丁增久美 卢超
国网西藏电力有限公司信息通信公司 西藏自治区拉萨市 850000
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摘要：随着信息技术的发展，大数据技术的应用范围越来越广泛，大数据成为了未来社会发展的必备技术，对于各个行业都产生了非常重大的影响。工程造价工作对于数据的精确性要求非常的高，大数据分析对于提升数据精确性具有积极影响，因此为了能够更好的开展工程造价工作，工程项目应该进一步全面提升对于数据分析的重视，全面发挥大数据分析的优势作用。本文基于大数据分析对工程造价精确性的影响探析展开论述。
关键词：大数据分析；工程造价；精确性
1、大数据特点
与传统数据处理的方式相比较，大数据具有如下特点：洞察力强，决策力强和流畅优化的能力，同时大数据还具有多元化，增大率快和海量存储的优势。麦肯锡曾提出，大数据内部设计规模庞大，针对数据的存储、管理、获取，分析等能力都远远超出了传统数据库软件的集合。其特点是：数据的流转迅速，规模海量，类型呈多元化和价值密度低等。大数据在应用过程中具有重要的意义，首先，面对庞大的信息容量，大数据可以进行信息掌握；其次，可以对已掌握的海量信息进行专业化的数据处理，提高了信息处理的能力，以数据加工为基准实现数据增值。与传统数据处理不同，大数据具有以下4个特点：多元化、大量化、价值化和快速化。其中，多元化是指数据的类型呈现多元化形式，如结构化数据形式，半结构化数据形式，非结构化数据形式等。大量化是指数据量过于庞大，目前虽然没有对大数据的数量进行过具体统计，但是理论上认为不会少于10TB。价值化是指每条信息中的价值含量不高。快速化是指，能对海量的数据进行快速的处理。同时，随着大数据的使用率提高，人们对大数据的研究越来越深入，很多研究者发现大数据还具有可验证性和真实性等优势。因此，大数据是时代发展的产物，对数据的研究、求证与利用有着突破性的意义。
2、大数据在工程造价中的应用原理
2.1处理和优化工程造价中的影响因素
对于工程项目来讲有比较多的影响因素，而且这些因素也都比较复杂，想要完全控制这些因素非常困难，因此要想对工程造价有一个合理的分析，就必须尽量弱化这些不受控制因素的影响，分析各种信息之间的关系，最终为工程造价的分析提供最合理数据。因此可以利用大数据分析确定工程造价中不缺定因素的影响范围，根据最大影响值和最小影响值来对工程造价的结果进行评估，这样得出的工程造价结果也将被控制在最合理的范围之内。另外，在利用大数据分析处理和优化影响因素的过程中，也要完全考虑到各种影响因素可能造成的结果，以此帮助最终的评估结果正向发展，这样工程造价的影响范围也将无限缩小。
2.2处理和分工程造价中的影响模型
在对工程造价进行分析的过程中，相关的工作人员会使用计算机创建用于分析和处理各种数据的灰色模型，并利用模型建立分析框架，然后利用相应公式优化灰色模型，通过这种方式得出最终的工程造价数据精确性也将有极大提升。这里要注意的是，在利用大数据分析对工程造价中的各种数据进行分析的过程中，要考虑到工程中出现的各种损耗，并在这些损耗中找出真正对工程有影响的内容，然后将这些内容也添加进灰色模型中，这样得出的最终结果能够让人们真正认识到影响工程造价精确性的因素，从而在实现提升工程造价精确性的同时提高工程造价的评估水平。
2.3建立精确的评估机制
评估机制的精确性和工程中的影响因素有很大关系，因此在建立评估机制的时候对这些影响因素进分析，在分析过后还要进行更细化的处理，然后建立关于这些影响因素的模型，在对这些模型进行训练之后及可以提升其准确性和完整性。在这个过程中，要对模型中的集合进行简化处理，并且利用公式来分析简化后的模型，分析过后判断这些影响因素可能会造成的结果，然后结合实际的工程对这些结果出现的概率进行判断，通过这种方式就可以得到准确性最高的工程造价结果。
3、大数据在工程造价中的具体应用
3.1投标阶段
投标是工程重要的开端，在这个阶段仔细分析工程对造价的影响也非常重要。在这阶段利用大数据要了解企业的相关资料，结合人员、材料、设备等因素对工程的影响为企业定额，然后充分考虑所要投标的项目对定额进行修整。在这个过程中要充分考虑BIM模型中提供的各种项目数据，同时结合大数据分析对市场价格进行分析，然后得出企业完成项目所需要的具体成本。在基本确定企业成本以后，企业还需通过以下步骤来完成投标工作，首先企业要利用大数据对企业完成项目所需要投入的成本和市场成本进行对比分析，确定企业需投入的成本是否小于市场平均成本，如果小于市场平均成本则证明具备竞标的优势。其次，为了提升得标的概率，应使用大数据分析对竞争对手进行分析，分析内容可针对其以往的竞标数据，如果结果乐观则可以开始投标工作，如果不乐观则要及时修改投标方案。
3.2施工阶段
施工过程中的工程造价同样重要，对于施工企业来讲有着控制成本的作用，那么在施工阶段可通过如下方式来对工程造价进行分析：首先分析项目的BIM模型，因BIM模型上记录了所有和工程有关的数据，因此通过模型不仅可以了解到工程目前的进展，还可以预测未来可能会出现的变化，这对于控制成本来讲非常重要。其次利用大数据分析对市场进行分析，掌握施材料、人力等和成本有关因素的变化，这样在采购和使用材料以及安排人力时就能够达到最优的效果[3]。最后，利用大户数分析对可能会对项目产生影响的各种因素进行分析，以及分析同类型项目中产生积极影响的因素，在分析过后可以结合BIM模型对项目进行调整，从而达到控制施工成本的目的。
3.3结算阶段
项目的结算也是对工程的一次总结，良好的结算能够为企业未来的工作提供有力参考，笔者觉得利用大数据分析进行结算工作可从以下几个方向出发。首先，当完成施工进度的同时要总结工程中影响施工进度、施工质量、设计变更的因素，为接下来的结算工作打好基础。其次，要对本次项目中所有涉及到造价管理的信息进行总结，鉴于信息过于庞杂，此时应利用大数据分析提升其精确性。最后，当总结出结果之后和实际的结算数据进行对比，并分析利润提升和降低的原因，同时利用大数据分析和往期数据进行对比，总结经验为下一次的工程打好基础。
结语：随着我国社会经济与高新技术的飞速发展，社会生活各个领域的发展日新月异，科学技术的许多进步已得到广泛应用。科学技术正在改变人们的生活和生产方式，作为国民经济发展的基础产业之一，建筑行业传统的工程造价管理技术和管理工作已无法满足新时代的发展需求。为此，工程造价管理人员应该使用现代信息技术来改善生产和管理。近年来，工程成本行业发展迅速，以及积累了大量工程成本数据，对于这些数据合理应用来促进行业发展非常重要。
参考文献：
[1]孙金华.基于大数据的工程造价信息管理平台构建分析[J].四川建材,2019,45(12):213-215.
[2]黄舒蓉.大数据时代下工程造价预结算审核工作要点分析[J].四川水泥,2019(10):215.
[3]陈阳.大数据时代BIM对工程造价行业的影响与对策分析[J].现代物业(中旬刊),2019(08):123.
[4]李唯.大数据环境下工程造价管理对策分析[J].现代物业(中旬刊),2019(07):153.