浅析大数据背景下建筑工程成本管理与控制

一、传统建筑工程成本管理模式的局限

1、数据获取滞后与片面化

传统模式下，建筑工程成本数据的收集严重依赖人工填报、事后统计。这导致数据的时效性差，管理者无法实时掌握项目成本的真实动态。同时，数据来源往往局限于合同、发票、进度款申请等结构化财务数据，对现场实际发生的人工、材料消耗、机械效率、施工环境变化等非结构化或半结构化信息捕捉不足，信息呈现碎片化、孤岛化，难以形成全面认知。

2、分析粗放与预测乏力

建筑工程成本分析多停留在简单的对比和事后核算层面。分析方法较为单一，主要依赖报表和图表进行静态描述，缺乏深度挖掘数据间关联关系的能力。对于成本超支风险的早期预警、未来成本走势的精准预测，以及复杂因素（如材料价格波动、天气影响、设计变更连锁反应）对成本影响的量化评估，传统方法往往捉襟见肘。

3、信息孤岛与协同低效

项目各参与方（业主、设计、施工、监理、供应商）以及项目内部各部门（预算、采购、工程、财务）往往使用不同的信息系统或管理方式，数据标准不一，格式各异，难以有效共享和整合。成本信息流不畅，导致决策依据不统一，协同效率低下，错失成本优化良机。

二、大数据赋能建筑工程成本管理的核心价值与关键技术应用

1、数据驱动的动态成本监控与预警

大数据时代，建筑工程数据实现全面融合。打破信息孤岛，整合来自BIM 模型、物联网传感器、进度管理软件、电子签收系统、供应商平台、市场价格数据库、历史项目数据库等多源异构数据。例如，通过RFID 或二维码技术实时追踪主要材料从进场到安装的全过程消耗。在数据管理上，大数据应用，使实时仪表盘与可视化。基于大数据平台，构建项目成本“驾驶舱”，通过直观的图表、仪表盘实时展示关键成本指标、资金流向以及预算执行情况，让管理者一目了然。此外，利用机器学习算法对实时数据流进行持续扫描，一旦检测到成本偏差超过预设阈值，系统自动触发预警。同时，结合关联规则挖掘等技术，初步分析可能导致偏差的关键因素，为管理者快速定位问题根源提供线索。

2、基于大数据的成本精准预测与优化

大数据能够对历史数据深度挖掘。对海量历史工程项目数据进行清洗、整合和挖掘，识别影响成本的关键因素及其权重。构建基于历史经验的成本 方面， 大数据技术可以构建智能预测模型， 应用回归分析、时间序列分析、机器学习乃至 目特征数据、历史模式以及外部宏观因素，构建动态更新的成本预测模型。另一方面，利用大数据 强大的计算能力，可以快速模拟不同施工方案、不同设计变更方案、不同资源调配计划下的成本影响，进行多方案经济性比选，为决策者提供数据支撑，实现成本的事前主动优化。

3、供应链协同与优化资源配置

大数据背景下，建筑工程成本管理，应当对供应商进行优选。整合供应商历史合作数据、市场评价、资质信息等，构建全面的供应商画像。利用数据分析技术进行供应商综合评估和分级分类，为招标采购提供更客观的依据，优选性价比高的合作伙伴。在资源优化配置方面，基于BIM 精确算量、施工进度计划和实时消耗数据，利用大数据预测技术更准确地预测未来物料需求的时间和数量。结合供应商供货周期、市场价格波动趋势和仓储成本，优化采购批量和时间点，实现准时制供应，显著降低库存占用资金和仓储管理成本，同时减少因物料

短缺导致的停工损失。

4、风险量化管理与辅助决策

建筑成本管理与控制，还需要对潜在风险进行有效管控。 过对历史项目风险事件及其后果数据的分析，结合专家知识库，识别当前项目的潜在风险点 络评估其发生的概率和可能造成的成本影响范围。针对识别出的高风险项， 者选择经济有效的风险管理方案。将成本预测结果、风险分析报告、资源优化方案、 合推送给管理者，为其在合同谈判、变更签证处理、索赔反索赔、关键方案选择等场景下提供强有力的数据支撑和模拟推演能力，提升决策的科学性和精准性。

三、大数据应用于成本管理的挑战与应对策略

1、数据质量与标准化挑战

当前，大数据应用于成本管理，面临数据质量与标准化挑战。工程数据来源广泛，格式不统一，存在大量噪声、缺失值和错误。缺乏统一的数据标准和编码体系 T十 融合困难，影响分析结果的准确性。因此，需要建立统一数据标准与治理体系。 或企 的工程数据分类、编码、格式和交换标准。建立数据质量管理流程，明确数据采集、 清洗、存储、 更新的责任人和规范。还要利用专业数据软件进行数据清洗。利用专业的数据抽取、转换、加载工具和数据清洗算法，提升数据的完整性、一致性和准确性。应用NLP 技术处理文本报告、日志等非结构化数据。

2、技术集成与平台构建挑战

现有工程项目管理信息系统往往独立运行，数据接口不开放，形成新的“烟囱”。缺乏统一、高效、可扩展的大数据平台来承载海量数据处理和分析任务。因此在成本管理与控制上，构建企业级数据中台。建设统一的数据中台，作为企业数据资产的核心载体。通过 API 接口、中间件等方式，逐步打通各业务系统数据源，实现数据的集中存储、统一管理和按需服务。

3、数据安全与隐私保护挑战

工程项目数据涉及企业核心商业机密和个人隐私。数据集中存储和分析增加了泄露和被攻击的风险。在大数据技术应用于成本管理与控制时，通过部署防火墙、入侵检测、数据加密、访问控制、安全审计等全方位技术措施，提升数据安全性。此外，还要严格遵守《数据安全法》、《个人信息保护法》等法规要求。建立数据脱敏、匿名化处理机制，明确数据使用边界和授权流程。与合作伙伴签订严格的数据保密协议。

总结：大数据时代，建筑工程成本管理与控制正处于一场深刻变革的起点。大数据技术通过其强大的数据获取、整合、分析和洞察能力，正在有效破解传统成本管理模式在数据时效性、全面性、分析深度、预测精度、协同效率以及决策科学性等方面的固有难题。它驱动着成本管理从静态、滞后、经验依赖的旧模式，向动态、实时、数据驱动、智能预警与优化的新模式加速转型。唯有主动探索、积极实践、持续创新，方能在行业变革中把握先机，实现项目效益与企业发展的双赢。

参考文献：

【1】陈红梅.大数据技术在建筑工程施工成本控制管理上的应用分析[J].城市建设理论研究（电子版），2024（17）：79-81.

【2】郑文婷，王兴明.基于大数据的建筑工程施工成本控制与管理模式优化探寻[J]. 2024（27）：66-68.

【3】李彩凤.大数据背景下的企业成本管理优化措施分析[J].财经界， 2021（27）：57-58.

作者简介：田改弟，女，1993 年 -，汉，人，助理工程师，研究方向为：建筑。