李魁勇
中国建筑第二工程局有限公司 北京通州 101104
摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在工程项目管理中得到了广泛的应用。“大数据挖掘”作为大数据技术的重要组成部分，在工程项目管理过程中发挥着重要的作用，故此，对其在工程项目管理中的应用策略进行探析是十分必要的。本文以工程管理学相关理念为基础，着重分析了大数据挖掘事业发展的现状，并根据工程项目管理的根本目标及其相关宗旨，基于工程项目管理者的视角针对在大数据挖掘工作中出现的问题，探究了解决问题的对策。
关键词：大数据挖掘；工程管理；数据处理
引言
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。
1工程造价数据
工程造价数据是指具体的工程项目在建设过程中用到的涉及人力、材料、机械等相关单价数据。这类数据对进行科学准确的工程造价管理，尤其是成本控制，起着决定性的作用。一般情况下，在实际的工程造价管理中，首先需要获取具体的工程造价数据信息，获取的方式有2种：①借助一些权威的造价信息平台发布的数据，当前较为权威的平台有全国各地的工程造价站、专业的工程造价信息网等；②实地调查，通过实地走访当地的市场完成数据的采集和获取，在获取原始信息之后对其进行相应的整合和处理，在其中选取可信度较高的数据信息。对于这两种方法来说，第一种的获取方式一般比较常用，因其成本低、且数据来源的可靠性相对也在可以接受的范围之内，因此，为大多数企业和科研院所广泛采用。在本文研究的过程中也主要采取此种方式为主要的数据获取方式，采取这样的方式获取工程造价数据，可能出现由于数据提供机构的不同、采集方式和参考标准的不同而导致不同数据来源对于相同物料的单价不尽相同，且通过这种方式采集到的数据变化频繁，更新周期呈现出越来越短的趋势，需要我们通过数据挖掘算法对采集到的原始样本数据进行分析和处理，辅助我们找到获取最准确数据的方法。
2信息数据处理过程中存在难题
从微观角度分析，管理者在工程项目的实际管理工作中应用大数据相关技术时，往往需要处理海量的数据信息。由于这些信息数量庞大、包含的内容过于繁杂，故此会为管理者处理信息的工作带来意想不到的困难，增大了新模式下工程管理工作的整体难度。首先，在对信息数据的不完全分析阶段，如果管理者未能及时有效地处理所有关键数据，那么会很容易增大工程相关项目方案与市场要求之间的差异性。其次，在处理复杂的数据信息过程中，管理者一旦对数据的归类做出了错误的判断，就会对企业的整体经营活动造成一定程度的不利影响，给企业带来经济上的损失。故此，许多企业都将对信息数据的收集与处理工作当做项目内大数据挖掘工作的基础环节与关键部分。
3大数据挖掘在工程项目管理中的应用策略
3.1更新技术设备
设备的硬件条件是工程项目管理发展必不可少的因素，尤其是在大数据时代这个前提下。由于现在的发展离不开网络的运用，所以项目管理行业就需要完善网络设备，为实现数据化的转型提供有利条件。
可以安装像云计算之类的技术软件，方便对海量数据进行归纳与整理，有利于接下来工作的开展，进而满足项目管理行业在对工程施工进度以及施工人员施工状况进行了解时对数据的需求。也可以根据自身行业的发展情况，有针对性地完善系统。
3.2完善大数据挖掘管理制度
首先需要引入市场化层次管理理念与控制集中化的相关思想，以便项目开发单位对相关信息进行进一步的收集、处理，构建管理回路，将大数据信息资源作为企业管理工作的数据支撑。在此基础上，管理者应该对相关数据进行有效控制，按照相关规范对数据进行采集、处理、分析，保证采集过程的高效性与及时性，结合数据信息的整体情况，对管理工作进行阶段性划分，并针对施工成本与进度控制、工程安全风险控制等不同工作阶段提出有效的决策性建议。
3.3工程造价数据获取
1）在平台内部采集，内部采集一般有两种方式，①构建统一的工程造价信息数据采集模板，对平台中的相关数据按照自定义的统一规范进行采集和导入，从而直接将目标造价数据信息转换并存储在本地数据库中备用。②方法是在相关的造价信息平台上设置符合一定规范的字段，从中采集相同字段的信息，并存储至本地数据库。2）在平台外部完成采集工作，具体的方法和原理如下：通过相应的平台接口，创建统一的数据交换格式，平台内外部相关业务实现信息交换。
3.4打造高质量大数据挖掘团队
从团队层面分析：相关企业应该进一步强化大数据挖掘团队的整体素质与能力，全面保证工程进度与工程质量能够达到相关标准。在相关项目的施工作业具体过程中，往往会产生大量甚至海量的工程数据信息，包括资金信息、项目信息、设备信息、人力资源信息等。为了充分发挥大数据挖掘技术在工程项目管理工作中的作用，就必须组建一支工作能力较强、职业素养较高的工程数据挖掘团队，在这一团队中，应该安排专业人员进行相关的评估与指导工作，对收集到的海量工程数据进行全面、深入的挖掘，提炼数据的信息价值，通过建立模型等手段实现对相关数据信息的控制，进而加快工程进度，提升工程项目总体收益，结合对工程原材料管理、相关成本预算管理中有效数据的分析，进一步控制工程成本，防止相关支出超过预算等问题的发生；借助大数据技术对工程质量进行有效管理，及时发现并处理工程设计、工程验收、工程风险控制等环节中存在的隐性问题，全面保证工程质量。
3.5大数据技术使用体系建设
要想真正发展大数据技术，保障大数据技术能够真正地在项目管理当中发挥作用，就应该建立起系统的大数据应用体系，让大数据技术得到更好的应用。在这个体系构建的过程当中，需要结合大数据技术的优点，提高大数据技术的实用性。一旦大数据技术对管理工程项目实行全方面覆盖的时候，大数据技术在管理工程方面就能够得到很好的应用。建立系统的大数据技术应用体系，能够保证大数据技术在工程项目管理工作中充分发挥作用。
结语
综上所述，大数据挖掘技术在工程项目管理中的应用能够提升工程项目管理者工作的整体效率，减少相关经济损失。大数据挖掘技术的应用，有助于管理者加快工程进度，控制工程成本，管控工程质量。故此，在工程项目管理过程中应用大数据挖掘技术，能够有效地节约时间、资源，整体地提升工程项目的质量。为了保证大数据挖掘技术能够更好地与工程项目管理相关工作进行融合，企业应当着力打造优质的大数据挖掘团队。
参考文献
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