工程造价大数据平台构建：数据治理、指标库开发与智能询价系统

一、引言

在建筑行业数字化转型加速的背景下，工程造价管理作为项目全生命周期管理的关键环节，面临着新的挑战与机遇。传统的工程造价管理依赖人工收集、整理数据，存在数据分散、更新不及时、共享困难等问题，导致造价估算偏差大、成本控制难度高 。大数据技术的发展为工程造价管理带来了新的解决方案。构建工程造价大数据平台，通过数据治理整合多源异构数据，开发指标库实现数据标准化管理，搭建智能询价系统提升价格信息获取效率，能够有效解决传统管理模式的弊端，为工程造价管理提供更科学、精准的决策依据，助力建筑企业提升竞争力，推动行业高质量发展。

二、工程造价大数据平台的数据治理

2.1 数据治理体系架构

数据治理体系架构涵盖组织架构、制度流程、技术工具三个层面。在组织架构上，成立由企业高层领导、造价工程师、数据分析师等组成的数据治理委员会，负责制定数据治理战略和决策；设立数据管理部门，承担数据采集、清洗、存储等具体工作。制度流程方面，建立数据标准规范，统一数据格式、编码规则；制定数据质量管理制度，明确数据质量考核指标和责任主体；完善数据安全管理制度，保障数据的保密性、完整性和可用性。技术工具上，采用大数据存储与处理技术，如 Hadoop、Spark 等，实现海量数据的高效存储与分析；运用数据治理工具，对数据进行全生命周期管理。

2.2 数据治理实施流程

数据治理实施流程包括数据采集、数据清洗、数据存储与管理、数据共享与应用四个环节。数据采集阶段，通过与政府部门、行业协会、供应商等合作，多渠道获取工程造价相关数据，包括工程定额、材料价格、人工成本、项目案例等；利用物联网、BIM 等技术，实时采集施工现场数据。数据清洗环节，运用数据过滤、异常值处理、重复数据删除等技术，去除噪声数据，提高数据质量。数据存储与管理采用分布式存储方式，建立数据仓库和数据湖，对数据进行分类存储；运用元数据管理、数据血缘分析等技术，实现数据的可追溯和有效管理。数据共享与应用通过搭建数据共享平台，实现企业内部各部门以及企业与外部合作伙伴之间的数据共享，为工程造价管理提供数据支持。

三、工程造价指标库开发

3.1 指标库分类

工程造价指标库按照功能可分为基础指标库、综合指标库和专项指标库。基础指标库包含人工、材料、机械等基础要素的价格指标，以及工程量计算规则、工程定额等基础数据；综合指标库整合不同类型工程项目的单方造价、造价构成比例等综合性指标；专项指标库针对特定专业或工程类型，如市政工程、装饰装修工程等，建立专项造价指标。

3.2 指标库构建方法

指标库构建首先要确定指标体系，根据工程造价管理需求，选取具有代表性和实用性的指标。然后进行数据收集与整理，从数据治理环节获取的大量数据中筛选出符合指标要求的数据，并进行标准化处理。接着利用数据分析技术，对数据进行统计分析，计算指标值。最后建立指标库管理系统，实现指标的录入、更新、查询、分析等功能，方便造价人员使用。例如，通过对历史项目数据的分析，计算出不同地区、不同类型建筑的单方造价指标，纳入综合指标库，为新项目造价估算提供参考。

四、智能询价系统建设

4.1 系统功能

智能询价系统具备价格信息采集、智能匹配、价格预测等功能。价格信息采集模块通过网络爬虫技术，自动抓取各大建材网站、供应商平台的材料价格信息；与供应商建立数据接口，实时获取最新价格。智能匹配模块根据用户输入的材料名称、规格型号等信息，利用自然语言处理和机器学习算法，在海量价格信息中快速匹配出最符合要求的价格数据。价格预测模块运用时间序列分析、回归分析等模型，结合市场供需关系、政策变化等因素，对材料价格走势进行预测，为造价估算和成本控制提供前瞻性信息。

4.2 技术实现

智能询价系统基于大数据和人工智能技术实现。采用大数据存储技术，对采集到的海量价格信息进行高效存储；运用数据挖掘算法，从数据中提取有价值的信息。在人工智能方面，利用自然语言处理技术理解用户输入的查询语句；通过机器学习算法不断优化智能匹配模型，提高匹配准确率；借助深度学习模型进行价格预测，提升预测精度。同时，系统采用分布式架构设计，确保系统的高可用性和可扩展性。

五、实际案例分析

5.1 案例概况

某大型建筑企业为提升工程造价管理水平，构建了工程造价大数据平台，涵盖数据治理、指标库开发与智能询价系统。该企业每年承接多个不同类型的工程项目，涉及住宅、商业、公共建筑等领域。

5.2 平台应用

在数据治理方面，企业建立了完善的数据治理体系，整合了内部项目数据、外部市场数据等多源数据，数据质量显著提高。指标库开发完成后，涵盖了各类工程项目的造价指标，为项目前期估算、成本控制提供了准确依据。智能询价系统上线后，实现了材料价格信息的实时获取和智能匹配，以往人工询价需要花费数天时间的工作，现在几分钟内即可完成，大大提高了工作效率。

5.3 应用效果

通过工程造价大数据平台的应用，该企业工程造价估算准确率提高了20% ，成本控制偏差率降低了 15% ，每年节约工程造价管理成本约 500 万元。同时，平台的应用提升了企业的市场竞争力，在项目投标中能够更精准地报价，中标率有所提升。

六、结论

工程造价大数据平台的构建，通过数据治理、指标库开发与智能询价系统建设，为工程造价管理提供了创新解决方案。数据治理实现了数据的规范化管理和高效利用；指标库开发为造价估算和成本控制提供了标准化参考；智能询价系统提高了价格信息获取效率和准确性。实际案例表明，该平台能够显著提升工程造价管理水平，为企业带来经济效益和竞争优势。在未来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，应进一步完善工程造价大数据平台，拓展其应用场景，推动建筑行业工程造价管理向智能化、精细化方向发展。

参考文献

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