstunden und Arbeitszeiten der Mitarbeiter
• Materialnutzung und -verbrauch
• Sicherheitsbedingungen und -vorfälle
• Standort von Maschinen und Geräten

Die 3 V’s von Big Data

Volume (Datenvolumen)

Das Volumen bezieht sich auf die enorme Menge an Daten, die täglich erzeugt und gesammelt wird. Mit dem Wachstum digitaler Technologien, der Verbreitung von Sensoren, dem Internet der Dinge (IoT) und sozialen Medien entstehen riesige Datenmengen, die herkömmliche Datenbanken überfordern.

Velocity (Datenverarbeitungsgeschwindigkeit)

Velocity beschreibt die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt, übertragen und verarbeitet werden. Echtzeit-Datenverarbeitung, zum Beispiel durch Sensoren auf Baustellen oder durch Mobilgeräte, erfordert schnelle Technologien, um zeitnahe Entscheidungen treffen zu können.

Variety (Datenvielfalt)

Variety bezieht sich auf die verschiedenen Arten von Daten, die heute verfügbar sind. Diese können strukturiert (z. B. Datenbanken), unstrukturiert (z. B. Texte, Videos) oder semistrukturiert (z. B. XML-Daten) sein. Im Bauwesen können diese Daten von Plänen, Wetterinformationen bis zu Sensordaten von Maschinen reichen.

Der Einsatz von Big Data im Bauwesen

Big Data im Baugewerbe bietet erhebliche Potenziale. Um Big Data effektiv zu nutzen, sollten Unternehmen einen strukturierten Prozess zur Implementierung verfolgen. Die folgenden Schritte bieten einen umfassenden Leitfaden:

1. Definition von Zielen

Zunächst gilt es, klare Ziele und Anwendungsbereiche für den Einsatz von Big Data im Bauwesen festzulegen. Wichtige Anwendungsgebiete sind:

• Projektplanung und -management: Mit Daten können Zeitpläne optimiert, Risiken vorhergesagt und der gesamte Projektfortschritt überwacht werden.
• Kostenmanagement: Die Analyse von Kosten- und Finanzdaten dient der Etablierung effizienterer Controlling-Prozesse.
• Sicherheitsmanagement: Muster in Unfalldaten erlauben Präventivmassnahmen, um die Sicherheit auf Baustellen zu verbessern.
• Instandhaltung und Betrieb: Big Data ermöglicht Predictive Maintenance, mit der sich der Zustand von Maschinen und Bauwerken vorhersagen und Wartungsmassnahmen proaktiv planen lassen.
• Qualitätskontrolle: Mit der datenbasierten Überwachung der Bauqualität lassen sich Mängel frühzeitig erkennen und nachbessern.
• Ressourcen-Management: Optimierung der Materialverwendung und Minimierung von Abfall sind durch präzise Vorhersagen möglich.
• Nachhaltigkeit und Energieeffizienz: Umweltfreundlichere Bauprozesse mittels Analyse von Energieverbrauch und Ressourcenverwendung.
• Kundenbeziehungen und Projektkommunikation: Die Auswertung von Kundenfeedback und Projektkommunikationsdaten verbessert die Zusammenarbeit.

Das Benchmarking erfolgt durch die Auswahl geeigneter KPIs (Key Performance Indicators), die zur Überwachung der Fortschritte in diesen Bereichen verwendet werden.

2. Datenorganisation

Zur erfolgreichen Anwendung von Big Data muss die Datenstruktur gut organisiert sein:

• Datenaufnahme und -integration: Zunächst sollten bestehende Datenquellen analysiert und genutzt werden. Hinzu kommen neue Technologien wie IoT-Sensoren und Drohnen zur Erfassung von Echtzeitdaten.
• Datenaufbereitung: Die gesammelten Daten sind zu säubern und harmonisieren, um die Qualität der Analyse sicherzustellen.
• Datenstrukturierung: Eine einheitliche Strukturierung der Daten, z.B. durch Datenbanken, ist entscheidend, damit sie effizient nutzbar sind.

3. Datenanalyse

Die Analyse der strukturierten Daten liefert wertvolle Einblicke:

• Analysewerkzeuge und -techniken: Moderne Tools wie maschinelles Lernen, Data-Mining und statistische Analysen helfen, wertvolle Muster zu erkennen.
• Erkennung von Mustern und Trends: Mit Daten lassen sich zukünftige Trends vorhersagen, wie etwa Kostenentwicklungen oder Projektverzögerungen.
• Erstellung von Berichten und Dashboards: Visuelle Aufbereitung der Analyseergebnisse in Form von Dashboards ermöglicht es den Beteiligten, fundierte Entscheidungen zu treffen.

4. Anwendung der Analyseergebnisse

Auf Grundlage der Analysen sollten Massnahmen entwickelt werden:

• Entwicklung und Umsetzung von Aktionsplänen: Datenbasierte Erkenntnisse helfen dabei, konkrete Handlungsstrategien zu formulieren, mit denen sich identifizierte Probleme lösen oder Verbesserungen umsetzen lassen.
• Überwachung der Fortschritte: Regelmässiges Monitoring der Ergebnisse für erfolgreiche Massnahmen und zum Erreichen der gesetzten Ziele.

5. Evaluierung und Anpassung

Der Prozess sollte regelmässig bewertet und gegebenenfalls angepasst werden:

• Bewertung der Ergebnisse: Die Wirksamkeit der durchgeführten Massnahmen wird bewertet, um die erreichten Fortschritte zu messen.
• Anpassung der Datenstrategie: Bei Bedarf sollten Strategien angepasst und optimiert werden, damit bessere Ergebnisse erzielt werden.

6. Weiterbildung und Kulturwandel

Die erfolgreiche Implementierung von Big Data im Bauwesen erfordert einen Kulturwandel:

• Schulung und Training: Mitarbeiter müssen im Umgang mit Daten und neuen Technologien geschult werden, damit sie das volle Potenzial von Big Data nutzen können.
• Förderung einer datengetriebenen Kultur: Es sollte eine Kultur entstehen, in der datenbasierte Entscheidungen und kontinuierliche Verbesserung durch Big Data zum Standard werden.

Bauarbeiter nutzt PC: Big Data im Bau erfordert einen Kulturwandel.

Herausforderungen bei Nutzung von Big Data im Bauwesen

Die Nutzung von Big Data im Bauwesen ist mit mehreren Herausforderungen verbunden. Ein zentrales Problem ist die heterogene Datenqualität: Daten stammen aus verschiedenen Quellen und sind oft inkompatibel oder ungenau, was die Analyse erschwert. Zudem ist der Datenschutz eine bedeutende Hürde, weil sensible Informationen geschützt werden müssen und die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien wie der DSG (Bundesgesetz über den Datenschutz) mitunter schwierig ist.

Technische Komplexität und Fachkräftemangel

Die Investitionen in die Implementierung von Big-Data-Technologien sind nicht gerade gering, was viele Unternehmen abschreckt. Neben den finanziellen Aspekten ist die technologische Komplexität zu berücksichtigen; die Integration neuer Technologien in bestehende Bauprozesse ist oft kompliziert. Ein weiteres Problem ist der Fachkräftemangel, da es an qualifizierten Experten für Datenanalyse und verwandte Technologien fehlt.

Big Data im Bau führt zu fundierteren Entscheidungen

Schliesslich gestaltet sich das Schlussfolgern von Massnahmen aus der Datenanalyse als herausfordernd. Es ist erforderlich, relevante Daten zu sammeln und zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse in konkrete, umsetzbare Massnahmen zu übersetzen. Trotz dieser Herausforderungen kann Big Data im Bauwesen zu effizienteren und fundierteren Entscheidungen führen, wenn diese Hindernisse überwunden werden.

Effiziente Nutzung von Big Data mit SORBA-Gesamtlösung

SORBA bietet mit seiner Bau-Gesamtlösung eine integrierte Softwarelösung, die verschiedene Aspekte des Big Data miteinander verknüpft. Diese umfassen:

• Projektmanagement: Erfassung von Projektdaten, Zeitplänen, Fortschrittsberichten und anderen relevanten Informationen.
• Kostenmanagement: Überwachung der Kosten, Budgetierung und Finanzplanung.
• Dokumentenmanagement: Verwaltung und Zugriff auf Projektunterlagen, Verträge und Rechnungen.

Durch diese Integration werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, was eine umfassende und zentrale Datenbasis für die Analyse schafft. Im Bereich Controlling generiert SORBA etwa folgende Daten:

• Kostentransparenz: Durch die detaillierte Erfassung von Kosten und Budgetabweichungen ermöglicht SORBA eine präzise Kostenkontrolle und aussagekräftige Nachkalkulation pro Projekt.
• Finanzberichte: Die Software bietet umfangreiche Reporting-Tools, um finanzielle Kennzahlen zu überwachen und zu analysieren.
• Kennzahlen und Dashboards: Visualisierung von KPIs (Key Performance Indicators) und anderen wichtigen Finanzkennzahlen in Echtzeit.

Durch die Nutzung dieser Funktionen können Unternehmen im Bau schnell auf Kostenüberschreitungen oder Budgetabweichungen reagieren und entsprechende Massnahmen ergreifen. Hinzu kommt ein Management Informationssystem (MIS), das Unternehmen mit wertvollen Informationen versorgt, wie etwa:

• Datenanalyse: Verarbeitung grosser Datenmengen, um Trends und Muster zu erkennen.
• Berichtserstellung: Erstellung von detaillierten Berichten und Analysen, die für die Entscheidungsfindung auf Managementebene wichtig sind.
• Echtzeit-Informationen: Bereitstellung von aktuellen Informationen zu Projektstatus, Finanzen und anderen kritischen Bereichen.

Es kann herausfordernd sein, mit Big Data und Datenanalysen loszulegen. SORBA hilft beim Einstieg. Unternehmen im Bau können einfach starten und geniessen eine zentrale Datenbasis in der umfassenden Softwarelösung für das Bauwesen, die Big Data effizient nutzt. Durch die Integration von Projektmanagement, Kostenmanagement und Dokumentenverwaltung ermöglicht SORBA eine präzise Datensammlung und -analyse. Im Controlling unterstützt SORBA bei der Kostenkontrolle und der Erstellung detaillierter Finanzberichte. In der MIS-Funktionalität bietet die Plattform Echtzeit-Informationen und umfassende Analysen, die fundierte Entscheidungen erleichtern. SORBA hilft Bauunternehmen dabei, ihre Projekte datenbasiert zu steuern und finanzielle Einblicke zu optimieren.