探析大数据技术在工程项目管理中的应用

石凯

【摘 要】随着现代工程项目规模不断扩张，工程项目管理的内涵和难度也随之提升。基于互联网思维、情报学、统计学的大数据技术将有益于整合项目管理信息资源，实现工程项目管理的科学化和精细化改革。论文简述了当前环境下工程项目管理中应用大数据技术的意义和价值；指出现阶段大数据技术在工程项目管理应用中的不足和困境；提出了在工程项目管理中应用大数据技术的合理路径，为深化大数据技术在工程项目管理中的应用提供意见参考。

【Abstract】 With the expansion of the modern engineering project scale， the connotation and difficulty of the engineering project management are also improved. The big data technology， which is based on the internet thinking， information science and statistics， will benefit to integrate the project management information resources and realize the scientific and refined reform of engineering project management. The paper briefly expounds the significance and value of applying big data technology in engineering project management in current environment， points out the shortcomings and difficulties in the application of big data technology in engineering project management， puts forward the reasonable path of applying big data technology in engineering project management， so as to provide suggestions for deepening the application of big data technology in engineering project management.

【关键词】大数据技术；工程项目管理；大数据处理

【Keywords】 big data technology； engineering project management； big data treatment

【中图分类号】F407.61；TM72 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2018）07-0125-02

1 引言

随着计算机互联网信息技术的高速发展及现代工程项目对项目管理要求的不断提升，传统的工程项目管理手段已经不能够完全满足现代工程项目建设需要，急需寻求一种新的项目管理手段对项目管理流程进行优化。信息化技术特别是大数据技术的发展已经成为社会发展的不可逆趋势，在改变和影响着我们生产生活方式的同时，也为工程项目管理提供了新的渠道和发展契机。通过大数据技术挖掘，项目管理能够提供数据分析[1]，可实现如决策支撑、多元化风险管理、全过程管控辅助等，为提升工程项目管理质量具有重要意义。

2 在工程项目管理过程中应用大数据技术的意义和价值

2.1 优化管理路径

由于现代工程项目规模的不断扩张，项目管理难度不断提升。通过实现工程项目管理信息化、科学化，提升信息处理能力和处理效率，在工程项目管理过程中应用大数据技术已经成为主流发展趋势。大数据技术能够通过强大的数据库收集和整合能力对信息路径加以有效分析，优化信息处理效率，提升信息处理质量，保障信息数据处理的有效性，降低工程项目管理人员工作压力，提升工程项目管理系统性和管理效率，起到优化管理路径的作用。

2.2 提升工程项目管理抗风险能力

工程项目的抗风险能力是工程项目建设的重要指标项目，如果对工程项目管理缺位，就会影响到工程项目的有效进展，进而对企业效益造成负面影响。在大数据技术支持下，工程项目运行对管理人员数量、经验的依赖程度有所降低。信息的收发和整合更加高效可控，有效数据的覆盖率和精确度得到强化，呈现给工程项目管理人员的数据更加专业化，利于工程管理人员全面掌握工程项目情况，针对性地制订抗风险规划方案，提升项目管理抗风险能力。

2.3 大数据应用改变决策方式

大数据应用使决策思维从因果关系向相关关系转变。大数据可理解为大而复杂的数據，具有异母体、噪音累积、虚假相关、内生性、时变性等特性。工程项目几乎随时产生各类数据，并被数据包围，在这种数据环境下，数据之间很难准确得出一对一的必然联系。大数据技术通过大量的数据整合分析，改变了长期以来依靠经验、理论和模式化的管理决策方式，通过科学的情报分析方法将各类相关数据整合转化为可利用的精准情报，以统计学的观点，通过数据间正负相关的变动趋势，实现项目资源禀赋更好匹配项目需要。项目决策不纠结于“为什么”，而着重于“是什么”，将“经验决策”向“科学决策”转化，以提高项目决策效率。

3 当前工程项目管理过程中大数据技术应用现状

国外企业已有若干大数据运用的成功尝试[3]，我国互联网企业也逐步引入大数据技术，而在我国工程项目管理过程中，大数据技术的应用还处于试点阶段，整体应用尚不成熟，项目管理的模式优化有待提升，总体而言存在着以下几点问题：

一是在大数据技术应用过程中，大数据挖掘的目的性不强，导致大数据技术没有得到有效利用，现有的大数据技

术不能做到对数据信息的妥善处理，使其不能有效发挥大数据技术的优势，挖掘出的信息对工程项目管理的帮助非常有限；

二是大数据技术所整合的信息滞后于项目管理需求，多是“有需求了再去找数据”，而非“数据指导决策”；

三是由于大数据技术人员的技术相对有限，专业素质不强，导致不能有效适应信息量的指数级增长，管理效率不高[2]。

此外，在市场经济高速发展的背景下，工程项目内外管理环境瞬息万变，工程项目的不可控性激增，大数据挖掘产生的信息干扰项也非常多，风险随机性提升，现有的技术手段无法有效分辨信息干扰项和无效冗杂信息。导致大数据技术在工程项目中应用不可避免地面临如数据真实性、数据样本代表性、数据信息相关性误差、数据安全、隐私侵权隐患等问题。

4 通过大数据技术优化工程项目管理的有效路径

4.1 做好大数据技术应用体系建设

大数据应用应综合考虑其容量、种类、速度、可变性、真实性、复杂性、价值等方面的问题。大数据应用体系匹配相应机制，对工程项目管理进行深入优化至关重要，大数据技术的应用需要建立在完善的体系架构内进行，才能保障大数据技术应用的可控性和有效性。想要实现层次化和精细化管理，就需要以明确的制度架构对大数据技术应用进行规范。对工程项目管理大数据挖掘而言，其最重要的任务使命就是进行高效数据收集与整合，为决策管理团队提供必要的信息数据支持。建立完善的大数据技术架构，需要建立在完善的硬件体系基础上进行优化，并辅以严格的监管体系，使大数据挖掘对象具有目的性、针对性、可参考性。

4.2 加强技术整合和团队建设，提升大数据信息化应用专业化水平

大数据挖掘需要保障数据信息的精确性和高效性，要求参与工程项目管理的人员对大数据技术有充分的认识，普及了解掌握大数据技术应用方向和要求。管理机构应当组织成立内部的专业性数据挖掘小组，专门负责收集工程项目建设过程中产生的所有相关数据信息，包括供应链管理、人力资源管理、物流管理、施工技术管理等内容，保障大数据信息收集的全面性和整体性，并运用数据库的强大数据分析与整合能力编制信息报表，有效反馈需求内容，实现大数据预测分析效果、提高数据质量和加强数据管理[4]，完成可视化分析，通过设计语义引擎，编制数据挖掘算法，更好地为工程项目管理服务。

5 结论

在信息技术高速发展的背景下，大数据技术的应用正在渗透到各行各业当中，其强大的信息存储与数据分析能力，能够帮助工程项目管理人员在短时间内对项目运作情况进行有效分析整合，实现资源的合理分配调度和工程项目优化，显著提升项目管理效益和工程管理质量，对工程项目管理水平的提升具有重要的技术价值。望本文研究内容得到相关企业和研究人员的重视，深化大数据挖掘优化管理，明确详细的制度管理架构，坚持信息化建设与技术创新，更好地为工程项目管理提供支持性作用。

【参考文献】

【1】黃慧平.大数据挖掘在工程项目管理中的应用探析[J].山西建筑，2017，43（13）：256-257.

【2】张恺.探析大数据挖掘在工程项目管理中的应用[J].数码世界，2017，11（5）：42-42.

【3】张以宁，吴庆生.大数据挖掘技术在石油工程的应用分析[J].中国科技投资，2017，36（31）：122-124.

【4】张志永.大数据在桥梁工程中的应用探析[J].山东工业技术，2016，36（14）：87-87.