BIM-大数据-管理
BIM技术应用及管理方案
BIM技术应用及管理方案BIM技术（Building Information Modeling）是一种基于数字化建模的建筑信息管理技术，它在建筑设计、施工和运营阶段中广泛应用。
BIM技术的应用可极大地提高建筑项目的设计、施工和管理效率，减少项目成本，提高施工质量。
下面将从BIM的应用和管理方案两个方面详细介绍。
一、BIM技术的应用1.建筑设计阶段：在建筑设计阶段，BIM技术可以通过三维建模、碰撞检测、可视化等功能帮助设计师更好地理解和展示设计方案，减少设计错误和冲突。
设计师可以通过BIM软件进行实时协作，提高设计效率和质量。
2.施工阶段：在施工阶段，BIM技术可以为施工人员提供一种直观的虚拟建筑环境，提供施工序列和施工标准等信息。
施工人员可以通过BIM 软件进行施工进度和资源的管理，在施工过程中及时发现和解决问题，避免工期和质量风险。
3.运营阶段：在建筑运营阶段，BIM技术可以作为一个建筑信息管理系统，帮助业主和运营者管理建筑物的各项信息，包括设备维护、能源管理、安全管理等。
BIM技术还可以实现建筑物的智能化管理，提高建筑物的运营效率和可持续性。
二、BIM技术的管理方案1.人员培训和技术支持：开展员工的BIM培训，提高BIM软件的使用能力和BIM工作流程的掌握程度。
同时，建立专门的技术支持团队，为项目组提供技术指导和问题解答，确保BIM技术的有效应用。
2.标准化建模规范：制定BIM建模规范，包括模型构建方法、构件分类、参数设置等，统一团队的建模标准，提高模型的可重用性和交流性。
3.数据协同和共享平台：建立BIM数据的协同和共享平台，实现不同团队和合作伙伴之间的数据交流和协作。
这样可以避免数据的重复建模和传输错误，减少沟通和协作的时间成本。
4.BIM协调会议和模型审查：定期组织BIM协调会议，对模型进行碰撞检测和冲突解决，确保模型的一致性和准确性。
同时，建立模型审查流程，对模型进行多层次和多维度的审核，确保施工和运营的可行性。
BIM工程师如何进行模型的数据库管理和查询
BIM工程师如何进行模型的数据库管理和查询引言：随着建筑信息模型（Building Information Modeling，简称BIM）在建筑行业的广泛应用，BIM工程师扮演着关键角色。
在BIM进程中，模型的数据库管理和查询是BIM工程师必须掌握的重要技能。
本文将讨论BIM工程师如何有效地进行模型的数据库管理和查询，以提高工作效率和数据准确性。
一、数据库管理的重要性及基本原则：1. 数据库管理的重要性：在建筑项目中，模型数据库管理是确保数据的准确性、一致性和可用性的关键。
BIM工程师应该了解模型数据库的重要性，并在项目开始之初就制定有关数据库管理的策略。
2. 数据库管理的基本原则：- 数据规范化：将数据分解为不重复和冗余的部分，以减少数据的冗余和误差，并提高数据的一致性。
- 数据分类和命名规则：通过对数据进行合理的分类和命名规则，使得数据易于管理和查询。
例如，对于某个构件的分类可以使用国际标准进行命名，如Uniformat。
- 数据有效性验证：对输入的数据进行验证，确保数据的准确性和可用性。
- 数据备份和恢复：定期备份数据，并制定相应的恢复策略，以防止数据丢失。
- 数据安全性：确保数据的安全，对数据进行适当的访问控制和权限设置，并使用加密技术保护数据的机密性和完整性。
二、模型数据库管理的步骤：1. 数据采集和录入：收集相关数据，并将其录入到模型的数据库中。
这包括建筑元素、属性信息、几何数据等。
数据采集可以通过多种方式，如扫描仪、传感器、测量仪器等。
2. 数据导入和转换：将采集到的数据导入到BIM软件中，并进行数据格式和单位的转换。
这一步是确保数据在BIM模型中的准确性和一致性的关键。
3. 数据连接和关联：建立数据之间的连接和关联，以实现数据的共享和交互。
例如，将元素和属性数据关联起来，使得BIM工程师能够查询和分析相关数据。
这可以通过BIM软件提供的连接和关联工具完成。
4. 数据分类和组织：对数据进行分类和组织，使得数据易于管理和查询。
BIM大数据管理
B I M大数据管理文件编码（TTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-0089）个人理解大数据时代下BIM中各专业配合与管理前言：BIM从出生到现在发展多年，一直备受建筑行业各方的关注和追捧，源于其先进的理念和工作方式。
而大数据（Big data)也是最近几年由云计算兴起的根据统计学理论推出的新的管理统计服务方式。
个人对于二者有所了解，但均处于入门阶段，对于二者的互联互动性有一些个人浅显和不成熟的理解以及其过程，提出来与大家共同分享，若有错漏之处，还望大家多多批评指正。
正文：建筑信息模型（Building Information Modeling）是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为模型的基础，进行建筑模型的建立，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。
根据美国国家BIM标准(NBIMS)对BIM的定义，定义由三部分组成：是一个设施(建设项目)物理和功能特性的数字表达；是一个共享的知识资源，是一个分享有关这个设施的信息，为该设施从建设到拆除的全生命周期中的所有决策提供可靠依据的过程；3.在项目的不同阶段，不同利益相关方通过在BIM中插入、提取、更新和修改信息，以支持和反映其各自职责的协同作业。
大数据(big data)，又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大，需要通过撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯而BIM描述其中第一条的“功能性的数字表达”和第2条的“共享的知识资源”与大数据的处理概念又不谋而合。
当同处于BIM与大数据时代的时候，让我们不得不联想一下二者的共同工作以及管理方式。
一、建立在大数据基础上的BIM （功能性数字表达）二者能互为应用，互相融合首先就是从本质方面的。
首先，我个人认为BIM模型不是我们通常意义理解上的单纯的一个模型，数据信息是BIM模型的基础，BIM模型实质是由各种各样的数据信息堆砌而成的仿真模拟建筑物因此按照以前的以二维为基准来建立三维模型的概念来进行BIM模型的建立是错误的，至少是没有完全理解到BIM精髓的方式。
浅谈BIM与大数据
浅谈BIM与大数据摘要：BIM—Building Information Modeling，中文译名为建筑信息化模型。
BIM技术自2003年引进国内，主要应用在工程建设领域。
随着中国的现代化进程越来越快，日常的工作节奏也日益加快，需要学习和利用更方便、智能的工作软件来实现更高效的工作要求。
从人工纸质制图到电子CAD制图，再从CAD制图到三维正向设计，这是历史发展的趋势。
5G时代已经到来，日常生活、工作数据呈爆炸式增长。
利用人工智能与机器学习，对二维图纸进行数据分析，可以得到每个项目的特点。
国内外都在推广人工智能，可以把人工智能与BIM相结合。
传统的工作方式变得跟不上时代，把BIM与人工智能相结合，能够实现工作效率更加提高，工作精度更加提升。
关键词：BIM；大数据；人工智能；5G；机器学习1 BIM技术在现阶段的应用1.1净高检测在工民建领域，尤其在地下车库是建筑、结构、给排水、电气、暖通、人防等专业常常会出现“碰撞”的地方。
根据《汽车库建筑设计规范》规，汽车库内室内最小净高微型车、小型车为2.2m；净高指楼地面表面至顶棚或其他构件底面的距离，未计入设备及管道所需空间。
在很多工程中，未提前应用BIM技术，导致出现车位净高不足2.2米的情况。
1．2碰撞检查在有净高要求的前提下，对地下车库的管线路由便有了一定影响，特别是在成本、品质双边把控的情况下。
地下车库中，管线种类多且路由复杂。
在实际施工过程中，管线的交叉碰撞影响会造成一系列的返工，从而增加了时间成本和人工成本。
BIM根据二维Cad图纸绘制三维模型，利用NavisWork、Fuzor等软件进行碰撞检查，提出碰撞报告并消除碰撞。
1.3管线综合排布地下车库是管线集中的地方，高层建筑中对低、高层的管线往往是分开布置的，加大了管线综合排布的难度。
北方地区冬季有采暖需求，采暖管管径可达300mm、350mm，通风管道局部尺寸可达1200mm×40mm，使得管线排布变得更加困难。
BIM数据管理规程
BIM数据管理规程1. 简介本规程旨在规范和指导建筑信息模型（BIM）数据的管理。
通过统一的数据管理流程和标准，可以提高项目的效率和质量，确保数据的完整性和一致性。
2. 定义- BIM：建筑信息模型的缩写，是一种集成的数字化建筑设计和管理方法。
- BIM数据：指在BIM中生成、收集、存储、交换和处理的各类数据。
3. 数据管理流程1. 数据收集：在项目开始阶段，收集和确认项目所需的数据内容和格式要求。
2. 数据生成：在BIM软件中创建建筑模型，并添加必要的属性和参数。
3. 数据验证：进行模型的质量检查，确保数据的准确性和完整性。
4. 数据共享：通过合适的数据交换格式和平台，将数据分享给相关团队和业务方。
5. 数据维护：在项目进展过程中，持续更新和维护数据，及时修正和补充信息。
6. 数据归档：项目结束后，对数据进行整理和归档，确保数据的长期保存和可访问性。
4. 数据管理标准1. 命名规则：建立一套统一的命名规则，使数据可以方便地识别和查找。
2. 数据格式：确定数据的格式要求，包括文件类型、单位、精度等，以确保数据的一致性和可交互性。
3. 数据分类：对数据进行分类和编码，便于管理和检索。
4. 数据权限：制定数据权限管理策略，控制数据的访问和修改权限，确保数据的安全性和保密性。
5. 数据备份：定期进行数据备份，确保数据丢失时可以及时恢复。
6. 数据质量控制：建立数据审核、验证和修正机制，确保数据的质量和准确性。
7. 数据管理培训：针对项目团队成员，提供必要的数据管理培训，提高数据管理能力。
5. 责任分工1. 项目经理：负责建立和执行BIM数据管理规程，监督数据管理过程。
2. BIM管理员：负责具体的数据管理工作，包括数据收集、生成、维护等。
3. 项目团队成员：按照规程要求，配合完成数据管理工作，确保数据的有效使用和共享。
6. 附则1. 规程的制定和修改应经过团队成员的充分讨论和共识。
2. 数据管理规程的执行应得到项目经理的全力支持和监督。
BIM智慧管理平台介绍及应用
04
BIM智慧管理平台优势分析
提高效率
01
减少重复性工作
BIM模型可以集成各种信息，减少重复性的手动工作，提高设计、施
工和管理的效率。
02
协同作业
通过BIM模型，各专业可以协同作业，减少沟通成本和错误率，提高
工作效率。
03
优化工作流程
BIM智慧管理平台可以提供标准化的工作流程，减少不必要的中间环
智慧管理平台的意义
提高管理效率
通过BIM智慧管理平台，可以实现建设项 目的信息化、智能化管理，提高管理效 率和管理水平。
降低成本
平台可以实现资源优化配置和成本控制 ，降低建设项目的成本和能耗。
增强质量
通过数据分析和智能化管理，可以提高 建设项目的质量管理和监控水平，增强 建设质量。
提升协同能力
BIM智慧管理平台可促进各专业团队之间 的信息共享和协同工作，提高团队协作 能力。
提高应急响应能力
BIM模型可以提供准确的地理位置和信息，提高应急响应能力。
培训和教育
通过BIM模型，可以进行安全培训和教育，提高员工的安全意识和能力。
智能化决策
01
数据分析和预测
通过BIM模型，可以分析和预测数据并发现趋势，为决策提供支持。
02
智能化辅助决策
通过BIM智慧管理平台，可以智能化辅助决策，提供最佳方案和建议
03
BIM智慧管理平台应用场景
智慧建筑
建筑设计方案优化
建筑设备监控
利用BIM模型进行建筑结构分析，优化设计 方案，提高建筑使用性能。
通过物联网技术，实现对建筑内设备运行状 态实时监控、故障诊断及预测性维护。
建筑节能设计
建筑可持续性评估
BIM数字化管理实施方案
BIM数字化管理实施方案项目背景随着建筑市场的发展和竞争加剧，BIM（建筑信息模型）作为一种新型的数字化建筑设计和管理技术，已经受到了广泛的关注和应用。
本项目旨在在公司现有项目中推广BIM数字化管理技术，提高建筑设计和管理水平。
实施步骤1. 培训BIM专业人才在整个项目实施过程中，需要培训一支专业的BIM团队。
BIM 团队可以通过线上或线下的方式进行培训，提高专业技能水平。
培训内容包括：BIM建模、BIM平台应用、BIM协作规范等。
2. 推广BIM设计方案应用BIM技术，制作BIM工程模型，通过智能的数字化管理和仿真技术，推广BIM设计方案。
在建筑设计过程中，可以通过BIM模型模拟建筑施工生成过程，辅助设计师对建筑进行优化；同时，BIM模型也可以被用作现场监管工具，以保证现场建设符合设计。
3. 优化BIM数字化管理通过优化BIM数字化管理，可以更好地提高效率和效益。
具体实现包括：- 制定BIM管理规范，统一管理标准。
- 应用BIM协作平台，通过云端集中协作，加强各团队之间的沟通和协作。
- 利用BIM模型进行数据分析，更好地把握施工质量和进度。
预期效果本次BIM数字化管理实施方案的实施，预计将达到以下效果：- 提高公司项目管理效率，减少管理风险。
- 有效改善不同职能团队之间的沟通与协作方式。
- 更好地掌握施工全过程，减少改善费用和时间。
结论BIM数字化管理技术的推广应用，是当前建筑行业数字化转型的必然趋势，也是提升公司业务和竞争力的不二选择。
本次BIM 数字化管理实施方案，将为公司未来可持续发展提供有力支撑。
完整版)BIM技术应用及管理方案
完整版)BIM技术应用及管理方案BIM (Building Information Modeling) 技术是一种集成和共享建筑设计、施工和运营信息的数字平台。
BIM的应用已经广泛渗透到建筑行业的各个领域，为项目管理和执行提供了更高效和准确的工具。
以下是BIM技术的应用和管理方案的完整版本。
一、应用领域：1.建筑设计：BIM技术能够提供三维模型，帮助建筑师在设计阶段更好地预览和展示设计方案，并进行空间分析和碰撞检测，以提高设计质量。
2.施工管理：BIM技术能够为施工团队提供可视化的施工进度计划和模拟，帮助他们更好地协调施工过程，优化资源安排，并减少潜在的冲突和错误。
3.物料管理：BIM技术可以与供应链系统集成，实时追踪和管理建筑材料的供应和使用情况，提供及时的信息以优化物料的采购和配送。
4.运营和维护：BIM技术能够为建筑业主提供一种更好的方式来管理和维护建筑设施，包括设备维护计划、记录建筑物修复历史和提供维修指南等。
二、管理方案：1.团队组织：在应用BIM技术时，建议建立一个专门的BIM团队来负责技术的应用和管理。
该团队应由技术专家、项目经理和设计师等组成，以确保BIM技术能够得到正确的运用和管理。
2. 数据标准：BIM技术的应用需要统一的数据标准，以确保数据的一致性和互操作性。
可以使用国际标准如IFC (Industry Foundation Classes) 来定义和交换建筑信息数据。
3.培训和技术支持：为团队成员提供持续的培训和技术支持，以帮助他们熟悉和掌握BIM软件和工作流程。
此外，建议与BIM软件供应商建立良好的合作关系，以获取及时的技术支持。
4.项目管理：在项目开始之前，建议制定详细的BIM实施计划，明确使用BIM技术的目标、范围和时间表，并将其纳入项目管理过程中。
同时，建议建立有效的沟通和协作机制，以确保团队成员之间的顺畅合作。
5.数据管理：建议使用BIM软件的数据管理功能来跟踪和管理项目数据，并确保数据的安全性和完整性。
BIM管理方案及措施
BIM管理方案及措施BIM（建筑信息模型）是一种通过数字化建筑项目的整个生命周期，并实时生成和管理建筑信息的方法。
为了有效地管理和实施BIM项目，需要制定一套完整的BIM管理方案及措施。
本文将介绍一些主要的措施。
首先，项目管理团队应该明确项目的目标和需求，并将其纳入BIM管理方案中。
这一点至关重要，因为BIM系统应该满足项目的特定需求，比如设计、建造、成本控制、运营等。
其次，需要确定适当的BIM软件和工具，以满足项目的需求。
项目管理团队应该评估不同的BIM软件，并选择最适合项目的工具。
此外，还需要培训项目团队成员，以提高他们的技能和熟练程度，使他们能够有效地使用BIM工具。
第三，需要建立一个有效的BIM项目管理流程，以确保全面的信息协作和沟通。
在这个过程中，需要明确每个参与方的角色和责任，并确定信息交流的频率和渠道。
在BIM项目执行过程中，应该采取适当的数据管理措施。
这包括确保数据的准确性、一致性和完整性，以及保护数据的安全性和机密性。
此外，应该建立一个文件版本控制系统，以避免混淆和错误。
在项目的不同阶段，应该进行BIM模型的质量控制。
这包括对模型进行规范的审查和审核，以确保其符合项目的要求。
同时，还应该进行模型的协调和冲突检测，以防止设计和施工中的冲突和错误。
另外，应该建立一个BIM项目的沟通和协作平台，以促进不同参与方的合作和交流。
这可以通过在线协作工具、虚拟会议和沟通平台来实现。
最后，还应该建立一个完善的BIM项目管理体系，以便对项目的进展和成果进行跟踪和监控。
这包括定期的项目评审和进度报告，以确保项目按时、按质、按成本完成。
综上所述，BIM管理方案及措施是确保BIM项目顺利进行的关键因素。
通过明确项目的目标和需求、选择适当的软件和工具、建立有效的管理流程、进行数据管理和质量控制、建立沟通和协作平台，以及建立完善的管理体系，可以实现BIM项目的成功实施。
BIM技术在工程管理方向上的应用及未来发展趋势
BIM技术在工程管理方向上的应用及未来发展趋势摘要：随着建筑工程管理内容的不断扩展，项目管理层可以适时引入BIM技术，通过对BIM技术的合理控制来提升其在工程管理中的应用效果，及时解决当前工程管理中存在的各种问题，以提高建筑工程管理质量和信息化水平。
基于此，文章主要分析了BIM技术在工程管理方向上的应用及未来发展趋势。
关键词：BIM技术；工程管理；应用；发展趋势1BIM技术的特点1.1协调性BIM技术具有协调性特点。
BIM技术不但能实现建筑工程管理立体化，还能够整合相关信息数据资源，并构建建筑工程模拟模型。
建筑工程项目的施工，通常由设计单位、施工单位双方进行协调与协商。
但由于单位之间意见相左，就会出现针对设计图纸进行修改与调整，从而导致建筑工程建设工期延迟，并且加大建筑工程假设成本，而BIM技术能够有效的解决以上问题。
设计单位以及施工单位能够通过BIM技术的应用，进行建筑工程设计细节方面的协调，对建筑工程各个阶段以及各个环节进行有效沟通以及协商，从而保障建筑工程设计方案的时效性，以确保建筑工程建设能够如期完成，按时竣工，节约建设成本，优化管理工作，让建设企业收获最大化的经济效益。
1.2可视化BIM技术能够使管理工作可视化。
传统的建筑工程管理都是以二维平面图纸作为管理依据，对于建筑的立体把控不到位，使得建筑管理中存在的部分问题也无法及时得到解决，这种情况就会对建筑工程管理的有效性造成影响，同时也会严重影响建筑工程的整体建设质量。
但是，在应用BIM技术时，就不会出现这种情况，BIM技术可以将管理工作涉及到的数据信息立体化，使得管理工作具有可视性，三维立体模型便于管理人员检查管理过程中出现的纰漏与存在的问题，在检查到出现的问题时，管理人员就可以及时的进行整改，保障了建筑的整体质量问题，对于建筑行业的发展有着重要作用。
1.3模拟性BIM技术具有模拟性特点，仿真模拟系统能够对建筑模型进行全方位展示，管理人员要介入信息设备以及专业系统，将建筑工程管理中的相关建设数据进行上传整理，在建模过程中，找出管理形式的缺陷以及不足，并加以修改完善，优化建筑工程的整体管理工作。
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个人理解大数据时代下BIM中各专业配合与管理
前言：BIM从出生到现在发展多年，一直备受建筑行业各方的关注和追捧，源于其先进的理念和工作方式。
而大数据（Big data)也是最近几年由云计算兴起的根据统计学理论推出的新的管理统计服务方式。
个人对于二者有所了解，但均处于入门阶段，对于二者的互联互动性有一些个人浅显和不成熟的理解以及其过程，提出来与大家共同分享，若有错漏之处，还望大家多多批评指正。
正文：
建筑信息模型（Building Information Modeling）是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为模型的基础，进行建筑模型的建立，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。
根据美国国家BIM标准(NBIMS)对BIM的定义，定义由三部分组成：
1.BIM是一个设施(建设项目)物理和功能特性的数字表达；
2.BIM是一个共享的知识资源，是一个分享有关这个设施的信息，为该设施从建设到拆除的全生命周期中的所有决策提供可靠依据的
过程；
3.在项目的不同阶段，不同利益相关方通过在BIM中插入、提取、更新和修改信息，以支持和反映其各自职责的协同作业。
大数据(big data)，又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大，需要通过撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯
而BIM描述其中第一条的“功能性的数字表达”和第2条的“共享的知识资源”与大数据的处理概念又不谋而合。
当同处于BIM与大数据时代的时候，让我们不得不联想一下二者的共同工作以及管理方式。
一、建立在大数据基础上的BIM （功能性数字表达）
二者能互为应用，互相融合首先就是从本质方面的。
首先，我个人认为BIM模型不是我们通常意义理解上的单纯的一个模型，数据信息是BIM模型的基础，BIM模型实质是由各种各样的数据信息堆砌而成的仿真模拟建筑物
因此按照以前的以二维为基准来建立三维模型的概念来进行BIM模型的建立是错误的，至少是没有完全理解到BIM精髓的方式。
BIM模型作为信息数据集合的表现，在我个人的理解里面，BIM模型与大数据分析应该是相辅相成的。
例如一个大型的公共建筑，需要考虑内部功能与人流分析等，这些按照以前的理念与我们结构布置主要受力构件有影响，但是似乎影响有限。
但是如果我们未来需要作为一个更加精准，更加专业的设计公司。
这是需要精细化考虑的，也是和一般设计公司需要做出不一样的地方。
如果没有BIM，没有大数据，那么这一切将只是一个概念。
而现在我们正处于一个两个要素都蓬勃发展的时代，完成这一些只需要有合适良好的管理运作模式就可以达到。
一座尽可能多的商铺都有大量人流的商场，意味着业主能卖出更多的高价价格，结构梁柱的优化意味着提升顾客购物的舒适性。
从人流数据信息的入手通过人体工程学收集大数据在计算机模拟后，形成最利于顾客的结构体系。
也许无法模拟出每一次观众的活动，但大数定理在人群中永远有效。
通过从各处采集到的商业广场的人类活动数据，在被导入计算机模型后，通过分析顾客进出场习惯、人群聚集
习惯，设计师们可以不断修正模型。
而在这之前的国内，一切都只用经验，系数等一系列概念性的理论，硬套在二维图纸上，至于是否达到了预期效果，是不能直观的反应出来的。
而这类似的结合应用还仅仅只是二者结合应用的一方面，日照参数，节能环保参数已经地震力，风荷载等各种各样的大数据类型的参数引入，完全可以再加入更多统计后的大数据，完善满足我们需要验证的各种情况，来达到我们的仿真模拟建筑的目的。
二、BIM模型结果数据共享为大数据的资源(共享的知识资源）
BIM模型的最低层最明晰的一个优点就是直观，所见即所得。
以前的工程施工图出去以后，由于各方面因素，不论是甲方，设计，施工包括后期业主运营，都或多或少的牵涉到修改。
而修改单即使存档，也不能立即反映到图纸上面。
如果以后有类似需要参考的项目，也许会在同样的地方做出同样的结构，出同样的变更单。
而在BIM模型中，当无论各方有修改的变更等，都能第一时间反映到模型中。
那么当工程结束，这个模型就是一个经过了实践检验的模型，是一个真正的仿真模拟建筑。
而这个模型里面的各种参数，都是作为一堆经过检验的数据上传作为大数据的共享资源，将作为基础数据为后续的工程服务。
三、不同的工作方式必然需要不同的管理方式
BIM与大数据互为应用，互为资源的方式看起来是很美好，很有
前景的，带是不同的工作方式必然要有不同的管理模式，甚至经营模式，还是以前国内的那种管理模式来进行BIM大数据时代的管理，必然是很难达到满意成果的。
目前在建筑行业中建筑是上游专业，其他专业都是在中后期介入，即使是所谓的前期介入，也仅仅是概念上，理论上的大概方向的支持，而且都是建筑的功能分区有了雏形以后才开始一些比较细化的工作。
但是由于BIM的出现，以及对于大数据的引入。
各个专业的介入将大大提前。
在建筑定案阶段前期，功能区域划分刚开始，各专业就介入，不再是各专业分部分独立工作，而是大家在同一平台上同时运作。
在以大数据信息为基础，BIM模型的外框架下，同时对于一个目标进行相应修改，由于所见即所得，及时的沟通并不会造成想像中各专业冲
突的问题。
这只是在专业配合阶段的管理方式的改变，在其他方面的影响更大。
国内建筑业最严重的问题之一是管理粗放落后，信息化水平低。
工程项目管理因缺少及时准确获取基础数据的能力而导致各种显性
和隐性的损失，甚至是因管理的失控而严重亏损。
而由我们之前的两点可以得出：在BIM大数据时代，能及时获取数据，管理归类数据，应用处理数据，合理全面的数据表达才是关键。
由此我们想想作为未来的建筑行业，管理方式是越来越靠近哪一类呢？我认为是目前的制造业，而且一定是信息化程度较高的制造业，比如机械制造
机械制造业早就跨过了目前国内建筑行业感觉比较难熬的信息
化起步阶段。
未来的建筑行业，面对一栋高楼的时候，也是和现在的机械制造业一样面对海量数据的管理。
建筑业要达到制造业的精细度，要细到每一堵墙每一块砖每一根钢筋都要事先排好，出好排布图，各种规格砖的数量事先统计好，按数据通知供应商供货，工人施工，用最少次数的二次搬运和损耗废料。
而作为建筑业中技术支持的一方，BIM模型的提供方，必然牵涉到后期数据及接口提供的各种问题。
这些都是目前我们没有遇到过，但将来必定会遇到的。
传统管理方式与BIM管理方式的比较
甚至展开来讲，在未来的某一天，当一个大型的设计公司内部存有足够多的数据，或者是建立了行业间的数据库，所有构件都可以在设计施工中精确预制，这使建筑在成本与工期上都达到完美，那么这家公司即是设计技术的提供商，也是建筑业工程构件级基础数据的提供商，管理商，其位置与现在将不可同日而语。