摘 要：当前我国的信息技术领域的发展已有了质的飞跃，相应的，大数据时代也应运而生。另外，一些传统的工程项目管理也已经越来越跟不上时代发展的步伐，而大数据时代能够不断完善工程项目的内容，同时还能够有效增强项目管理工作的质量。由此可见，工程项目管理中对于大数据挖掘技术的应用是十分重要的。
关键字:大数据；工程项目管理；应用研究
要想有效优化我国现阶段的工程项目，相关人员就必须充分抓住先进信息技术及大数据资源的作用。但是从实际的研究中可以得知，当前我国对工程项目的管理工作仍存在不少问题，而这些问题也使工程项目的发展进程受到了严重的阻碍。工程项目管理的主要对象是在建工程，因此我们必须以大数据理论为依据，并充分发挥出大数据理论的作用以稳步控制工程施工的进程，这样工程项目管理的质量及效率才能得到有效提高。基于此，本文对大数据挖掘的含义、类型、及其在工程项目管理中的优势、问题、应用策略进行了研究，望能促进建筑行业的可持续发展。
1 大数据挖掘
1.1概述
大数据挖掘技术，主要是指KDD（Knowledge Discovery In Database）发展过程中的关键步骤之一，该技术的应用范围具有广泛性，其不仅可以在大量的数据中运用算法挖掘、筛选出一些不完整的数据，还能够带有目的去抽取一些较简单、较模糊的数据。而且，其所挖掘出来的数据都具有一个共性：难以被发现却又真实的存在着。
整个大数据挖掘系统中最难以分割的部分是大数据挖掘引擎，该引擎能够对大数据的特征、联系、分类以及价值等进行准确的分类规划工作，进而使大数据挖掘技术的有效性能够在整个系统中得到真正的实现。
1.2类型
第一，大数据库。虽然大数据库是大数据挖掘处理次数较多的一种大数据类型，但是该类型并不是单一的，而是多样的，如有面向对象型大数据库及关系型大数据库等；第二，大数据仓库。该仓库能够不仅能够给项目管理工作提供一些新捷径，而且在异构大数据的处理方面，也具有独特优势；第三，多媒体大数据。这种数据类型包括视频、图像及音频等，其内部各种数据在传输时能够产生互动。不过，由于该数据类型的多维性，因此其也会使大数据挖掘技术的应用进程受到一定的阻碍。
2 大数据挖掘技术与工程项目管理
2.1 大数据挖掘技术在工程项目管理中的应用优势
第一，对信息技术的运用能够使大量的资源及信息流成为主要的管理目标，也能够保证所收集和整理的一些复杂信息数据的准确性。当前我国工程项目管理工作具有数据动态化、多样化的发展趋势，而且，传统的工程项目往往规模、数量都较为庞大，且所涉及的范围也较广，因此工程项目在实际的管理工作中就会不可避免的出现财力及人力浪费的不良现象。在此背景下，如果相关人员可以去对大数据进行合理、有效的挖掘，那么工程项目就能够得到模拟化、定期化以及高效率的管理，进而促进工程项目管理向信息化方向发展，从而确保多种信息收集及整理工作的有效性。当然，这也能够使工程项目信息的浪费现象能够得到有效的解决；第二，大数据挖掘技术能够给工程项目的管理工作带来一些新的发展机遇，也有效促进了工程项目管理工作质量及效率的双重提高。大数据挖掘技术基于工程项目综合性、复杂性的特点，运用先进的方法去从庞大数据库中筛选出与项目相符的绩效指标，进而减少了工程项目的工作量及难度。另外，大数据挖掘技术也给工程项目管理提供了一些新的发展构想，其通过整合一些历史数据和现有数据，有效的避免了工程项目管理工作中一些风险问题的出现，也使管理工作中一些现有的问题得到了一定的解决。
2.2 大数据时代下工程项目管理的一些问题
(1)市场对个性化产品的需求量较大
在工程的设计和评估环节中，由于工程项目所特有的刚性及惯性，因此在市场要求不断更新的背景下，工程项目是难以快速与其要求相符的。在大数据时代下，市场需求的展现形式逐渐趋向大数据化，如果这时相关人员不能及时地去处理、整合和分析这些不断新增的大数据，那么这些大数据就会逐渐被市场淘汰，进而带来一些不必要的麻烦。同时，所研究出来的工程项目实施方案也会难以适应当前时代下社会与市场发展的需求，这对于企业的长远发展而言是十分不利的。例如，如果工程项目的相关人员对大数据产生了错误的理解，那么工程项目的设计和评估工作就会与市场要求产生冲突，因此所生产产品的产能也远远达不到市场的要求。而且，如果相关人员对大数据的发展趋势进行了错误的预判，那么产品的研发工作往往只能止步于传统阶段，然后逐渐被激烈的市场竞争所淘汰，这也在一定程度上造成了整个建筑行业的经济损失。
(2)项目工程管理所遇风险较多
众所周知，当前时代是一个信息化的时代，众多数据也在不断更新着，在这种情况下，社会经济环境突变的情况就会不可避免的出现，这在一定程度上增加了工程项目管理工作的不确定性，进而引发出一些较大的风险问题。例如，如果一个工程的建造规模不断扩大，那么其就必须要有大量资金的支撑，这就必然会造成项目工程管理中的成本及资金大数据的比重不断增加的情况。但是，当前传统的工程项目预决算管理模式是很难与大规模工程项目管理的建设需求相符合的，因此工程项目的质量与成本的控制工作就很容易受到影响，这样一来工程项目的管理工作也就易出现失控现象。另外，市场经济环境的不断变化也会给众多建筑企业带来一定的冲击，因此工程项目管理人员在对自身的工作质量及效率进行提升的过程中，必须要充分以市场环境的变化为前提，进而去收集、整理出一些有效的数据。
2.3大数据挖掘技术在工程项目管理中的应用
(1)搭建大数据挖掘的管理架构
为了能够在工程项目的管理工作中对大数据进行有效、及时的挖掘，建筑企业就必须以不同的项目工程机构为前提去将管理工作划分为分层管理及集中管理两部分，然后进行分别管理。在项目工程的开展过程中，每一个部门都必须各尽其职，去对项目数据进行收集、决策以及统计工作。同时，工程项目管理人员还要以公司的实际情况及所收集的信息数据为依据，进而去构建出对应的管理模式，然后再由总公司去整理分析及评估项目中的每一项具体数据。对于信息数据的整改工作，相关人员可以先对项目工程的发展趋势进行合理的预判，并结合企业所发展的一些业务及需求去构建出一个较为完善的大数据项目工程管理制度、控制中心及信息处理中心，这样项目工程工作的运行才能有一个稳固的保证。
(2)构建大数据挖掘项目组
第一，项目组要注重对工程进度数据的挖掘。工程项目在具体的实施过程中，会有庞大信息数据的产生，而要想充分发挥大数据挖掘技术在工程项目管理中的有效性，进而去加快工程的进度、增强项目进度管理工作的科学性，企业就必须让大数据挖掘项目组去充分挖掘项目工程的进度数据信息，然后再请专业的人员去开展具体的评估和指导工作，最后再提炼出数据中心中最有价值的信息。企业利用这些信息能够搭建出一个有效的控制机制，保证工程进度管理的科学性，进而使工程项目能够在规定的时间内得到顺利竣工；第二，项目组要注重对工程质量数据的挖掘。工程质量的管理工作是整个工程项目管理工作中不可或缺的一个部分，在利用大数据技术去进行工程质量管理工作时，企业必须成立一个专门的工程质量管理数据挖掘项目组，并请专业的数据挖掘和分析人员去整合所收集到的一些项目数据，这样才能及时发现和解决工程在施工过程中潜在的一些风险问题，工程的质量也才能得到有效的管理和控制。例如工程在遇到设计、材料质量、验收等问题时，工程质量管理数据挖掘项目组就能够通过对大数据挖掘技术的运用，进而有效解决上述问题；第三，项目组要注重对工程成本数据的挖掘。工程成本管理数据挖掘项目组应在工程项目开展的过程中去收集和整理项目中涉及成本的一些数据信息，如工程质量、成本预算及质量检验等，并能够充分利用大数据挖掘技术去建立出一个相应的成本管理及控制制度，这样工程项目的成本才能得到有效的降低。
(3)搭建基础数据模型
基础数据模型能够通过大数据挖掘技术去对一些信息数据进行提炼，然后体现出项目数据信息的规律，同时，还能够将项目管理工作及其条目的特征直观的展示出来。利用大数据挖掘技术去管理工程项目时，管理人员必须要以管理工作的细分条目为前提去收集和罗列一些基础信息，从而给工程项目的管理工作提供一些有效的指导。对于那些没有参照物的管理对象或其他一些特殊对象，管理人员可以搭建出一个奇异值模型去对实际的管理工作进行辅助。该模型能够有效保证大数据挖掘的深度，并能够通过大量的计算，进而增强不同管理目标细分条目下数据分析结果的准确性及合理性。
结束语
总之，工程项目管理工作离不开大数据挖掘技术，该技术不仅能够推进工程项目的开展，还能够有效保障工程项目的质量。因此，建筑企业必须充分抓住大数据的特点，并能够合理利用大数据挖掘技术，这样，企业工程项目管理工作的质量才能得到有效增强。
参考文献：
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[2]张月清. 工程项目管理中大数据挖掘的应用[J]. 城市建设理论研究(电子版),2018(27):50.
[3]刘巧会. 大数据挖掘在建筑工程管理中的应用[J]. 江西建材,2019(06):210+212.
作者简介：孟艳梅；性别：女；出生年月：1982年10月；民族：汉；籍贯：河南；学位：学士；工作单位：IBM；邮编：201210；研究方向：项目管理。