过去我们的建筑设计，其实是有数据控制的，这就是规范指标 ，主要包括建筑行业规范，和发改委的经济指标规定。这些指标来自于过去的数据统计，可以说 也是一种大数据 ，而且是典型的统计上的大数据。这就是我前面为什么要追述历史上的大数据的原因。
现在有新的数据，但数据如何控制设计，其实是一直以来有稳定逻辑的。这个层面只是需要更新数据来源和准确性，利用方式不变。
目前的建筑物设计，对数据利用还比较粗糙，各方面也还没有想好怎么发掘和利用数据，但未来的话，起码医疗、交通、教育这些大项目行业是可以用大数据决策选点、容量控制、服务类型控制的，但需要有关方面数据开放，并且寻找比较成熟可靠的算法。
二、然后说说更不靠谱的 微观建筑设计。
大数据和过去的统计数据的区别，在于其全样本、动态更新，而不是过去只有总数和平均数。这样使得所谓的私人订制成为可能。
1 首先是 外观 ，如果我们能够拿到每个人对不同建筑的互动信息，也许我们有可能判断什么样的建筑风格更受欢迎，更吸引买房者或者逛街购物者，建筑风格选型就从拍脑袋到了有依据。我想zara这样的服装企业应该已经做到了，传统数据无法确定的审美问题，可以通过大数据来判定，提高受欢迎程度。风景区、旅游度假产品也会依赖这种数据，利用旅游社交舆情、交通、收入、放假信息，决定做何种外观的景点。
2 建筑性能 。如果有大量的传感器追踪数据，外墙的保温、通风、节能这些设计能够有很好的改善。目前节能计算方法还是比较粗糙的，如果能掌握大量已有建筑的能耗和物理量信息，再做好新建筑的感应控制，起码在暖通空调设计上会有很大改善。现在按城市的气候指标可以精细到按微环境控制设计，并且可以改善运营。这在商业建筑里能节省很大一块能耗。
类似的，雨水污水的排水设计，也可以利用大数据进行改善。目前城市防雨指标明显偏低，按几年一遇几年一遇这样的指标算法也是在是比较落后，当然会造成各种水漫金山，立交桥下面还淹死人。应当用雨水检测系统配合城市管网信息，准确控制各建筑、道路、区域的排水设施。
还有就是音乐厅的设计，如果做个可控墙顶面，就可以像播放器调整音效一样，根据观众口味和音乐特点，调整音乐厅的声学效果，那还是很有趣的。
3 建筑功能和运营 。 应该说运营上可依靠大数据的地方也很多，除了水电暖这些自动化调控，公共商业建筑对人流的监控和预测也很重要。购物、电影、餐饮、旅馆这些行业都可以大数据提出对建筑的要求，建筑师相应的提出解决方案。要知道人流对走道宽度、消防疏散、厕所配置影响很大，进而极大影响成本。过去按死规范，有时候不够有时候偏多，特别是商场的女厕所排队问题。。。
4 总之， 建筑里大量涉及尺寸、大小、高度、面积 ，这些都可以利用大数据决策，比如厕所蹲位、休息室大小，座椅数量、开窗大小、灯光强弱、吸音降噪、电梯运行、几乎所有这些， 我们过去用规范指标，现在可以用大数据了 ，欧耶。
三 不可预测和适应性。
最后，建筑物一经建成，其实是很难改变的，城市格局也是一旦定型，改变很难，你看北京的城市规划特别是交通结构。。。正是数据决策失败的一个典型反例。新规划没几年，人口早就突破了规划预计，整个规划又得重新修改，但城市建设根本改不过来，又不能推到重来，纠结啊。。。
大数据是动态的，建筑是静态的 ，即使是根据目前的大数据及其取势正确决策了，几年以后情况变化，又不适应了。这跟普通商品供给可以调整产能是不一样的。
这不但要求数据决策能够实用动态发展、有预见性，不能盲目依赖现有数据，
否则不就回到计划经济的老路了么。人的命运是不可预测的!
这也要求建筑和各种基础设施建设本身有宽容度，或者干脆是可变的，这是另一个话题，以后再说。