大数据时代工程造价数据的挖掘与利用

摘要：工程造价贯穿于工程建设全过程，是工程项目管理的核心，其控制效果是衡量建设投资项目成败的关键。为保证其控制效果，管理者要积极引进大数据分析技术，融入到工程价数据的挖掘与利用中，建立起完善的数据库，采取有效的数据采集和利用方法，以更好地应对工程建设过程中成本信息数据量大、数据使用动态性强的特点，从各个方面来提升建设工程的施工质量。基于此，本文就大数据时代工程造价数据的挖掘与利用展开探究。

关键词：大数据时代；工程造价数据；挖掘与利用

引言

工程造价管理是一项相对来说较为复杂的工作，能够保障施工方及投资方利益的关系。工程造价过程中，管理者需采取有效的数据采集和利用方法，快速找到有使用价值的信息资源，并将各种数据应用到自己的工作中去，使得海量数据能够被工程造价所应用，以此有力地推动我国工程造价的进程，使得建筑行业的工程造价管理达到一个新的层次，为工程造价管理降低成本，提升效率与质量，也为我国的建筑工程领域做出积极的贡献。

一、大数据技术对工程造价数据的影响

大数据能精确预测工程成本，通过建立成本预测模型，将复杂的工程造价数据以直观的图表、图形等可视化形式呈现出来，为新项目的成本估算提供科学依据，可以实时收集和分析项目的实际成本数据，与计划成本相对比，就偏差进行及时调整；大数据技术还能对大量工程项目风险进行识别和评估，据此建立起风险预警机制，当风险指标达到设定阈值时，及时发出预警信号；此外，大数据技术能随市场环境、技术发展等方面变化，为行业标准和规范的制定提供更丰富、更准确的数据支持。

二、大数据时代工程造价数据挖掘与利用策略

（一）强化数据收集体系

管理者要确定数据收集范围，涵盖工程项目从规划、立项、可行性研究阶段的项目背景、投资估算、市场调研数据，尝试采取多种数据采集方式，比如利用网络爬虫技术，定期从政府信息网、工程电商平台中获取材料最新价格、人工成本等市场数据，确保数据的全面性和及时性，为造价分析提供最新的市场动态。同时，管理者要加强对数据质量的严格把控，一方面建立数据收集标准与规范，制定起统一的数据格式标准，确保不同来源的数据能够相互兼容和整合，建立一套完善的数据编码体系，以此对各类工程造价数据进行统一编码，还要明确明确下数据收集的责任方、时间点、操作流程等，建立起完善的数据收集审核机制，及时对所收集的数据进行审核和完善，发现问题要及时解决，确保数据的真实性、准确性和完整性；另一方面建立数据仓库，采用“分布式存储架构”或“数据分层管理”两种方式来管理，以此保证数据查询和分析的效率。

（二）深化数据挖掘分析技术

数据挖掘分析技术主要包括“高级数据分析算法”、“关联规则挖掘”、c三方面，“高级数据分析算法”，管理者可以运用时间序列分析算法，对工程造价数据进行简单预测，了解到材料价格随时间变化的趋势，并预测出未来的价格走向；“关联规则挖掘”，除了传统的 Apriori 算法挖掘简单的关联规则外，还可以运用更复杂的算法和技术，如 FP - Growth 算法。管理者通过对工程造价数据中的关联关系深入挖掘，能够发现不同成本项目之间的潜在关系，还能找到影响造价的关键因素，以此为工程成本控制提供数据参考；“高级数据分析算法”，管理者会利用流数据处理框架，对实时采集到的造价数据进行处理和分析，通过设定合理的预警阈值，及时发现施工过程中的成本异常情况，通过短信、邮件等方式通知相关人员，使得问题得到合理解决，确保项目顺利进行。

（三）拓展数据利用场景

工程前期决策阶段，管理者可以应用收集到的数据，对工程建设成本估算提供精准依据，并在项目方案设计阶段，将不同的设计方案转化为清晰直观的模型，这样能够为决策者提供建议，从源头上使成本得到控制；工程施工阶段，管理者要完善施工过程的成本控制、质量与进度管理等，主要是要实时收集施工过程中的各项数据，利用数据挖掘技术及时发现成本偏差，找出偏差原因并采取针对性措施进行调整，还要将工程造价数据与质量检测数据、施工进度数据进行关联分析，寻找不同之处，制定科学合理的施工进度计划，避免因工期延误导致成本增加；企业管理层面，管理者要积极建立企业内部的工程造价数据库，完善成本管理与绩效考核，通过数据挖掘找出成本控制的关键点和潜在的成本节约空间，为企业制定成本管理策略提供依据；行业发展层面，管理者会运用数据挖掘技术分析行业整体的造价水平和成本构成特点，针对不同类型的风险，制定相应的应对策略库。

（四）完善数据共享与安全保障

管理者要依托大数据技术建设共享平台，并构建数据安全保障体系。一方面，管理者要建立健全数据共享机制，利用大数据技术，通过整合多方数据资源，构建起基于云计算技术的工程造价数据共享平台，鼓励企业之间开展数据共享合作，建立长期稳定的数据合作关系，这样，不同企业、不同系统之间的数据能够实现无缝对接，大大提高数据共享的效率和准确性，提升整个行业的数据利用水平；另一方面，管理者要进一步强化数据安全保障措施，在数据传输和应用环节，增加加密技术，建立起严格的访问控制机制，根据用户的角色和职责，分配不同的数据访问权限，只有被允许的用户才能进入和应用数据，并制定善的数据备份策略，建立健全有关工程造价数据采集、更新、整理和利用的相关法规，定期对工程造价数据进行全量备份和增量备份，这样切实提高成本工作的效率，建立工程工程的全生命周期资金管控机制，从各个方面来提升建设工程的施工质量。

结束语

总而言之，大数据技术作为一种新的技术，经过多年的发展，已有了一定的研究成果，在建设信息化方面，大数据技术促进了建筑业的快速发展。但是目前还存在很多问题，需要管理者在实践中不断优化和完善，依托各种大数据技术，在有效解决造价数据量庞大的难题后，可以对施工全过程的数据进行无缝对接，做到数据的安全传输和对比分析，以此来提高工程项目的管理水平和质量，不仅符合可持续发展理念，也提高了造价工作的效率和质量。

参考文献

[1]郭新梅，徐炳贵.大数据时代工程造价数据分析及应用初探[J].建筑监督检测与造价，2022，15（05）：69-72+79.

[2]魏宁.大数据时代工程造价数据采集与工程造价应用[J].房地产世界，2021，（18）：32-34.