大数据背景下的测绘工程管理模式探讨

引言​

随着信息技术的飞速发展，大数据技术凭借其海量数据处理、深度分析挖掘等能力，逐渐成为推动各行业变革的重要力量。测绘工程作为地理信息获取、处理和应用的关键领域，其管理模式长期依赖传统手段，在数据处理效率、决策科学性等方面存在一定局限性。大数据时代的到来，为测绘工程管理带来了新的机遇与挑战。如何充分利用大数据技术，革新传统测绘工程管理模式，提升管理效能，成为行业亟待解决的问题。

一、大数据为测绘工程管理带来的机遇

（一）数据处理与决策能力升级

大数据技术打破传统测绘工程数据处理瓶颈，支持卫星遥感、无人机航测等多源数据融合，实现实时采集、高效存储与快速分析。以城市地铁建设测绘为例，融合地质雷达、卫星定位等数据，经大数据算法处理，可精准掌握地质结构变化。同时，其可视化分析功能将复杂测绘数据转化为直观图表、三维模型，显著提升数据利用效率 [1]。此外，基于大数据的分析预测模型，能深度挖掘工程数据，对工程进度、质量风险、成本变化等进行精准预测。如在大型桥梁建设测绘管理中，通过分析过往工程、当前环境及实时监测数据，可提前预判桥墩沉降异常、材料供应延迟等问题，为科学决策提供依据，降低决策失误风险。

（二）管理流程数字化与智能化转型

大数据贯穿测绘工程全生命周期管理，推动数据采集、处理、应用环节的数字化、智能化变革。在数据采集阶段可自动调度设备，处理阶段运用智能算法分析，成果应用阶段实现实时共享。通过实时监控管理流程数据，能及时发现瓶颈并优化。以土地测绘项目为例，利用大数据平台整合任务分配、进度跟踪、质量审核等环节数据，实现自动化管理，减少人为干预，有效提升管理效率与准确性，促进测绘工程管理流程的全面优化。

二、大数据背景下测绘工程管理面临的挑战

（一）数据安全与隐私保护的严峻挑战

数据安全与隐私保护成为大数据应用于测绘工程管理的首要难题。测绘数据涉及地理信息、地形地貌等敏感内容，一旦泄露，可能威胁国家安全和社会稳定。大数据环境下，数据存储分散、共享频繁，面临着数据窃取、篡改、非法访问等安全风险 [2]。同时，数据采集过程中涉及个人位置信息等隐私数据，如何在保障数据利用的同时，确保数据安全和个人隐私，是亟待解决的问题。目前，相关的法律法规和技术防护体系尚不完善，难以有效应对复杂的数据安全威胁。

（二）大数据技术适配性不足的困境

大数据技术与测绘工程管理的适配性有待提高。测绘工程管理具有专业性强、流程复杂的特点，现有的大数据技术和工具在功能和性能上难以完全满足其需求。例如，测绘数据具有空间属性和时间序列特征，传统大数据分析算法在处理此类数据时存在效率低下、分析结果不准确等问题。同时，大数据平台与现有的测绘工程管理系统集成难度较大，数据接口不兼容、数据格式转换困难等问题，阻碍了大数据技术在测绘工程管理中的深度应用。

（三）复合型人才短缺的发展瓶颈

人才短缺制约着大数据在测绘工程管理中的发展。大数据背景下的测绘工程管理需要既懂测绘专业知识，又掌握大数据技术的复合型人才。然而，当前行业内此类人才匮乏，大多数测绘工程管理人员对大数据技术了解有限，难以有效运用大数据工具进行管理决策；而大数据专业人才又缺乏测绘工程领域的实践经验，无法精准把握测绘工程管理的需求。人才培养体系的不完善，导致人才供给与行业需求严重脱节，成为阻碍测绘工程管理模式革新的重要因素。

三、基于大数据的测绘工程新型管理模式构建

（一）打造数据核心驱动平台

构建基于大数据的测绘工程新型管理模式，需以数据为核心，搭建统一的数据管理平台。该平台整合测绘工程全生命周期的数据，包括前期规划数据、数据采集阶段数据、处理分析数据以及成果应用数据等，实现数据的集中存储、统一管理和共享调用。同时，运用大数据技术对数据进行清洗、分类、挖掘，建立数据仓库和数据分析模型，为管理决策提供数据支持。

（二）构建智能化决策体系

在新型管理模式中，要建立智能化决策体系。利用大数据分析和人工智能技术，对测绘工程管理中的各类问题进行智能分析和预测。例如，基于历史工程数据和实时监测数据，构建工程质量风险预测模型，提前识别可能出现的质量问题，并给出相应的解决方案；运用大数据分析技术对工程成本进行动态监控和优化，通过分析材料价格波动、人工成本变化等因素，为成本控制提供科学依据 [3]。同时，建立智能决策支持系统，将数据分析结果以直观的方式呈现给管理者，辅助其做出科学决策。

（三）推进协同管理与流程优化

此外，新型管理模式应注重协同管理与流程优化。借助大数据平台，打破部门之间的信息壁垒，实现测绘工程各参与方的协同工作。从项目规划、数据采集、处理分析到成果交付，各环节数据实时共享，各方人员能够及时了解项目进展和问题，协同解决。同时，通过对管理流程数据的分析，持续优化流程节点，减少冗余环节，提高管理效率。

四、推动测绘工程管理模式变革的保障措施

（一）健全法规标准，夯实制度根基

为保障基于大数据的测绘工程管理模式顺利实施，需完善相关法律法规和标准规范。政府部门应加快制定大数据环境下测绘数据安全保护、隐私保护等方面的法律法规，明确数据使用、共享、存储的规则和责任，为数据安全提供法律保障。同时，行业协会要牵头制定大数据在测绘工程管理中的应用标准，统一数据格式、接口规范、分析方法等，促进大数据技术与测绘工程管理的深度融合，确保管理模式变革有章可循。

（二）强化技术研发，突破创新瓶颈

加强技术研发和创新是关键保障。鼓励科研机构和企业加大对大数据技术在测绘工程领域应用的研发投入，针对测绘数据的特点，开发专用的大数据处理算法、分析模型和管理平台。研究适合测绘数据的分布式存储和处理技术，提高数据处理效率；开发基于人工智能的测绘数据分析工具，提升数据挖掘和预测能力。同时，推动大数据技术与物联网、云计算、区块链等技术的融合创新，为测绘工程管理提供更强大的技术支持。

（三）完善人才培养，强化人力支撑

人才培养体系的完善是根本保障。高校和职业院校应调整专业设置和课程体系，开设大数据与测绘工程交叉学科专业或课程，培养兼具测绘专业知识和大数据技术的复合型人才。同时，加强与企业的合作，建立实习实训基地，让学生在实践中掌握大数据在测绘工程管理中的应用技能。对于在职人员，要加强继续教育和培训，定期组织大数据技术培训课程和研讨会，提升其对大数据技术的应用能力和管理水平，为测绘工程管理模式变革提供人才支撑。

参考文献：

[1] 陈英俊 . 测绘工程在现代室内设计中的整合与实践探索 [J]. 居舍 ,2024, (30): 5-7.

[2] 陈能辉 . 测绘工程项目管理中大数据技术的应用研究 [J]. 工程技术研究 , 2024, 9 (18): 124-126.

[3] 刘进杰 . 基于大数据技术的自然资源工程信息化 [J]. 世界热带农业信息 , 2024, (07): 93-94.