本期推荐作者 作者 | 陆一昕 本期主题：解读< > 系列之——BIM能力成熟度模型（二） 上期回顾：解读< > 系列之——BIM能力成熟度模型（一） 上次和大家一起了解了下《美国国家BIM标准V3》中提到的能力成熟度模型CMM及11个评价维度。从本周开始，我将与您一同揭开这11个维度的神秘面纱，共同探究BIM CMM精彩的内涵和外延。今天和大家一同分享的是“数据内容（Data Richness）”。
本期推荐作者
作者 | 陆一昕
本期主题：解读< <美国国家bim标准第三版> > 系列之——BIM能力成熟度模型（二）
上期回顾：解读< <美国国家bim标准第三版> > 系列之——BIM能力成熟度模型（一）
上次和大家一起了解了下《美国国家BIM标准V3》中提到的能力成熟度模型CMM及11个评价维度。从本周开始，我将与您一同揭开这11个维度的神秘面纱，共同探究BIM CMM精彩的内涵和外延。今天和大家一同分享的是“数据内容（Data Richness）”。
在BIM实施和应用的过程中，我们经常会遇到这样的困惑“高质量的BIM模型中到底需要包含多少信息？”、“BIM数据是否可信？”、“数据有效性如何保证？”、“信息间的逻辑关系如何存放和展示？”，CMM通过“数据内容”这一项关键指标，很好地回答了这些问题。CMM是这样定义的：
从上述定义中不难发现， BIM CMM 对“数据内容”提出了很高的要求，从数据的种类、规范性、可信度、关联度等多方面进行了综合评价。目前，国内 BIM 大多还处于较初级的阶段（ 1-2 级），我们主要还是停留在设计阶段应用 BIM ，搭建一个三维模型并输入了有限的信息，解决了建筑物可视化展示和简单的碰撞检查等设计阶段的问题。那么我们该如何来提升BIM能力成熟度呢？个人认为以下几个关键点是现阶段我们进行能力提升的升级途径：
1. 数据的完整性
BIM数据其实包含的内容可以很多，不仅仅有用来描述建筑物和构件的静态数据，还应包含大量的业务数据，甚至动态数据。业务数据是指，在设计-制造-施工-调试-交付-运维等各阶段产生的业务数据，如：业务编码、厂家信息、备品备件、WBS、安装位置、变更信息、质量监测信息、调试参数、维保维修信息等。动态数据是指在运维阶段设备产生的实时动态数据。这些数据加在一起，才形成了一个完整的BIM数据链，能为一个项目的建设和运行管理创造价值。
目前国内设计、施工、运营等各家企业都在分别做自己的BIM和平台，都希望做全做准确，但由于行业的壁垒，谁都无法靠一己之力把整个产业链上的数据做全，以致最后BIM数据被分割成一个个信息孤岛。
要让BIM真正实现全生命周期数据贯通，最佳的方法是建立一个统一的数据平台，各阶段BIM数据在这个平台上进行提交和验收，直至最后的数字化竣工移交。这个平台可由业主方或其委托方牵头搭建，各方负责各自的数据维护，在平台上按角色进行授权管理。这样既可保证数据的完整性，又可确保各方的信息安全。
2. 数据权威性与责任制
数据可信度也是评价BIM应用成熟度高低的一个重要指标。往往我们在推行BIM时经常会有人质疑“BIM模型里面的数据是真实的吗？和图纸完全一样吗？”，有这样的问题，本身也说明我们对BIM的理解和应用还处于非常初级的阶段。
BIM数据是否可信，关键在于我们是否有明确的数据责任制度，即这些BIM数据该由谁或组织来生成并对其准确性负责。通常有一种错误的做法，BIM数据是由单独的数据录入人员来完成的，而不是真正的业务人员。这就必然会导致数据责任人不清晰，甚至最终数据失真的情况。因此，我认为数据责任人应与业务责任人保持一致，或者有明确的对应关系，做到谁生产的数据谁负责。有了能对数据准确性负责的人后，自然会提高数据的权威性。
3. 数据有效性校验
为了保证BIM数据的准确、可靠，CMM对数据有效性也提出了相应的要求，其中包括了需要有元数据，以及对应的数据校验机制。
元数据是用来定义数据的数据，简单的说就是规定了数据类型、格式、范围值等规则，他是规范BIM数据的卡尺，是数据准入需要遵守的基础规则。当然，具体规则可由每个BIM实施者自己定义。
有了数据规范后，该用何种方式执行这样的数据校验呢？人工校验当然可以，但是这种方式的弊端也显而易见，费时费力，且无法避免人为失误可能带来的影响。所以利用元数据，制定自动化的数据校验流程是最佳的方式。让电脑来完成这些有规则，且机械性的重复劳动再合适不过了。
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