大数据背景下工程项目管理的要点分析

2021-12-26

科学与信息化 2021年5期

上海梦鱼信息科技有限公司上海 201203

引言

随着大数据在工程项目的管理应用越来越广泛，更多的企业管理人员认识到这项技术的重要性，对此投入了一定的资金。通过利用大数据技术可以快速采集、整理、计算大量的数据信息，并进行妥善保存，使项目管理工作变得更加科学。同时，在项目管理中合理应用大数据技术还能提高各项数据信息的准确性，减轻工作人员的压力，大大提升工作效率，也为决策制定时提供了更多有价值的参考数据。

1 大数据技术的特征

1.1 数据体量大

目前，随着信息技术的快速发展，类型越来越多，信息量也越来越巨大，而大数据技术就是在信息量不断增长的大环境下产生的，使得大数据的体量逐渐增大，数据增长速度逐渐加快。同时，互联网技术在项目管理中的应用范围越来越广，工作人员利用网络工具就能随时学习，获取更多的知识，这也进一步推动了分享数据信息等相关机构的迅速发展。另外，互联网每天都会产生巨大的数据信息，人们以邮件和微博等方式发布的数据信息尤其多，在科学技术水平不断提升的背景下也为数据增长提供了更广阔的平台。

1.2 数据种类多

目前，我国科技水平得到快速提升，使数据信息的获取途径越来越多，推动大数据向着多元化的发展良好发展。除了拥有结构化数据，兴起了许多非结构化和半结构化数据，在处理、保存方面也有了更高的要求。和传统数据处理方法相比，大数据的主要优势在于能够快速、有效地处理非结构化数据，而且在实际处理中比较人性化[1]。

1.3 信息处理速度快

利用传统处理方法来处理大量数据信息时速度比较慢，对工作人员的办公效率造成一定的影响。而随着建筑工程项目规模的不断扩大，施工环节更为复杂，进一步加大了项目管理工作中数据信息的种类和数量。因此，传统方法已无法满足工作需求。利用大数据可以加快处理速度，而且在互联网技术的帮助下，数据信息的传播速度非常快，工作人员能够从许多途径及时获得数据信息，为工作、决策、生活等提供更多有价值的信息。另外，互联网上每天都充斥着各类数据信息，而且在不断变化更新，利用大数据技术可以高效处理信息。

2 大数据背景下工程项目管理方法创新措施

2.1 积极引进大数据决策技术

为了跟上时代的发展步伐，建筑企业在工程项目管理中必须进行转型，投入更多的资金用于引入先进的管理理念和技术手段，这样能够提高管理效果，在大数据环境下寻求更多的发展机遇。同时，企业要加强培训学习，积极学习相关技术的操作方法，使其优势能够充分展示出来，促进企业顺利完成转型。目前，在工程项目管理中主要应用移动互通技术、智能物联技术、云计算技术等，通过合理应用能够有效管控施工人员、材料设备、工序流程等。由于许多技术在应用时对工作人员的专业素质具有一定的要求，工作人员自身专业水平的高低直接关系到决策方案是否可行，施工活动能否顺利开展。因此，在人为因素的影响下，大数据的预测和判断结果会和实际情况存在一定的差异。为了避免出现这种问题，在实际管理中要积极学习并引进大数据决策技术。相关人员要在商定施工细节、制定施工方案、签订施工合同、工程竣工后的维护及运营等环节利用大数据决策技术。在此过程中相关人员要充分发挥这项技术的作用，深入研究数据信息的意义，对建筑工程的全过程有个科学全面的掌握，进一步确保决策方案的可行性[2]。

2.2 完善数据收集和处理方法

工程项目管理过程中涉及大量的数据信息，如果依靠传统方法来进行收集和处理，会加大相关人员的工作量，而且会花费许多的时间和精力，使工作效率大大降低。同时，由于建筑行业的蓬勃发展，对工程质量提出了更高的要求，加大了工程项目管理的内容，采用传统管理模式已经无法满足目前的需求。因此，管理人员要转变传统思想，积极学习先进的管理理念，利用大数据技术来完善数据收集和处理方法，并进行创新。另外，在大数据环境下，数据信息的传播途径越来越多，而且更新速度越来越快，企业要想高效开展项目管理工作就必须第一时间获取最新的数据信息，这就需要依靠大数据技术来提高收集数据的速度。在实际管理中，工作人员要认识到大数据技术的优势，不断学习相关技术手段，具备收集、整理、分析各类数据信息的能力，可以利用计算机工具来高效处理数据信息，最终实现数据信息的采集、整理、处理、保存等工作的一体化。

2.3 应用区块链大数据技术

在工程项目管理过程中利用大数据技术可以帮助工作人员收集更多的经验教训和智力成果等，从而丰富自身的知识，拓宽自己的眼界，还能加强员工之间的交流沟通。但在数据信息的收集过程中，可以发现网络上存在大量的错误信息，甚至虚假资料，如果工作人员不能正确识别，会影响管理效率，加大决策风险。这样一来，会给工程施工带来安全隐患，企业有可能会承受巨大的经济损失，并产生恶劣的社会效益。为了避免出现这类问题，在管理过程中工作人员要积极引入点对点传输、加密算法以及分布式数据存储等大数据区块链技术，以此提高数据信息的准确性[3]。