物联网传感器主要为操作堆栈提供可见性，从而能够访问实时和准确的操作数据。将分析放在这些数据之上会产生仪表盘和其他可视化表示，但人工智能通过利用数据流来训练模型和识别模式，进一步扩展了这一点。然后，计算机就可以进行观察，就像人类分析员一样，但速度和规模都是惊
在这股浪潮当中，建筑企业当然不会忽视AI这波强大的新兴力量。从优化工作规划，到改善现场安全，再到对建筑设施进行安全监控，AI带来的效率与创新优势已经证明了自己的价值。他们意识到，AI能够高效完成任务规划，防止工期延迟、施工冲突以及现场常见的各类问题。AI能
随着人口红利的消失，中国建筑业面临着巨大的人工成本压力，以及高危、生产效率低等一系列难题。建筑行业是世界上数字化程度最低、自动化程度最低的行业之一。过去20年，美国建筑业平均年生产率增加仅仅只有1%。建筑业是公认的高危行业，伤亡率仅次于矿山与交通事故之后。
笔者走访过数十家帆软建筑行业内的合作客户，经常会听到这样的一个疑问，“目前做的数据可视化项目总感觉只是数据展现而已，而不达不到数据分析的高度，数据分析要怎么做呢？”能提出这样的问题，已经表明有些建筑企业已经在探求深层次的数据价值了。
能提出这样的问题，已经表明有些建筑企业已经在探求深层次的数据价值了。简单来说，数据分析有两个不可或缺的要素，一是“数据”，二是“结论”，而数据分析就是由“数据”得到“结论”的这一过程。这些结论可以让人对集团各分公司的经营规模有个准确的判断，整个过程可以称为
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