Дашборды и анализ данных: зачем они нужны в строительстве?

В условиях стремительного развития технологий в строительной отрасли применение анализа данных и дашбордов становится ключевым фактором для повышения конкурентоспособности. Информация, собранная в процессе реализации проектов, помогает выявлять узкие места и оптимизировать работу на всех этапах — от планирования до выполнения и эксплуатации объектов.

Подробнее эта тема была раскрыта в рамках BIM‑завтрака, на котором эксперты в области аналитики поделились успешными кейсами и разработанными дашбордами. В конце мероприятия они ответили на несколько занимательных вопросов от аудитории: о базовом наборе навыков для аналитика, критериях современной инфографики и применении профессиональных навыков и инструментов в повседневной жизни.

Успешные кейсы применения анализа данных

В начале дискуссии экспертов попросили поделиться дополнительными примерами полезного применения навыков в области аналитики данных.

BIM‑специалист Александр Пушкин признался, что для него одним из наиболее показательных случаев стал опыт работы с информационными моделями в среде Revit. На объекте со сложной геометрической формой была проведена сверка объёмов бетона по спецификациям. После создания информационной модели выяснилось, что расчётный объём бетона отличался от первоначальных данных на 10–15%. Это отражалось в стоимости всего контракта, что привело к значительному изменению бюджета проекта.

За счёт визуального анализа данных и построения инфографики удалось не только подтвердить результаты команде проектировщиков, но и убедительно продемонстрировать их заказчику. Таким образом, даже начальная проработка модели принесла ощутимую финансовую выгоду, позволив покрыть расходы на команду специалистов и обеспечить прозрачность процессов.

О другом интересном случае рассказал Евгений Смыков. Его кейс был связан с разработкой демонстрационного BI‑отчета на платформе Power BI на базе данных календарно-сетевого планирования. В случаях, когда отсутствует возможность просмотра 3D‑модели, но имеются данные, относящиеся к информационной модели, аналитика на основе этих данных позволяет эффективно отслеживать развитие проекта.

Такие отчёты позволяют понять, на каком этапе он сейчас находится, выявить узкие места и принять грамотные управленческие решения. Это особенно важно в тех случаях, когда визуального представления в виде модели недостаточно или оно отсутствует вовсе. Другими словами, применение BI‑инструментов даёт возможность комплексно работать не только с BIM‑моделью, но и с любыми цифровыми системами.

Важные аспекты современных подходов к визуализации

На вопрос о том, по каким критериям можно определить «современность» дашборда, участники обсуждения сошлись во мнении: главное не внешний вид визуализации, а её функциональность. Инфографика должна чётко отвечать на вопрос «зачем она создана?» и решать конкретные задачи пользователя. Если отчёт регулярно предоставляется заказчику (будь то внешний клиент или внутреннее подразделение), он должен быть полезным, а не просто красивым.

Алексей Лобанов из Tangl также отметил, что при разработке дашбордов необходимо учитывать, для кого они предназначены. Всех потребителей визуализированных данных он условно разделил на несколько уровней:

1. Руководство: нуждается в агрегированной информации, представленной в понятной и лаконичной форме. Здесь важны общие бизнес-метрики, динамика показателей и стратегические индикаторы
2. Среднее звено управления: интересуется более детализированными данными, связанными с конкретными этапами проекта или подразделениями
3. Технические специалисты: нуждаются в глубокой детализации данных, визуализации конкретных процессов и доступе к первичным данным

Таким образом, при проектировании дашборда важно заранее определить целевую аудиторию и соответствующим образом адаптировать визуальные элементы и логику взаимодействия с отчётом.

Дашборды в повседневной жизни

Эксперты обсудили, как современные цифровые инструменты прочно вошли в рядовые будни многих людей, позволяя им анализировать не только профессиональные, но и личные данные:

1. Фитнес-приложения предоставляют информацию о физической активности (шаги, калории, длительность тренировок) и помогают следить за питанием
2. Приложения для формирования привычек дают пользователю возможность самостоятельно формировать задачи (например, «читать 10 страниц в день»), которые затем будут отслеживаться на графиках прогресса
3. Мобильное приложение банка или Excel с ручной аналитикой расходов и доходов позволяют визуализировать свои затраты и составить финансовый план без особых усилий
4. Устройства умного дома и автоматизация процессов позволяют отслеживать не только бытовые показатели, но и управлять задачами и потреблением ресурсов

Дополнительно Роман Митин осветил работу с финансами в рамках ИП и ведения нескольких банковских счетов. Для централизации всей информации и облегчения взаимодействия с подрядчиками он использует Power BI и инструменты вроде Pandas. Такой набор позволяет ему объединять транзакции из разных банков (даже если один из них предоставляет данные только в формате PDF), выполнять парсинг данных из PDF‑документов, формировать сводные таблицы и автоматически генерировать отчёты о задолженностях, поступлениях и расходах.

Аналитика данных как базовый навык

Несмотря на рост популярности Power BI, Python и других инструментов анализа данных, во многих организациях такие навыки ещё не стали обязательными: нужно смотреть на конкретные запросы заказчиков. Тем не менее, участники дискуссии рассказали о случаях, когда специалисты, не осведомлённые в этой области, тратили десятки рабочих часов на задачи, которые можно было выполнить за несколько минут.

Так, Александр Пушкин описал пару кейсов о замене рутинной работы скриптами. В первом случае десять человек в течение недели просматривали 1,5 тыс. PDF‑файлов и вручную вносили данные в Excel. Скрипт на Python выполнил эту задачу за две минуты. Во втором - у начальника сметного отдела присутствовала проблема с систематизацией и проверкой смет. Для её решения была разработана система на базе Excel и Power BI. Задачи для сотрудников автоматически загружаются по нажатию кнопки, а комментарии отображаются в едином дашборде.

Юлия Игонькина из ПИК Digital рассказала о том, что в её компании первые дашборды формировались вручную координаторами. Сначала велась работа с таблицами, позже — визуализация через Power BI. И хотя сейчас для работы с базами данных и построения комплексных отчётов подключаются аналитики, базовая визуализация данных остаётся в компетенции BIM‑координаторов.

Что в итоге?

В конечном счёте эксперты сделали вывод, что современные проекты требуют от специалистов гибкости и готовности к адаптации. Навыки работы с данными и инструментами аналитики — уже не прерогатива узкой группы специалистов. Они становятся необходимыми как для руководителей, так и для технических специалистов, которые хотят понять, что происходит в проекте, и показать результаты своей работы в понятной и наглядной форме.

Power BI, Python, Excel — инструменты, доступные каждому. Важно только сделать первый шаг.