在智能建筑環境中，將來自不同來源的數據匯集以識別、更改、檢查，以及使用這些信息來提高建筑物最重要資產的價值。

通過將高效的數據集成與創新技術相結合，利益相關者可以更好地了解建筑物的系統和組件如何協調運行，并為組織目標建立清晰的路經。熟練的主系統集成商和理想的技術設置對于實現房地產投資至關重要。

數據集成架構在智能建筑中的重要性

數據集成架構提供了一種組織、協調和呈現建筑數據的方法，通過有效集成，數據可以提高建筑性能、利益相關者之間更順暢地協作，并提高顧客滿意度。

在智能建筑中，數據集成架構由幾層組成：

源系統包括外部和內部程序、記錄系統、企業數據檔案和其地當前技術，它們被集成到一個中央統一的核心系統中，例如建筑管理系統(BMS)。

擁有無縫的數據流對于集成至關重要，而這只能通過安全可靠的連接來實現。數據集成轉換收集的的建筑數據，并允許操作員以整體方式查看，從而全面了解建筑系統，它還使訪問和存檔大數據具有成本效益。

數據規范化將信息標準化，使其有用且機器可讀。為了實現這一點，確保干凈、建樓良好和規范化數據的技術對于推動分析等所有或用程序至關重要。數據分析將物聯網設備收集的非結構化大數據轉換為有意義且可操作的見解。

智能建筑需要強大的數據集成架構來支持高級自動化策略，并允許利益相關者在數據點豐富的情況下快速做出明智的決策。

數據集成架構的重要方面

為了將數據集成到單一架購中，使用了各種平臺技術。這些必須足夠全面以支持當前的系統需求，同時仍然提供足確的可擴展性以適應未來的體系結構開發。先進的數據集成平臺使以數據為中心的建筑管理方法成為可能。

然而，未得到妥善維護的系統，例如過時或不再由制造商提供支持的控制器、軟件和網絡設備，會帶來重大的網絡安全風險。具有許多離線設備的操作系統類似于手動操作它們，阻礙了智能系統集成的自動化優勢。初始設計和持續維護對于強大的數據集成架構都至關重要。

主要考慮因素包括：

數據倉庫

數據倉庫側重于與最終用戶通信數據所涉及的處理和表示。盡管每個數據倉庫都是獨一無二的，但它們都具有標準功能。數據倉庫應用程序中根據需要支持用戶的數據資求。

數據倉庫的應用包括：

預測分析總結報告趨勢分析操作系統定期更新倉庫數據庫，道常是在非占用時間。隨著數據的積累，可以定期將其提取、過濾并加載到專用數據倉庫中。

人工智能

在數據集成架構的應用程序中，能些以人工智能為特色的應田程序提供了建筑物系統的最全面視圖。人工智能使利益相關者能夠以統一的方式查看來自各種不相關來源的數據，提供從建筑物的不同系統收集的數據所需的見解。

此外，人工暫能使數據集成更加容易。其增強了數據流并提高了數據處理能力。借助人工智能，數據集中的模式和趨勢更易被發現，從而導致更精確的統計建模和更好的洞察力。人工智能還可以實現數據映射和預測的自動化。

與服務提供商合作

管理數據集成架構通常涉及處理由供應商控制的網絡。這些供應商可以訪問敏感信息，從而賦予他們構建系統、控制和其他領域的權力。為防止供應商過度擴張，業主應升級或更換設備和軟件，集成網絡并與主系統集成商(MSI)合作。MSI充當建筑物所有者和供應商之間的調解人，并與IT團隊協作以應對集成挑戰，并實現統一的解決方案。

集成解決方案和主系統集成商

擁有正確的組件對于成功的數據集成架構至關重要。集成平臺和獨立數據層(IDL)，如IOT Jetstream，有助于在設備和應用程序之間建立相互依賴的連接。借助像onPoint這樣與建筑系統、物聯網設備和基于云的應用程序無縫集成的平臺，建筑業生可以充分利用其建筑數據。這些技有有助于釋放建筑物的全部潛力并優化性能。

MSI對于實現智能建筑技術的優勢至關重要。一個好的MSI了解業主的目標和需求，并利用適當的技術和解決方案架構來解決業務同題。在其支持下，建筑業主獲得了增強的控制力、洞察力及能力。