大數據挖掘在建筑工程管理的應用

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摘要：本文通過對大數據特點的介紹，以及大數據挖掘應用的優勢，對大數據挖掘在建筑工程管理中的應用進行簡單的探討。

關鍵詞：大數據；特點；挖掘；優勢；建筑工程管理

1大數據的特點

1.1數據規模大

大數據的數據量也是海量的，隨著時代的不斷發展，信息化技術的不斷推進，數據的容量也越來越大，其計量單位可以是PB級、EB、ZB級甚至更大的計量單位，其中1PB=1024TB，1TB=1024GB，由此可見數據規模之大。

1.2處理速度及時效高

目前，現有的技術和手段，不足以處理當前呈井噴式增長的數據，因此，只有創新和改革處理技術，緊跟時展，才能使得企業在激烈的市場競爭中占領重要地位。高效率的數據處理速度，能確保數據信息的時效性，這對企業發展中重要決策的確定有直接影響，甚至關系到企業的未來發展。

1.3價值密度低

數據種類的繁多及其大規模的特性，導致數據價值密度低，但是龐雜的數據其具備的商業價值卻極高，通過合理運用大數據，提取出能夠解釋和預測現實的數據，降低成本，就有可能創造極大的商業財富。

2大數據挖掘技術在建筑工程管理中應用的優勢

2.1了解工程數據規律

大數據挖掘技術在建筑工程管理中應用最為明顯的優勢，就是能充分發掘和分析工程管理中的數據，并掌握其中一些基本的數據規律。工程管理中的數據規律分為兩種：第一，結構化或半結構化的數據，較為容易分析和處理；第二，非結構化的數據，具有特異性，需要對其樣本進行單獨的分析和處理，有利于完善和補充工程管理。當前，建筑工程管理具有任務重、復雜性等特點，且涉及建筑工程從投資決策、設計、施工到竣工驗收的整個過程，這期間必然牽涉工程量、資金以及工期等問題，大數據挖掘技術的應用，可以對同類數據的收集和整理進行平均化的處理，通過分析可以對建筑工程的工程量、資金以及工期等進行大致的判斷和確定，為工程造價和資金的投入提供可靠的數據支持。非結構化數據的特異性是指建筑工程中的部分工程缺乏具體的參考對象，需要結合工程實際情況，對該部分工程進行細致的分析和研究，以確保工程質量，同時，所得數據結果將作為同類工程的指導和參考依據，也進一步完善和優化了工程管理。

2.2有利于工程管理質量的提升

隨著信息技術的不斷發展，應用大數據挖掘技術已經成為必然。大數據挖掘不僅可以提升數據的整合分析能力，同時還能協調不同階段的工程管理工作，對于管理過程中存在的問題也能及時的發現和解決，實現了建筑工程精細化管理。此外，大數據挖掘還能提升建筑企業對自身發展情況的了解，通過數據分析，能準確預測行業發展，為管理人員確定企業發展決策，把握發展方向提供了可靠的數據支持，同時大數據挖掘還能有效提升企業管理效率和質量，有效避免企業運營過程中的風險及防控，為促進企業發展，提升企業市場競爭力奠定了基礎。

2.3提升建筑工程預防風險的能力

建筑工程施工過程中，需要注意兩個方面的問題，一是資金風險，二是安全風險，兩者直接關系到建筑工程能否順利進行，以及建筑企業的經濟效益。因此，工程管理人員加強管理力度的同時，還需要將管理制度落實到實處。在工程管理過程中，大數據挖掘技術可以充分挖掘數據中隱藏的信息和價值，為工程管理人員工作的開展以及判斷項目施工中可能存在的風險提供可靠的數據支持，為風險管理奠定堅實的基礎。通過大數據挖掘可以將工程管理中存在聯系的數據內容進行結合，可以提高信息交流的便捷性和及時性，從而有效的規避風險，提升防控風險的能力。

2.4優化管理路徑

在工程管理中，通過充分利用信息化手段，可以有效的提升信息處理能力和效率，因此，在建筑工程中，應用大數據挖掘技術必將成為主流。大數據挖掘技術具有很強的信息處理能力和數據收集能力，通過合理的充分的利用這一優勢，加強對信息路徑的分析，優化信息處理、分析和整合的能力，提升工程管理施工效率和質量，減少管理人員工作量和壓力，促進工程管理的系統化和規范化，進而起到優化管理路徑的作用。

3大數據挖掘在建筑工程管理中的具體應用

3.1構建大數據挖掘的制度框架與管理層次

為了保障大數據挖掘在工程管理中能夠充分發揮作用，首先需要構建大數據挖掘的制度框架和管理層次。在工程管理中，各個部門間負責的工作內容和職責不同，因此，建筑企業在進行工程管理的過程中可以通過分層管理和集中控制的管理模式，在明確各個部門工作職能的同時，也能明確部門職責。通過對信息數據的收集、整理和分析，為企業決策者提供可靠的數據支持，同時，數據信息與實際需求相結合，并將其分享給建筑工程各個參與方，實現數據的共享。通過這種管理模式，建筑企業可以有效的對數據進行整理、分析，并對其真實性進行評估，為建筑企業對工程項目進行準確的判斷，進而做出有利于企業發展的決策。

3.2組建大數據挖掘隊伍

大數據挖掘技術作為當前形勢下，一種新型的且必然成為主流的一種管理模式，對團隊的專業性有著極高的要求，因此，需要專業素質較高，且具備管理能力的人才來共同構建大數據服務平臺，以及大數據的挖掘，以確保大數據挖掘在建筑工程管理中的有效應用。具體可以通過一下兩方面進行：首先，構建工程進度數據挖掘小組。在建筑工程的施工過程中，會產生大量的數據，包括施工方案、資金、施工基礎信息等，若想充分利用這些數據，需要構建專門的工程進度數據挖掘小組，小組成員對數據進行收集和處理，并在專業評估人員的指導下，深入挖掘這些信息的價值，從而構建相應的數據控制體系，便于施工進度及施工計劃的安排和制定，保證工程能在規定的時間內完成。其次，構建工程質量分析數據挖掘小組。通過專業質量分析數據挖掘小組，有效整合工程施工時產生的數據，利用大數據挖掘技術，創建與之相對應的質量控制體系，確保管理人員能夠及時發現施工過程中發生的風險和失誤，及時的做出反應，避免事態的進一步發展，保證工程的順利進行，提升工程質量和效率。最后，構建工程成本控制數據挖掘小組。工程成本控制數據挖掘小組對工程項目中的各類數據進行詳細的劃分和整理，然后形成相對應的工程成本控制體系，避免不必要的工程成本支出。此外，工程成本數據挖掘小組還能有效防止因工期延長或超預算引發的工程質量降低等情況。

3.3構建施工工期進度控制模型

在建筑工程管理中，施工工期的控制也尤為重要，但是導致施工周期延長的原因有很多。通過大數據挖掘技術，對各有關部門的管理機制進行優化和改進，通過數據共享，將數據分析的結果反饋給管理人員，對信息進行存儲的同時，并對數據進行深層挖掘分析。工程項目部需要將施工現場的各項數據進行錄入并上傳到系統，將數據信息傳送給建筑企業數據庫中，通過對數據的分析，更好的對現場施工進行科學合理的調度和管理。

4結束語

總之，隨著信息技術的不斷發展，在建筑工程管理中應用大數據挖掘技術已經成為主流，大數據挖掘對提升建筑企業工程管理水平有十分重要的現實意義。但在實際應用過程中，大數據挖掘仍然受到多方因素的影響，加之部分建筑企業仍未意識到大數據挖掘對于工程管理的重要性。因此，加強大數據挖掘的應用和推廣，同時加強相關專業人才的培養和引進，最大限度的提升建筑企業數據收集和處理的能力。

參考文獻

［1］曾暉.大數據挖掘在工程項目管理中的應用［J］.科技進步與對策，2014（11）．

［2］閔細根.探析大數據挖掘在工程項目管理中的應用［J］.江西建材,2016（12）.

作者：劉巧會 單位：鄭州工業應用技術學院