![Minimale og naturlige bilder på 500 kvadratmeter studioleiligheter](/uploads/acceptor/source/70/no-picture2.png)
Stor Data. Det er drivstoffet som holder våre appdrevne liv i gang. Det holder vår ride-andel på den mest effektive ruten hjem (mesteparten av tiden). Det antyder at varen du absolutt ikke trenger, men sannsynligvis virkelig vil ha når du handler på nettet. Men hva med design? Påvirker big data i en bransje som er så personlig som design, hvordan vi bruker og utfører design? Svaret er ja.
Fra møbelshop og produksjon til bygningsdesign, ser vi data spille en større rolle. IKEA bruker AI å se for seg en ikke-fysisk handleopplevelse. Og når det kommer til boligdesign, endrer big data både møbelstilen vi kjøper, og også måten den er produsert på.
I dag online interiørdesigntjeneste Modsy lanserer deres første møbellinje noensinne: Minna Hjem, en samling av datakjørte, miljøvennlige sofaer og stoler av høy kvalitet designet internt basert på kundedatapunkter og tilbakemeldinger. Modsy administrerende direktør og grunnlegger Shanna Tellerman sier til Apartment Therapy, "Vårt hovedmål med Modsy er å hjelpe folk med å skape boarealer som de elsker." Modsy sine nye produkter inkluderer åtte stiler av sofaer og stoler, alt fra en moderne design til midten av århundredesignet, til elegante stykker som tar signalene fra ly-sofaer, ifølge Modsy VP i Style Alessandra Tre.
"Da vi begynte å se på data, se områder der vi ikke kunne finne produkter eller vi så hull, var det naturlig å gjøre det si la oss se om vi kan fylle disse mulighetene ved å lage produkter som vi vet at folk vil elske, "sier Tellerman. Det første tilbakemeldingspunktet fra Modsy-kunder, legger Wood til, var "behovet for stykker som er livsstilsvennlige", noe som betyr stykker som kan opprettholde kjæledyr, barn og sølt vin. De er også håndterbart priset som et steg opp fra flat pakke - sofaer starter på $ 1 999 og går opp til $ 1 799, mens stoler varierer fra $ 799 til $ 1,199.
Storbritanniasbaserte møbelmerke Swoon bruker også data. I Swoons tilfelle bruker den data for å raskt utvikle rimelige hjemmeprodukter, og kutte tiden fra design til produksjon. Prosessen deres produserer en designsyklus hver måned - i stedet for vanlig praksis to ganger årlig i møbelindustrien. I følge Forbes, Swoon trekker på data fra selskapets analytikere, deres egne testdata, sosiale trender og eksterne kilder for å lansere omtrent fem nye design daglig. Oppstarten benytter en anbudsprosess på tvers av de mange produsentene for å sikre kostnadsoptimalisering.
Men dataene stopper ikke hjemme; det blir utvunnet for å mer effektivt designe kontorlokaler også. Faktisk har arkitektoniske designfirmaer som Zaha Hadid Architects til og med en egen Analytics og Insight Unit. Ved å plassere sensorer under arbeidsplasser, kan arkitektene samle og syntetisere data om alt fra synlighet, støy, fuktighet, lys, temperatur og luftkvalitet. Med all denne informasjonen er arkitekter i stand til å skille hvordan de ansatte virkelig bruker arbeidsområdene sine og til slutt tilpasser og forbedrer design av arbeidsområdet.
Tilsvarende produsent av arbeidsmøbler Steelcase, en bransjeutøver, har gått sammen med Microsoft for å lansere sin sensorbaserte Smart + Connected Workplace system som ser ut til å utdanne selskaper om hvordan de effektivt kan bruke plassen sin ettersom betydelig mer arbeid skjer på nett.