The varying patterns of rail transit ridership and their relationships with fine-scale built environment factors: Big data analytics from Guangzhou

Cities ◽  
2020 ◽  
Vol 99 ◽  
pp. 102580 ◽  
Author(s):  
Shaoying Li ◽  
Dijiang Lyu ◽  
Xiaoping Liu ◽  
Zhangzhi Tan ◽  
Feng Gao ◽  
...  
2021 ◽  
pp. 1-7
Author(s):  
Emmanuel Jesse Amadosi

With rapid development in technology, the built industry’s capacity to generate large-scale data is not in doubt. This trend of data upsurge labelled “Big Data” is currently being used to seek intelligent solutions in many industries including construction. As a result of this, the appeal to embrace Big Data Analytics has also gained wide advocacy globally. However, the general knowledge of Nigeria’s built environment professionals on Big Data Analytics is still limited and this gap continues to account for the slow pace of adoption of digital technologies like Big Data Analytics and the value it projects. This study set out to assess the level of awareness and knowledge of professionals within the Nigerian built environment with a view to promoting the adoption of Big Data Analytics for improved productivity. To achieve this aim, a structured questionnaire survey was carried out among a total of 283 professionals drawn from 9 disciplines within the built environment in the Federal Capital Territory, Abuja. The findings revealed that: a) a low knowledge level of Big Data exists among professionals, b) knowledge among professional and the level of Big Data Analytics application have strong relationship c) professional are interested in knowing more about the Big Data concept and how Big Data Analytics can be leveraged upon. The study, therefore recommends an urgent paradigm shift towards digitisation to fully embrace and adopt Big Data Analytics and enjoin stakeholders to promote collaborative schemes among practice-based professionals and the academia in seeking intelligent and smart solutions to construction-related problems.


2020 ◽  
Vol 82 ◽  
pp. 102631 ◽  
Author(s):  
Shaoying Li ◽  
Dijiang Lyu ◽  
Guanping Huang ◽  
Xiaohu Zhang ◽  
Feng Gao ◽  
...  

2019 ◽  
Vol 54 (5) ◽  
pp. 20
Author(s):  
Dheeraj Kumar Pradhan

2020 ◽  
Vol 49 (5) ◽  
pp. 11-17
Author(s):  
Thomas Wrona ◽  
Pauline Reinecke

Big Data & Analytics (BDA) ist zu einer kaum hinterfragten Institution für Effizienz und Wettbewerbsvorteil von Unternehmen geworden. Zu viele prominente Beispiele, wie der Erfolg von Google oder Amazon, scheinen die Bedeutung zu bestätigen, die Daten und Algorithmen zur Erlangung von langfristigen Wettbewerbsvorteilen zukommt. Sowohl die Praxis als auch die Wissenschaft scheinen geradezu euphorisch auf den „Datenzug“ aufzuspringen. Wenn Risiken thematisiert werden, dann handelt es sich meist um ethische Fragen. Dabei wird häufig übersehen, dass die diskutierten Vorteile sich primär aus einer operativen Effizienzperspektive ergeben. Strategische Wirkungen werden allenfalls in Bezug auf Geschäftsmodellinnovationen diskutiert, deren tatsächlicher Innovationsgrad noch zu beurteilen ist. Im Folgenden soll gezeigt werden, dass durch BDA zwar Wettbewerbsvorteile erzeugt werden können, dass aber hiermit auch große strategische Risiken verbunden sind, die derzeit kaum beachtet werden.


2019 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 273-277
Author(s):  
Ajay Kumar Bharti ◽  
Neha Verma ◽  
Deepak Kumar Verma

2017 ◽  
Vol 49 (004) ◽  
pp. 825--830
Author(s):  
A. AHMED ◽  
R.U. AMIN ◽  
M. R. ANJUM ◽  
I. ULLAH ◽  
I. S. BAJWA

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document