为什么数据建模是智能建筑的关键

　　建筑物内技术的快速发展，加上最终用户和租户越来越高的期望，导致建筑物业主和设施运营商面临越来越多的挑战。 一方面，需要满足当前的动态需求。 另一方面，房地产领导者还必须预测未来的整合和扩张，并制定相应的战略。 在此背景下，具有端到端集成和数字化运营的智能建筑是确保增强用户体验和面向未来的投资符合未来预测需求的关键

　　智能建筑的效率和价值在于它能够无缝集成来自各种服务、功能和系统的数据，以及它能够吸收、接收、共享、存储、处理和检索数据，以获得有意义的见解并提供智能建筑体验。数据建模在实现这一过程中发挥着重要作用。

　　智能建筑中的数据建模是一个复杂的过程，因为让不同的数据平台相互通信并与物理世界实时交互可能是艰巨且具有挑战性的。 在智能建筑行业，有一些举措正在帮助推动标准向通用框架迈进，例如 RealEstateCore、Brick Schema 和 Microsoft Azure 的数字孪生定义语言 (DTDL)。 因此，房地产所有者和设施管理者必须投资技术平台，将这些举措引导至关键业务目标，以实现最佳结果。

　　建筑世界对更好的数据处理的需求

　　如今的构建环境具有预安装的技术，这些技术传统上是默认复选框的一部分。 这些是传统系统，是基于预算和参与该建筑的智囊团必须具备、应该具备的决策的一部分。

　　虽然有各种创新解决方案可以解决设施管理者和使用者的挑战，但大多数公司都将这些功能作为孤岛实施——无论是智能暖通空调、自适应照明控制还是会议室和办公桌占用监视器。 如果这些功能没有相互关联，我们就无法获得效益乘数。 这就是数据建模和定义数据之间的关系发挥作用的地方。

　　数据建模的主要挑战

　　目前，智能建筑的数据建模面临着数据量大、数据类型多样、数据速度和数据质量等各种挑战。 智能建筑数据建模的主要挑战之一是众多互连设备和系统生成的数据数量庞大且种类繁多。 此外，确保数据从传感器到控制系统的实时无缝流动也构成了重大挑战，因为数据建模必须考虑数据传输的速度，并能够及时分析和响应建筑环境中的动态条件。

　　所有这些数据都必须标准化并可用于各种跨平台，以实现安全和无缝的使用。

　　此外，互操作性是棕地项目的另一个关键挑战。 开发标准化数据模型和利用开放通信协议对于实现不同系统之间的数据无缝集成和交换至关重要。

　　数据建模的优点

　　数据建模为商业房地产提供了多种优势。 首先，它提高了人们对可用数据及其潜在利用的认识。 这反过来又促进了命名约定、语义和安全措施的一致性，确保了高质量的数据。 此外，数据建模使组织能够执行业务规则、遵守法规并遵守有关数据的法定和政府政策。

　　此外，事实证明，数据建模对于帮助商业房地产专业人士有效管理其房产具有无价的价值。 通过跟踪能源使用、入住率、维护成本和租户流动率等关键因素，专业人士可以获得宝贵的见解。 这些见解使他们能够确定可以提高效率、降低成本和提高租户满意度的领域。

　　总体而言，数据建模带来了意识、一致性和更好的数据质量，使商业房地产专业人士能够做出明智的决策，从而优化物业管理、节省成本并提高租户满意度。

　　理想的数据建模策略

　　数据建模作为智能建筑领域的关键推动者发挥着至关重要的作用。 认识并采用开放的、非供应商锁定的灵活云平台进行数据集成至关重要，这是一种能够与各种传感器、执行器和控制系统无缝通信的中间件解决方案。 通过采用这样的平台，可以创建建筑物的全面视图，促进数据的顺利集成和同步。

　　此外，采用强大的数据安全和数据隐私措施至关重要。 可靠的数据集成中间件平台应优先考虑并遵守严格的数据安全协议，保护智能建筑生态系统中的敏感信息。

　　从本质上讲，通过利用数据建模和选择正确的基于云的集成平台，智能建筑利益相关者可以释放其基础设施的全部潜力，实现无缝互操作性、全面的数据可视化和强化的数据安全性。

　　数据建模的未来

　　数据建模的未来既带来挑战，也带来充满希望的机遇。 随着数据呈指数级增长，数据模型在帮助企业获得有意义的见解方面的重要性变得越来越重要。 此外，数据安全和隐私已成为重要问题，需要将强大的安全措施集成到数据模型设计中。

　　在产生大量实时数据的“大数据”时代，数据模型正在经历人工智能(AI)和机器学习(ML)推动的变革。 这些先进技术使企业能够实现自动化任务、预测能力、模式识别和大量价值交付。

　　随着企业越来越依赖数据驱动的决策，数据模型平台必须不断发展，以用户友好的方式提供及时、全面的见解。 为企业提供按需访问关键见解的能力至关重要。 因此，随着组织努力增强其数据驱动策略，对数据模型的需求将继续激增。

　　总体而言，数据建模的未来是由不断增长的数据量以及对安全和隐私的迫切需求的双重力量决定的。 利用人工智能和机器学习，数据模型有可能彻底改变业务运营并创造巨大的价值。 随着企业越来越依赖数据驱动的决策，对复杂数据模型的需求将持续存在，从而推动该领域的创新。

　　作者：nhance DigitalBuiltech Pvt., Ltd. 联合创始人兼首席产品官 Krishna Prasad