丁慧
大连新城建筑工程有限公司，辽宁 大连 116000
摘要：近些年来，随着网络信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，并渗透到众多领域中，针对具体专业领域的大数据应用研究也越来越多。然而对于工程造价领域来说，这个方面却一直是个空白，每天，借助互联网以及各种工程造价系统产生着海量的工程造价数据，但是却没有科学准确的处理方法对其进行处理，使其白白流失掉，工程造价信息的获取和传递仍然依靠传统的方式进行，时效性和准确性都无法满足当今工程管理领域的需求。而要对这些庞大的工程造价信息数据进行处理和挖掘，为工程管理过程的决策提供依据和参考，仅仅依靠人工的处理技术是远远不够的，要创新应用数据挖掘技术来充分利用工程造价海量数据的价值，以促进行业快速健康发展。
关键词：工程造价；大数据；问题分析
一、工程造价大数据采集重要性分析
大数据科技不仅协调各种类型的数据，并且可以从大量的数据库里获取对项目有价值的信息。大数据技术于2009年在互联网蓬勃发展时期，在美国得到广泛应用。由于其广泛认可的理念，其技术迅速推广到各个行业，特别是建筑行业，其结果是建筑业实现了信息化与自动化。因此，收集大数据非常有必要，具体因素如下：①全国各个建设项目的开工、改造升级、竣工、投产时产生的大量数据和档案，数据共享基于这个信息基础。其中，工程造价信息将形成多维特征。通过收集这些信息，根据规范进行汇总计算，通过平台存储而达到共享目的；②工程项目的决策需要准确的数据作为参考支撑，传统的工作模式由于缺乏技术手段，发布信息滞后，市场价格变化迅速，地区差异较大，从而影响项目决策效率。项目成本管理部门不能对上下游行业进行准确有效的分析，但工程造价大数据采集可以依托网络平台实现数据的实时更新，为企业提供准确的项目成本管理、项目决策分析和未来发展方向；③大数据可以提高工程造价的信息集成度。但当前大部分的工程造价从业人员仍然通过预算软件、定额手册等传统渠道获取信息，对信息集成的理解不够。不仅效率低下，而且人员差异大，工作质量不高。由于每个参建单位今后的工作都会带来繁杂的数据和参考资料。通过工程造价的大数据采集，数据归档将汇集在一起，提取有价值的信息进行分析处理，让参与的部门能够快速查询参考项目，达到提高工作效率的目的。
二、在工程造价中应用大数据技术过程中存在的问题
（一）对新技术的应用与研究重视度不够
在工程造价过程中广泛应用大数据技术，由于工程造价从业人员对先进技术的认知局限，对于技术的研究相对较浅，使大数据技术与工程造价的融合度不高，甚至有的工程造价人员对信息技术的了解较少，无法有效使用先进的科学技术，严重制约了工程造价质量水平的提升。
（二）数据利用率低
一个工程的不同施工单位的同工艺项目，同一地区项目的类似分部工程、分项工程，往往可以简单的相似处理即可，但现实情况是造价工程从业人员因为数据互联性差，数据的利用率低下，工作重复率高。一个常见的情况是模块化变电站建设工程。对于工程造价来说，同电压等级的模块化变电站具有极高的相似度，其造价编审工作也能够批量完成，但实际通常是工程造价从业人员完全重新编审，工作大量重复，效率降低。另一个常见的情况是材料询价，即使同属一家工程造价相关单位，不同工程造价从业人员也会进行大量重复的查价询价，而且可能会因为对数据的把握不准造成同一材料不同价格的情况。
（三）数据信息的安全防护存在较大挑战
对于大数据时代而言，数据信息的安全防护技术是重要的研究内容之一。
将大数据技术应用于工程造价中，如果遭遇黑客攻击或者出现数据信息的泄露、篡改或者毁坏等情况，将会对工程造价各项工作的顺利开展造成严重的阻碍和潜在的安全威胁。
三、在工程造价中应用大数据技术的优化策略
（一）实现数据更新分析同步化高效化
大数据分析对各种工程的造价情况进行很好地比对，为每个工程造价评估提供较好的参考，分析出同类工程的造价发展变化趋势，从而为工程造价提供更好的数据支持。同时，最为重要的是过程管理，在工程造价管理实施过程中，不同部门、各个环节需要将各种数据及时采集，实现数据的实时动态更新，便于管理决策部门能够更为科学地把控工程施工。大数据应用于造价管理，结合工程进展中出现的政策调整、突发情况、设计更改等，及时输入导入影响造价的最新数据，做好各种汇总，既能够保障数据的及时性，更能保障数据的有效性。通过相应的大数据软件进行分析，从而及时做出造价分析意见，给出相应的应对策略，降低施工风险，提升工程管理效率。
（二）加强大数据技术应用的研发力度
创新是工程造价咨询机构的立身之本、发展之源，如果工程造价咨询机构不注重研发新业务，必然会在激烈的市场竞争中被淘汰。能否实现创新，主要取决于工程造价咨询机构是否设立研发部门，研发工作是否富有成效。工程造价咨询机构的研发工作，要侧重于新技术、新方法和新手段特别是大数据技术在工程造价咨询领域的应用，优化工作流程，提高工作效率，降低业务成本。为此，需要采用新的组织形式与管理方法，利用民营高科技企业的技术、人才与设备优势，联合科研机构和高等院校等共同研发工程造价咨询大数据技术等，积极开展大数据领域的双边或多边技术协作，逐步形成工程造价咨询大数据技术科研平台，为工程造价咨询领域应用大数据技术提供有力支撑。
（三）建立企业性、地区性造价工程数据库
建立企业性、地区性造价工程数据库，对于改善传统工程造价行业内重复询价，重复计算，数据利用率低等问题大有裨益。先利用BIM等业内技术构建一个项目的数据网络，再利用Hadoop、SQL等数据平台将同企业或同地区的多个项目汇聚成更大的网络。相同材料不再重复询价，同类工程有更有说服力的指标以供参考，同类问题有类似的解决办法，而罕见材料价，新工程类别，新造价问题作为新增条目进入数据库，利用数据平台的高扩展性进行更新。增加已有数据的利用率，就是使工程造价工作标准化程度提高，避免因为不同造价人员审核结果差异大而造成损失，同时提高效率。另外，很多大数据处理框架下集成的机器学习库可以简单的为工程造价提供便利。例如，工程造价中经常会预测未来材料价变化，以便作出工程决策或者施工计划。现在普遍的做法是利用最近一个周期的材料价的平均值作为预测值进行测算。而对于像材料价格这样的数据集，利用深度神经网络模型（DNN）和随机森林（RandomForest）回归模型等机器学习库中很常见的模型预测未来的材料价已经达到很高的拟合度。这些大数据技术的工具可以更好地为工程造价工作提供服务。
四、总结
大数据技术应用于工程造价的行业发展中，通过先进技术的相互融合，有力地打破了行业壁垒，进一步深化了工程造价的业务融合，能够更好地满足工程造价行业在新时代的实际发展需求，为更好地服务工程项目建设与发展提供了有力的技术支撑，具有非常广阔的发展空间。
参考文献
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