工程承包行業通常被視為一個由辛勤工作者和交易者組成的經濟體，他們大多處于與技術或計算機工作人員的刻板印象之下。在考慮施工時，人們似乎有一個穿著靴子的粗獷男人的形象，通過一輛骯臟的皮卡車將一堆物資運到工地上。雖然這些特征對于行業中的一些員工來說描述得仍然相當準確，但承包商必須始終有一層潛在的技術工作，特別是在項目的規劃階段。輸入大數據進行合同簽約。

隨著分析軟件和傳感器功能達到新的高度，以及大數據對每個行業產生越來越大的影響，承包商在日常運營中也變得越來越精通數據也就不足為奇了。更具體地說，這里列出了承包大數據迅速成為承包公司管理中不可或缺的方法。

使用大數據確定臨時要求

承包商傳統上使用數學、高級圖表和其他傳統工具和技能集來計算成本、材料和項目要求的準確估算。管理大型項目的承包商越來越依賴機器使用數據和地理定位物流，以創建高度精確的建筑計劃，提前考慮工作的各個方面。在大型數據集的幫助下，承包商能夠更好地預測和滿足即將開展和正在進行的項目的具體建設和維護需求。

Next Insurance保險公司的定制電工保險專家建議在與保險代理人交談時準備相關數據，以確保獲得足夠的保險。此類指導可以幫助承包商創建定制設備租賃計劃和現場設置策略，同時還為提供額外要求(如保險覆蓋需求)提供基礎。

大數據對項目設計的影響

除了在建筑和設計軟件中使用本地化數據之外，承包商還編制與天氣有關的外部數據、周圍的商業活動、社區統計和交通模式，以制定理想的項目時間表和議程。

也許最重要的是，承包商正在分析用于簽訂合同的大數據，以得出與風險評估和緩解相關的結論。通過考慮歷史數據集，承包商可以識別模式，考慮概率，并相應地進行規劃，香港服務器租用，以有效降低，遇到潛在負面結果的可能性。

　使用統計分析來優化和改善工作流程

企業正在使用來自設備、建筑物、監控系統、橋梁、交通燈和一系列其他來源的傳感器數據來持續優化程序操作。由于能夠磨練幾乎任何類型的信息以達成解決方案，承包商正在削減成本，提高效率，并提供比以往更高質量的工作。

隨著技術推動通用人工智能(AI)的出現，出現了一種可以“自己思考”的軟件，并且已經廣泛使用的是專注的人工智能，承包商很快就能夠完全自動化項目規劃流程，迫切需要合格工程師的輸入。

人們仍處于人工編譯和分析大數據的階段，使用憑證數據分析師和其他專業人員的幫助推斷人們可以做什么，但許多軟件開發人員已經開始創建旨在簡化和自動化承包商任務的程序。對大數據的這種未來用途的實施最終可能限制人員進行廣泛努力的需要。

設計更好的建筑信息模型系統

企業信息建模(BIM)是一種創建數字示意圖和表示建筑物的功能和物理特征的實踐，是建筑師、建筑公司和拆遷提供者在制定項目規劃和管理決策時所依賴的智能3D建模的一種形式。此信息用于幫助服務提供商和承包商在整個生命周期內更有效地構建和維護建筑。

大數據分析正在導致企業信息建模(BIM)系統的發展，這些系統考慮了大量因素，從而為參與建筑、景觀美化、土木工程、維護和拆除大型結構的承包商提供更高的準確性和更有用的結論。

分析在下一代合同技術中的作用

隨著每年發明和安裝新的傳感器和數據采集方法，人們可以預期大數據的范圍可以延伸到日常生活的各個方面。這些數據可能看起來與未經訓練的人員無關，這無關緊要，但是當進入先進的軟件算法并由經驗豐富的分析師進行評估時，它成為設計最佳藍圖和時間表的最終助手。

隨著技術的快速發展，建筑項目變得越來越先進和苛刻，亞洲服務器租用 歐洲服務器，只有最精確和最精通的承包商才能在未來幾十年內參與競爭。為了繼續參與競爭，承包商需要對大數據及其如何用于提高服務質量和完成工作有著透徹的了解。