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【摘要】随着大数据逐渐深入到社会的各行各业，人们迎来了大数据时代。为了提高工程项目管理工作效益，充分发挥大数据技术带来的便利作用，实现工程项目管理信息化，对工程项目管理效果的提升显得至关重要。鉴于此，本文通过对建设工程项目的阐述，深入分析工程项目管理信息化现状，从而指出大数据在其中的具体应用。
【关键词】大数据分析;建设项目;工程信息化
【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.19.207
大數据的应用指的是利用物联网、传感器等多种方式来收集大量的数据信息，而这部分的数据资料十分庞大，极大的超过了人类在可接受范围内，利用普通的软件工具对相关内容实行收集、管理与运用的能力。大量的信息数据里面涵盖了多样化的行业专业知识，推动着相关企业应该对数量庞大、途径分散的资料信息展开收集、存放和关联性研究，并在这当中找到全新的知识、发挥更大的价值，如今，大数据技术在各个行业当中成为了新型的动力支撑。在大数据时代背景下，传统工程项目管理的创新与变革已是势在必行的，有助于更好地落实项目管理信息化建设目标，并已成为企业顺应时代潮流的必然选择。
1、工程项目管理信息化现状分析
建设工程项目需要经过计划、准备、实施、竣工等多个阶段，项目管理涉及进度、质量、费用、安全等诸多方面，具有规模及数量庞大、施工周期长、多方参与、环境多变等显著特点。在工程项目管理过程中，由传统管理方式逐渐转变到信息化管理，旨在更好地进行预控管理、全程监测管理、审核及评估管理，为提高项目综合效益起到了至关重要的作用。自正式开工后，工程项目各个施工阶段紧抓项目管理信息化建设工作，依据规定要求落实各个阶段的管理任务，一定程度上显著提升了项目实施效率。然而目前，从各个阶段的验收情况来看，工程项目管理还未完全实现信息化，信息化覆盖率有待提升，在项目管理信息化发展中仍然存在一些问题及不足，切实加强项目管理信息化建设则显得至关重要。
2、大数据在工程项目管理信息化的具体应用
在结合建设工程项目管理信息化基本情况基础上得知，未能实现完全信息化建设目标，造成相关问题的出现，反映了此类项目管理人员急需加强认识，落实大数据在其中的实际应用。其具体应用体现在如下几个方面：
2.1运用BIM与无人机技术
大数据在工程项目管理信息化中的应用存在多种形式，借助BIM、无人机技术来指导施工现场，便于实现现场统筹管理，解决实际工程项目管理难题。在某建设工程管理过程中，耗费时间过长的工程数据信息来源也相对复杂，项目管理人员需要对结构化、非结构化等多种类的数据形式进行处理，剔除无效数据并对其作用进行分类，使其更加有效地指导施工现场的工作。例如，利用BIM技术的三维图形设计，促进建筑、结构、设备、电气等多个专业设计人员的分工合作;利用BIM技术直接统计实物工程量，构建4D模型分析每阶段的成本费用，节约资源、提高效率。又如，借助测绘无人机技术，实现工程放样、地形测图;利用精准立体航拍及激光点云技术，完成项目进度管理的信息化、智能化分析及预警任务。
2.2运用数据收集与数据建模技术
在数据收集与处理方面，管理人员需要深入分析某建设工程项目涉及的大量数据，灵活地创新应用大数据技术，促进大数据与工程项目管理信息化建设的深入融合。例如，在项目设计成本管理中，结合工程建设的实际需求，利用大数据存储与集成技术，集中分析与处理系统布置方式、选取成本合适的材料等大量数据信息;加强与项目设计成本控制的密切联系，如客房卫生间采用的同层排水会增加造价且不便于检修，面向相对烦琐的施工过程应避免采用，故此利用大数据技术来整理与收集数据，对比数据信息选择最佳方案，以此规避施工过程中产生过多的设计变更。
在建立基础数据模型方面，在开展项目进度、质量、费用、安全等相关管理工作时，管理人员可利用大数据技术来总结分析数据信息进程，构建用于展示项目一般特征的基础数据模型，明确设计建造参数、实际建造进度、具体建造费用、后期维保等事项。基础数据模型的构建，既要形成集成化的模型结构，同时也要确保展示若干细分条目，呈现各种数据信息的密切关系。以某建设工程项目的实际情况为例，利用大数据技术构建蛛网状数据结构模型，包括项目管理组织机构、里程牌计划、WBS分析、设计管理、造价管理、施工管理、信息管理等各项工作，罗列相关信息，为管理人员有效使用大数据模型提供便利。
2.3运用大数据决策技术
从工程项目管理信息化建设现状来看，不少管理人员将其重心放置于现场施工、原材料采购、施工人员管理等方面，过于重视云计算技术、移动互通技术、智能物联技术等的实际应用，缺乏运用大数据决策技术的认识，在一定程度影响着对项目管理工作实效。因此，具体运用时要从方案制定、运营与维护等多个环节出发，充分发挥大数据决策技术深入分析信息资源的效用，达到保障项目决策科学性的目的。例如，结合某建设工程项目具体内容，如客房层、商务层、贵宾层等建设情况，在项目决策环节运用大数据决策技术，分析项目施工影响因素与管理决策之间的关系，列举大数据判断的前期策划、设计管理等可能存在偏差的环节，便于从根本上减少后续不必要的麻烦。
2.4运用大数据集群智能技术
结合工程项目管理信息化建设趋势，智能化是其未来的主要发展方向。通过应用大数据集群智能技术，汇集个人智力成果来促进管理人员相互交流与学习，灵活运用智能化管理手段，便于收获更加突出的指导效果。以交付物、成本控制、质量控制、进度控制等项目管理目标的制定为例，涉及某建设工程项目各环节的实践情况，管理人员可对项目进行跨时空范围的数字化管理，尝试应用图像识别技术、RFID技术来获取数据资料，借助大数据区块链技术、加密算法技术促进数据存储与传输相结合，实现项目管理信息化创新。
2.5运用大数据挖掘技术
首先是构建大数据挖掘管理框架。在对项目最终决定下定论时，做好大数据分析与整合工作，汇报与展示科学的数据及合理的理论依据，确定最优的项目管理方案;在分析挖掘项目信息时，对照某建设工程项目的具体环节，挑选与利用精准的素材，分时段调整与归类项目质量、项目进程、实时监控等情况，并及时整改不到位或偏差较大的数据;结合项目管理信息化实际情况，客观评估项目数量、项目发展需求、数据信息合理化管理，成立信息数据规划管理中心，充分发挥大数据挖掘技术对项目管理的效用。
其次是合理设置大数据挖掘小组。面向大数据挖掘这一超新型技术，设立专业的大数据挖掘小组团队，使其直接负责项目管理信息化工作，便于深挖其潜在价值。在项目管理实施阶段，小组要做好方案落实、资金管理、动态数据挖掘等工作，实时监视项目进度;结合项目管理存在的潜在风险，小组要通过大数据分析进行预先了解并进行规避。
结语：
综上所述，在工程项目管理信息化建设中，有效应用大数据能够提高项目管理效率，落实更加准确的相关管理措施，有利于收获更佳的管理效益。
参考文献：
[1]秦铭巍.建设工程项目管理信息化发展问题分析[J].建材与装饰，2020，（18）：134，136.
[2]杨虹.建设工程项目管理信息化发展问题分析[J].文渊（小学版），2019，（10）：28-29.
[3]魏裕航，李广博，刘明林，等.工程项目管理信息化建设与大数据之间的联系[J].各界，2019，（6）：187.
作者简介：
刘雅琦（370105199006252914），山东济南。
【关键词】大数据分析;建设项目;工程信息化
【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.19.207
大數据的应用指的是利用物联网、传感器等多种方式来收集大量的数据信息，而这部分的数据资料十分庞大，极大的超过了人类在可接受范围内，利用普通的软件工具对相关内容实行收集、管理与运用的能力。大量的信息数据里面涵盖了多样化的行业专业知识，推动着相关企业应该对数量庞大、途径分散的资料信息展开收集、存放和关联性研究，并在这当中找到全新的知识、发挥更大的价值，如今，大数据技术在各个行业当中成为了新型的动力支撑。在大数据时代背景下，传统工程项目管理的创新与变革已是势在必行的，有助于更好地落实项目管理信息化建设目标，并已成为企业顺应时代潮流的必然选择。
1、工程项目管理信息化现状分析
建设工程项目需要经过计划、准备、实施、竣工等多个阶段，项目管理涉及进度、质量、费用、安全等诸多方面，具有规模及数量庞大、施工周期长、多方参与、环境多变等显著特点。在工程项目管理过程中，由传统管理方式逐渐转变到信息化管理，旨在更好地进行预控管理、全程监测管理、审核及评估管理，为提高项目综合效益起到了至关重要的作用。自正式开工后，工程项目各个施工阶段紧抓项目管理信息化建设工作，依据规定要求落实各个阶段的管理任务，一定程度上显著提升了项目实施效率。然而目前，从各个阶段的验收情况来看，工程项目管理还未完全实现信息化，信息化覆盖率有待提升，在项目管理信息化发展中仍然存在一些问题及不足，切实加强项目管理信息化建设则显得至关重要。
2、大数据在工程项目管理信息化的具体应用
在结合建设工程项目管理信息化基本情况基础上得知，未能实现完全信息化建设目标，造成相关问题的出现，反映了此类项目管理人员急需加强认识，落实大数据在其中的实际应用。其具体应用体现在如下几个方面：
2.1运用BIM与无人机技术
大数据在工程项目管理信息化中的应用存在多种形式，借助BIM、无人机技术来指导施工现场，便于实现现场统筹管理，解决实际工程项目管理难题。在某建设工程管理过程中，耗费时间过长的工程数据信息来源也相对复杂，项目管理人员需要对结构化、非结构化等多种类的数据形式进行处理，剔除无效数据并对其作用进行分类，使其更加有效地指导施工现场的工作。例如，利用BIM技术的三维图形设计，促进建筑、结构、设备、电气等多个专业设计人员的分工合作;利用BIM技术直接统计实物工程量，构建4D模型分析每阶段的成本费用，节约资源、提高效率。又如，借助测绘无人机技术，实现工程放样、地形测图;利用精准立体航拍及激光点云技术，完成项目进度管理的信息化、智能化分析及预警任务。
2.2运用数据收集与数据建模技术
在数据收集与处理方面，管理人员需要深入分析某建设工程项目涉及的大量数据，灵活地创新应用大数据技术，促进大数据与工程项目管理信息化建设的深入融合。例如，在项目设计成本管理中，结合工程建设的实际需求，利用大数据存储与集成技术，集中分析与处理系统布置方式、选取成本合适的材料等大量数据信息;加强与项目设计成本控制的密切联系，如客房卫生间采用的同层排水会增加造价且不便于检修，面向相对烦琐的施工过程应避免采用，故此利用大数据技术来整理与收集数据，对比数据信息选择最佳方案，以此规避施工过程中产生过多的设计变更。
在建立基础数据模型方面，在开展项目进度、质量、费用、安全等相关管理工作时，管理人员可利用大数据技术来总结分析数据信息进程，构建用于展示项目一般特征的基础数据模型，明确设计建造参数、实际建造进度、具体建造费用、后期维保等事项。基础数据模型的构建，既要形成集成化的模型结构，同时也要确保展示若干细分条目，呈现各种数据信息的密切关系。以某建设工程项目的实际情况为例，利用大数据技术构建蛛网状数据结构模型，包括项目管理组织机构、里程牌计划、WBS分析、设计管理、造价管理、施工管理、信息管理等各项工作，罗列相关信息，为管理人员有效使用大数据模型提供便利。
2.3运用大数据决策技术
从工程项目管理信息化建设现状来看，不少管理人员将其重心放置于现场施工、原材料采购、施工人员管理等方面，过于重视云计算技术、移动互通技术、智能物联技术等的实际应用，缺乏运用大数据决策技术的认识，在一定程度影响着对项目管理工作实效。因此，具体运用时要从方案制定、运营与维护等多个环节出发，充分发挥大数据决策技术深入分析信息资源的效用，达到保障项目决策科学性的目的。例如，结合某建设工程项目具体内容，如客房层、商务层、贵宾层等建设情况，在项目决策环节运用大数据决策技术，分析项目施工影响因素与管理决策之间的关系，列举大数据判断的前期策划、设计管理等可能存在偏差的环节，便于从根本上减少后续不必要的麻烦。
2.4运用大数据集群智能技术
结合工程项目管理信息化建设趋势，智能化是其未来的主要发展方向。通过应用大数据集群智能技术，汇集个人智力成果来促进管理人员相互交流与学习，灵活运用智能化管理手段，便于收获更加突出的指导效果。以交付物、成本控制、质量控制、进度控制等项目管理目标的制定为例，涉及某建设工程项目各环节的实践情况，管理人员可对项目进行跨时空范围的数字化管理，尝试应用图像识别技术、RFID技术来获取数据资料，借助大数据区块链技术、加密算法技术促进数据存储与传输相结合，实现项目管理信息化创新。
2.5运用大数据挖掘技术
首先是构建大数据挖掘管理框架。在对项目最终决定下定论时，做好大数据分析与整合工作，汇报与展示科学的数据及合理的理论依据，确定最优的项目管理方案;在分析挖掘项目信息时，对照某建设工程项目的具体环节，挑选与利用精准的素材，分时段调整与归类项目质量、项目进程、实时监控等情况，并及时整改不到位或偏差较大的数据;结合项目管理信息化实际情况，客观评估项目数量、项目发展需求、数据信息合理化管理，成立信息数据规划管理中心，充分发挥大数据挖掘技术对项目管理的效用。
其次是合理设置大数据挖掘小组。面向大数据挖掘这一超新型技术，设立专业的大数据挖掘小组团队，使其直接负责项目管理信息化工作，便于深挖其潜在价值。在项目管理实施阶段，小组要做好方案落实、资金管理、动态数据挖掘等工作，实时监视项目进度;结合项目管理存在的潜在风险，小组要通过大数据分析进行预先了解并进行规避。
结语：
综上所述，在工程项目管理信息化建设中，有效应用大数据能够提高项目管理效率，落实更加准确的相关管理措施，有利于收获更佳的管理效益。
参考文献：
[1]秦铭巍.建设工程项目管理信息化发展问题分析[J].建材与装饰，2020，（18）：134，136.
[2]杨虹.建设工程项目管理信息化发展问题分析[J].文渊（小学版），2019，（10）：28-29.
[3]魏裕航，李广博，刘明林，等.工程项目管理信息化建设与大数据之间的联系[J].各界，2019，（6）：187.
作者简介：
刘雅琦（370105199006252914），山东济南。