В распределенных информационных системах, применяемых в строительной отрасли и архитектурном проектировании, наблюдается экспоненциальный рост объемов данных, связанных с информационным моделированием зданий, включая BIM-модели в форматах IFC и RVT, геопространственную информацию, облака точек, исполнительную документацию и результаты инженерных расчетов, что в условиях ограниченной пропускной способности каналов связи, характерных для удаленных строительных площадок с использованием спутниковых и мобильных соединений, приводит к значительным задержкам синхронизации, конфликтам версий, избыточному сетевому трафику и рискам утраты данных. Анализ структурной и семантической организации таких данных выявляет их высокую иерархичность, повторяемость типовых элементов и наличие пространственных связей, что создает предпосылки для разработки специализированных методов компрессии, существенно превосходящих по эффективности универсальные алгоритмы сжатия типа GZIP, LZ4 или Zstandard, особенно для облаков точек и IFC-моделей, где коэффициенты сжатия могут возрастать в 3 и более раз за счет учета энтропийных характеристик и структурных паттернов. Интеграция методов дельта-кодирования, инкрементной репликации и контентно-адресуемого хранения обеспечивает минимизацию передаваемой информации путем фокусировки на изменениях относительно базовых версий, в то время как применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования паттернов доступа пользователей позволяет реализовать упреждающее кеширование, интеллектуальное распределение данных между узлами и динамическую адаптацию стратегий репликации. Сравнительное моделирование демонстрирует, что адаптивные гибридные стратегии репликации, переключающиеся между синхронными и асинхронными режимами в зависимости от состояния канала и семантической значимости обновлений, сокращают сетевую нагрузку в 9 раз, снижают задержки синхронизации в 4,8 раза и повышают устойчивость к разрывам соединений при одновременном уменьшении вероятности конфликтов версий. Аналогично, переход к адаптивной распределенной архитектуре хранения с использованием прогнозирования на основе машинного обучения и приоритизации трафика по критерию влияния на конструктивные элементы приводит к сокращению трафика на 85,7 процента по сравнению с полностью реплицированными решениями, сохранению доступности данных выше 99,7 процента и оптимизации времени отклика в пределах приемлемых значений для совместной работы. Кумулятивное применение данных подходов в единой платформе, учитывающей математические модели теории информации, теории массового обслуживания и корреляционные зависимости между характеристиками каналов и эффектом оптимизации, обеспечивает комплексное повышение эффективности функционирования систем даже в условиях крайне ограниченной пропускной способности, открывая возможности для полноценного развертывания BIM-технологий на удаленных инфраструктурных объектах, ускорения согласовательных процессов и значительного снижения затрат на телекоммуникационную инфраструктуру в строительной отрасли.