大数据背景下的工程造价管理对策探讨

文/王琴

随着社会不断发展，人类社会进入了大数据时期。通过分析、挖掘大数据，使数据中的潜在知识能够被发现，从而反馈于行业建设，使行业的管理水平提高，节约了社会的资源，使社会投资效益提高。随着我国加入WTO的不断深入，大数据极大地冲击着国内日益开放的建设市场，因此，工程造价行业必须做好应对措施，加快行业的发展，缩小我国工程造价管理水平和国外发达国家之间的差距，提升国内工程造价管理行业的国际竞争力。

1.大数据概述

大数据实际上就在一定时期内不能基于常规软件进行管理、处理的数据。大数据要求基于新的处理模式才能够具有更强决策力、更强洞察力、更流畅优化能力。大数据作为信息资产具有海量、增长率高、多元化的优势[1]。麦肯锡研究所对大数据定义为，大数据是规模大到数据获取、数据存储、数据管理以及数据分析等都超出传统数据库软件工具范围的数据集合。其特征是数据规模海量、数据流转速度快、数据类型多元化以及价值密度低。大数据具有重要的战略意义，主要表现为大数据能够对庞大数据信息进行掌握，通过专业化的处理海量信息，使加工信息的能力提高，从而基于数据加工实现数据增值。

和传统数据不同，大数据具有4V特征，也就是大量化（volume）、多元化（variety）、快速化（velocity）、以及价值化（value）[2]。大量化就是具有巨大的数据量，尽管现阶段对于大数据数量的定义还没有给以明确，然而通常认为数据量不低于10TB；多元化就是数据类型的形式呈现出多元化，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据（比如视频、图片）等多种的数据类型；快速化指的是能够快速的处理数据，数据的增长快速；价值指的是有价值的信息不多，平均到每一条信息的价值的含金量不高。随着对于大数据的研究越来越深入，部分学者指出大数据还具有真实性（veracity）、可变性（variability）、邻近性（vicinity）、可验证性（verification）等特征。上述特征基于某一角度对于大数据与传统数据之间存在的差异进行说明，大数据的特征对于传统数据的研究方法以及结论具有革命性的影响。

2.工程造价管理受大数据的影响

第一，大数据使工程项目建设单位投资控制的水平提高

在工程建设质量、工程进度、工程造价管理方面，建设单位的责任比较重大。作为工程造价控制全新业务模式的大数据技术，促进了造价管理方式的变革。造价业本身产生海量数据，每时每刻都产生不计其数的数据，包括价格信息、造价信息、工程信息等基础性数据和实时性信息，但信息互锁，并没有实现开放、关联、融合、共享，它们需要通过大数据技术组织起来。工程项目建设单位在管理过程中充分利用造价业的海量数据，通过对数据的分析与挖掘，基于招投标的方式对合适的供应商进行选择，工程项目建设单位管理人员应该对工程项目的各个组成成本造价切实把握，从而为承包商不低于成本的价格进行竞标提供保障，实现对投资的合理控制。

第二，大数据能够使施工企业成本得到有效控制

通常而言，工程项目的特征表现为投资额庞大、建设周期时间长、存在较多的不确定性因素、具有较大的风险、参与的人员比较多等。工程项目施工单位基于对数据挖掘，从而能够把施工现场中各种消耗的材料数量、价格等利用数据系统及时的向工程项目施工单位的数据库进行传输，保存到数据库中，为有关职能部门的成本管理提供依据[3]。通过对比分析海量的数据，采取合理的措施进行成本的控制，从而最终使工程项目施工单位的成本控制水平提高。

第三，大数据对企业编制定额起到推动作用

相对而言，大数据背景下工程项目各个建设阶段的成本比较透明，建筑工程施工企业从市场出发，使自身管理水平与装备水平尽可能的提高，从而使市场竞争力得到提升。工程项目施工企业既要重视自身成本核算，也要深入挖掘大数据对企业定额编制的作用，从企业实际情况出发，与市场数据相结合，对企业的定额进行编制，实现提高企业价格竞争水平的目的。

第四，大数据提高了企业造价信息化管理水平

我国现阶段信息化管理水平在建设工程领域中的应用水平还有待提高[4]。工程建设造价信息化管理方面存在不足，其主要表现为：工程造价数据分析效率不高、重复工作、数据存储存在漏洞、不能完整、及时的获取材料市场的价格信息、各项数据更新不及时等，导致工程造价成果数据不能有效利用。大数据的应用实现了资源、信息的共享，能够深入挖掘施工工程造价数据，提高工程造价管理水平，从而也提高了企业造价的信息化管理水平。

3.大数据背景下提高工程造价管理的对策

第一，建立统一的工程数据标准，避免产生信息孤岛问题

大数据背景下对收集的数据的要求是规范统一，目的是为分析数据、挖掘数据提供方便。现阶段尽管我国对于工程计量已经实现了统一的清单计价标准，然而，在计价过程中，大部分企业依然是参照各地工程定额中的相关规定。在部分分项工程计算方法、计量单位等方面，各地工程定额存在差异，导致收录的数据通用性不够，不利于数据的整理与分析[5]。为了打破各地区域间的差异，需要建立统一的元数据标准。事实上，统一元数据标准的建立是大数据收集的前提，为不同系统的数据交换提供保障，使数据处理的时间以及成本大幅度降低。另外，大数据要求并对半结构化数据被允许，录入非结构化数据时需要对其录入的规则进行规范，比如对于材料的说明，不但要进行文字的说明，同时需要配备对应的图片，对于工序流程可以提供相应的视频，然而，图片、视频等需要和有关标准相吻合。

第二，大数据下工程造价数据保存需要建立分布式数据库

工程造价管理现阶段主要的存储数据的模式是非关系型数据库，即NoSQL数据库。非关系型数据库把海量的数据存储在不同类型、不同地域的服务器中，利用服务器之间信息的快速交换，对用户的需求信息进行获取。随着技术的不断发展，出现了同时具有SQL数据库与NoSQL数据库优点的NewSQL数据库。

就大型的建设工程企业而言，因为承包工程比较多，企业本身具有比较丰富的资源，因此，可以对自身的优势进行充分利用，建立分布式数据库；对于众多的中小型建设企业而言，独自建设庞大的数据库是非常困难的。因此，需要政府造价主管部门统一建设工程造价数据库。我国建设主管部门目前已经开始了初步的造价管理信息化建设，建立数据库的基本条件也已经具备。政府造价管理部门对统一的数据库平台进行构建，使越来越多的建设企业，尤其是众多的中小型企业加入其中，一方面对数据的监管加强，社会成本得到节约，另一方面能够对更多的潜在价值进行深入的挖掘，实现社会效益与经济效益共赢。

第三，对数据分析以及数据挖掘予以重视

现阶段我国工程造价领域的信息化建设已经取得了很大的进步，然而，针对积累的工程造价的有关数据缺少对应的分析挖掘的工具，导致数据虽丰富，但信息欠缺的问题。当前，在算法上，数据挖掘已经比较成熟，数据挖掘的算法包括聚类算法、序列挖掘算法、分类算法、关联算法等。国外发达国家的数据挖掘技术发展迅速，部分数据分析公司已经开发了在商业上应用比较成熟的数据挖掘工具，国外发达国家的数据分析公司对中国市场非常重视，积极的开拓中国的市场，部分国外发达国家数据分析公司甚至是通过免费分析数据的方式开发市场。然而，一般情况下工程造价数据涉及到商业机密，乃至国家的机密，一旦过分的依赖国外的软件，可能导致数据信息的泄漏，不利于政府以及企业的信息安全，也不利于企业开拓海外市场。因此，我国工程造价管理行业需要积极开发具有自主知识产权的数据挖掘工具，形成产业链，从而对我国工程造价的稳定、快速、健康发展起到积极的促进作用。

第四，对工程造价管理的数据挖掘过程以及数据挖掘结果的可视化予以重视

数据分析与数据挖掘比较枯燥，要求专业人士进行分析与挖掘。然而大量的工程造价人员对于庞大复杂的数字结果并不能直观的理解。基于可视化技术，使工程造价信息管理人员对于数据分析的过程清楚，对于数据挖掘的结论可以真正理解，从而对生产进行更好的指导。当前，国内外的部分有关网站对于数据可视化的开发非常重视，比如Tableau Software、Google Chart等。国内的有关造价网站以及造价软件对于可视化的研究也给予了充分重视，比如，广联达在其建模的过程中就可以把录入的数据向2D、3D图形转换，同时，实现和其他数据的关联，为工程造价人员使用过程中的直观查看提供便利。大数据对于可视化的要求更高，大数据要求有关可视化软件的建立是基于分布式数据库，从而为管理人员的及时查看与分析提供帮助。对可视化研究给以重视，可以使大数据管理的难度大幅度降低，使越来越多的工程造价人员掌握数据分析挖掘这一工具。

第五，基于大数据的思维，对高水平复合型人才进行培养

工程造价管理人员需要紧随时代步伐，对和大数据相关的技术，比如云计算技术、物联网技术、移动互联网技术等给予关注。工程造价管理人员需要真正认识到大数据对于工程造价管理的影响，加强学习，通过参加培训、进修等方式，使自身专业技术水平提高。工程造价管理应该重视培养适应信息化管理发展需求的工程造价人才队伍，通过产学研结合的方式，加强和高校的交流与合作，一方面降低企业人才培养成本，另一方面，为企业培养高层次工程造价管理人才。

4.结束语

随着信息技术、工程建设等的不断发展，我国工程造价信息化建设不断发展，取得了很大的成绩。然而，需要指出的是，我国工程造价行业信息化程度整体上和国外发达国家相比还存在一定的差距，国内不同地区间的发展程度不均衡。随着我国的工程造价领域不断开放，国外部分造价咨询相关机构进入到我国工程造价市场，同时，国内的大型企业也开始积极的开拓国际市场。基于此，我国需要充分借助大数据的优势，促进工程造价行业的发展。通过政府组织、企业参与，构建高度自主的大数据工程造价产业链，从而促进我国工程造价信息化的健康、可持续发展。