Kompleksowa dokumentacja XIX-wiecznego budynku zabytkowego z wykorzystaniem naziemnego skanowania laserowego i fotogrametrii dronowej. Dane chmury punktów zostały przetworzone i przekonwertowane do szczegółowego modelu Revit na potrzeby planowania konserwacji i analizy konstrukcyjnej.

Terraforming Mars to zdecydowanie moja ulubiona planszówka. Kiedy odkryłem, że istnieje plik .json z logiem rozgrywki, nie mogłem się oprzeć, aby sprawdzić, która strategia przyniosła najlepsze wyniki. Jeden plik, powtarzalna struktura danych i pytanie: "jak pobić swój własny rekord".

Ciekawostka dotycząca doboru kolorów korporacji na dashboardzie - nie są one losowe ani wybrane ręcznie. Z pomocą Pythona i GPT powstał skrypt do rozpoznawania kolorów RGB z logo. Analizuje główną część pliku .png logo, ekstrahuje piksele RGB, określa dominującą chromatykę i oblicza najlepiej pasujący kolor, eliminując szum i nieistotne tło.

Ostatni szlif - interfejs w stylu aplikacji z paskiem menu, wyszukiwarką i przyciskami do nawigacji między dashboardami.

Ślady GPX, wiele źródeł danych i potrzeba zwizualizowania, jak wyglądały górskie wypady. Kto nie lubi śledzić własnych aktywności w czasie i przestrzeni? Prawie 100 tras górskich w Tatrach zebrane w tabelach, wykresach słupkowych, wskaźnikach, a nawet interaktywnych mapach terenu i widoku mapy cieplnej.

Kluczowe wyzwania po drodze:

• Python: ~25 MB surowych danych GPS uproszczonych i zredukowanych o 93% bez utraty kontekstu i kluczowych punktów (setki tysięcy punktów obciążają wydajność).
• Power BI: model danych z dynamicznym kodowaniem kolorów na wizualizacjach i mapach (złożone miary i funkcje).
• QGIS: wyekstrahowane i przekonwertowane granice parków narodowych i krajów do lekkich kształtów.
• Power Automate: automatyczne pobieranie GPX i kodowane nazewnictwo na podstawie URL + ID wędrówki (bez ręcznej interakcji z UI).

Weryfikacja dojrzałości obiektów IFC i interaktywne raportowanie to przykład skoku w dane, by wyłowić tę jedną, konkretną informację i zaprezentować jako stronę główną CDE, SharePointa lub część serii dashboardów do monitorowania postępu. Bez komplikowania, wykorzystując najnowszy Data Exchange dla plików IFC (add-in wydany przez Autodesk w listopadzie '25) i potencjał otwartego formatu.

Są trzy warunki, które muszą być spełnione, aby mówić o wiarygodnych wnioskach:

• weryfikacja pustych wartości, nulli, niepoprawnych danych musi być uwzględniona, nie pominięta podczas czyszczenia danych,
• wskaźnik walidacji musi być zdefiniowany,
• musi być ustalona przynajmniej jedna metoda szybkiej identyfikacji niepoprawnych danych - może to być lista GUID-ów lub ID dla określonego oprogramowania, cokolwiek pozwalające managerowi reagować precyzyjnie: co i gdzie wymaga korekty w następnej rewizji modelu.

BI napędzane modelem 3D dla lokali mieszkalnych na etapie koncepcji wnosi świeże spojrzenie na analizę wymagań. Koniec z tabelami przestawnymi na jednej połowie ekranu i rysunkami na drugiej. Może być jedno, może być interaktywne, może wyciągać więcej wartości z już wyprodukowanych danych.

Przykład pokazuje bounding boxy pomieszczeń, więc przed eksportem danych wymagana jest szybka kontrola QA, szczególnie gdy w grę wchodzi oprogramowanie firm trzecich. Użytkownicy Revita wiedzą, że czasem można znaleźć niegeometryczną, ale wciąż istniejącą reprezentację pomieszczenia! Może wpłynąć na bazę danych i wprowadzić trochę bałaganu do dashboardu.

Kompletny framework Planu Realizacji BIM zgodny z wymaganiami ISO 19650. Zawiera szablony dokumentów, definicje ról, kamienie milowe dostarczania informacji i procedury zapewnienia jakości do wdrożenia w całej organizacji.

Usprawniony workflow wizualizacji łączący modele Revit bezpośrednio z silnikami renderowania w czasie rzeczywistym. Umożliwia zespołom projektowym tworzenie wysokiej jakości renderów i wirtualnych spacerów bez eksportowania do osobnego oprogramowania 3D.