李艳 魏晴
山东协和学院 山东省济南市 250109
摘要：现代社会是信息社会，大数据时代的到来使信息学变得复杂而又加速。正是由于这个原因，工程项目信息管理的相关水平不断提高。在工程项目的信息管理中，现代社会中工程项目的各个方面都有大量数据，尤其是工程造价管理中的相关数据。大数据和技术的出现改善了信息社会中项目信息管理的现状，也是传统工程造价管理理念的有效创新。而且，大数据技术的出现对传统的数据分析和管理产生了巨大的影响。工程项目中的工程造价行业拥有巨大的数据资源，具有大数据研究方向的行业建筑分析可以创建相应的数据产业链，可以有效提高整个行业的管理水平和竞争力。
关键词：大数据；环境；工程造价；对策；
引言
随着计算机网络技术的不断发展，现代社会发生了翻天覆地的变化，在计算机科学与技术的推动下，人类社会正式进入了“大数据时代”。在国内基础设施行业中，项目工程造价评估在整个建设项目中起着非常重要的作用。准确评估项目工程造价的全部工程造价，例如材料消耗，运输投资，水电消耗等，用于整个项目的总体建设，以及部分工人的报酬，可以有效地控制整个项目的建设工程造价。避免由于项目工程造价在项目创建过程中超出预期而导致整个项目建设进度出现延误。在流程工程造价中实施大数据技术可以大大提高项目工程造价评估的效率。因此，大数据技术在建筑工程造价领域的应用已逐渐成为基础设施行业中比较感兴趣的课题。
1.大数据概述
实际上，大数据的概念不仅巨大，而且具有三个主要特征：大量数据，多种类型的数据以及快速的分析速度。大数据处理过程包括三个步骤，即数据收集，分析和解释。数据收集是指在工作中提取的数据源。数据提取完成后，将执行集成，并且必须清除数据以提高数据质量。数据分析是指通过统计分析，数据挖掘和其他相关数据分析技术来探索数据的潜在价值。数据分析在大数据处理中起着重要作用。数据解释是指使用视觉技术向用户显示数据处理的结果。
2.数据环境下项目工程造价管理中的问题
2.1缺少新的数据库系统
大多数工程造价咨询部门尚未建立自己的数据库系统，因为它们缺乏可用的高效查询系统。即使有些单位花了很多精力创建自己的数据库系统，但仍有一些项目通常无法跟上工程工程造价行业的快速发展步伐和发展步伐。因此，必须改革工程造价行业的现有模型，并创建新的标准化系统来管理大数据。
2.2招标阶段的工程造价控制问题
在项目招标阶段，投资者通过招标选择承包商，以降低项目工程造价，具有较强的选择技术能力。对于价格较低的公司，此阶段签订的合同对下一阶段的工程造价控制具有重大影响。但是，在实际的投标过程中，由于许多人为原因，该阶段的结果与初始阶段有所不同。投标清单。开发了隐藏链来控制项目工程造价。例如，在某些项目的投标过程中，一方面，由于外部行政干预，公开招标已成为招标或什至直接签约的手段，因此最终投标价不是市场价;另一方面，买价不是市场价格。此外，相互勾结，投标紧张，投标伴奏和操纵使中标价格成为市场价格，这很容易导致项目工程造价失控。
2.3数据应用水平低
由于项目工程造价管理中的应用程序数据尚未成熟，因此通常存在一些问题。首先，设计中信息技术水平较低，将难以提供详细的预算计划和工程量清单，从而导致所有者和每个建筑公司，当事方的利益受到损害，并且在常见情况下，预算超出预算，结算超出预算。其次，由于数据支持不足，无法准确确定市场材料的价格。同时，没有准确及时的信息或缺乏准确的信息，最终的价格核实，询价等工作将重复进行，招标文件无法做到保质保量。可以使用市场查询方法获得最佳价格信息。同时，及时有效地保存工程造价数据。但是，它们不能灵活地应用，并且最终不能严格根据市场变化进行调整。
3.在大数据环境中管理项目工程造价的对策
3.1使用大工程造价数据来加强对施工过程的控制
在施工阶段，可以将与工程造价相关的大数据的使用与管理施工计划，进度，项目质量和安全生产联系起来，以实现动态管理和控制。在施工进度方面，先对工程造价模型进行分类和修改，再构建技术模型，借鉴3D可视化仿真技术，5D虚拟施工技术等，为动态控制施工项目的施工提供良好的技术支持和应用平台。在工程质量上，采用5D管理平台实现数据资源整合，本项目采用5D管理平台进行数据资源整合。表格中区分了工艺要求高，工艺要求高，制造难度大的精密零件，以说明主要零件的现场质量控制。系统自动捕获与质量管理有关的数据，并通过挖掘和分析施工技术指标数据，监督获得项目质量信息。
3.2对大数据进行思考并改善人才培训
项目工程造价管理人员应与时俱进，更加关注与大数据有关的技术，如云计算技术，移动互联网技术，物联网技术和大数据技术。项目工程造价人员必须充分了解大数据对项目工程造价的影响，从而将工程造价从最低水平提高到较高水平。工程造价管理迫切需要建立一个适应现有信息管理的人才团队，通过行业-大学整合来促进高等教育：各级人才培训的改革降低了企业人才培训的工程造价。
3.3扩大数据收集来源
对于工程工程造价数据，它包含大量数据，不能共享太多，公司相对封闭，无法有效使用数据。为了有效解决这些问题，您需要创建一个数据库并标准化组件。数据标准扩展了数据收集。数据收集部分需要从投资决策，投标，施工和其他链接中收集数据，然后从多个角度收集数据。它还提取数据源并完成数据纠错工作，通过建立分布式数据库，可以对数据进行有效分类，以吸引更多的公司参与，更好地整合行业信息，最终达到项目工程造价管理的效果。改进。
3.4创建项目工程造价预测表以提高项目工程造价准确性
大数据的关联分析方法更准确，更快，更不容易产生偏差，基于关联分析方法的预测是大数据的核心，复杂的机器分析可以为我们预测和控制项目工程造价。错误范围基于过去的项目工程造价数据，创建动态项目工程造价预测模型，对一些典型的标准项目实施动态项目工程造价建模，将科研估算和初始估算的项目进行比较以建模：发现相似零件，重新计算可变零件，并根据实际项目修改影响项目工程造价的因素。
3.5统一的数据规则和标准
目前，尽管我国的工程计量已经建立了挂牌定价的标准，但许多公司还参考了当地的项目份额定价方法，无法及时共享数据，最终使项目工程造价管理相对滞后。在大数据时代，必须按照规范规范进行数据收集工作，最终为后续的数据分析提供有力的保证。通过建立统一的数据标准，可以实现不同数据系统之间的数据交换，即使在不同区域之间传输数据，也不会影响传输质量。通过制定科学的数据标准，通过创建数据标准，从项目工程造价中节省了数据连续性的特点。 5.2工程造价分析的标准监督和管理框架。在配置方面，需要进行工程造价分析
成果应该有多个主题参与，特别是在大数据分析的背景下，要构建的项目数据非常大，任何环节的工程造价分析结果都会对项目的工程造价分析工作产生重大影响。下一个链接。为了保证各环节工程造价分析工作的质量，有必要在存储大数据的框架内提高项目工程造价分析工作的顺利进行，提高其工作效率，建立健全相应的监督管理。机制。
4.结论
在大数据的背景下，本文对项目工程造价和大数据分析的有机结合进行了深入的讨论，介绍了使用大数据分析方法评估项目工程造价的重要性，并解释了其中的准备工作。能够有效缩短评估时间并提高项目工作工程造价效率。大数据在建设工程造价中的应用大大提高了工程造价的准确性，整个周边工程为建设后期经济价值的实现提供了有力的保证，也起到了非常重要的作用。良好的建设项目管理机制和优化功能。
参考文献
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