大数据技术在通信工程项目管理中的运用分析

摘要：信息时代，大数据技术可以对巨量数据进行高效分析，处理网络信息中的大量数據资源，为各行业发展提供信息数据支持。大数据技术包含了数据采集、数据处理、数据挖掘、数据分析等多种技术，这些技术可以在通信工程项目管理中得到应用。虽然目前我国通信工程项目管理存在一系列问题，但通过大数据技术的应用，可以为项目管理提供有效的数据支持，帮助其解决通信工程建设期间的各类问题，确保通信工程的建设质量，提升通信工程项目管理的整体水平。

关键词：大数据技术；通信工程；项目管理

大数据技术的分布式存储和分布式计算能够提高信息处理速度，为工程项目管理提供良好的条件。在通信工程项目管理中应用大数据技术，可以针对复杂的工程内容制定更合理的管理方案，提升工程项目管理的科学性和可行性。但在具体的管理中，大数据技术的应用首先要考虑各项技术的应用要求。这包括数据采集、存储和分析的需求。根据项目需求选择合适的分布式存储和计算方案，以提高信息处理速度。其次要结合工程项目的实际情况进行分析，考虑工程项目的规模、数据量和数据种类等因素。通过综合分析，合理利用大数据的采集、储存和分析能力，更好地处理项目中的各类信息。总之，应用大数据技术于通信工程项目管理中，可以提高信息处理速度，提升管理工作质量。通过采集和分析大量项目数据，发现数据中的潜在规律和关联关系，优化项目管理策略和决策，提高项目效率和质量。

一、大数据相关技术

（一）数据采集技术

大数据采集技术是实现大数据处理的基础技术，在这一过程中涉及各种数据传感器和网络通信系统的使用。这些工具构成了大数据智能感知系统，该系统能够迅速识别并收集传感器数据、社交网络交互数据、RFID射频数据等多种类型的数据。通过智能识别、定位、跟踪、访问和传输等一系列步骤，这些数据被汇总起来，为后续的数据处理和分析提供了丰富的内容[1]。需要注意的是，由于大数据采集技术涉及的数据种类繁多且数量巨大，为了有效利用这些数据资源，还需要对采集到的数据进行整合和处理，最终形成结构化的分析形式。

（二）数据处理技术

大数据处理技术是对收集到的数据进行分析、提取、清洗等操作的过程。数据采集技术将大量的原始数据汇集起来，而数据处理则是在采集完成后，对这些数据进行清洗和筛选，以提取出有用的数据进行应用。大数据处理技术的主要目标是清洗、转换和整合数据，以解决数据噪声、错误、重复、缺失等质量问题，并确保数据采集的可靠性。通过使用逻辑算法等技术进行数据清洗，可以提高数据清洗的质量，并得到更有价值的数据信息。

（三）数据储存与管理技术

数据储存与管理技术在大数据技术中扮演着重要的角色。大数据技术通常使用分布式储存和分布式运算来进行数据的储存和管理，以提高存储效率和保证数据的完整性。分布式储存技术可以将海量的数据储存在云服务器上，实现大规模数据的存储而不需要过多的物理服务器。分布式储存技术的应用也为大数据的高效管理提供了良好的条件，数据内容可以通过网络快速传输到相应的系统中。通过联网技术与大数据储存的结合，能够实现数据的快速下载，提升数据分析速度。在实际工作中，大数据的储存与管理技术为各行业的复杂数据储存提供了良好的条件，同时这些技术也有利于实现行业内数据的共享和管理，提升管理质量和水平[2]。

（四）数据分析与挖掘技术

数据分析与挖掘技术是大数据中极为关键的技术，它可以深入分析大数据信息，从中提取出有价值、有意义的信息，保证大数据技术的应用质量。同时，数据挖掘能够对大量、不完整、模糊、有噪声的数据进行挖掘，通过遗传算法、神经网络法、粗集法等各类算法，在数据中进行深入分析，了解潜在的有用信息与知识，更好地发挥数据信息的作用。数据挖掘技术的应用范围非常广泛，包括原文本数据、多媒体数据库、异构数据库、对象数据库等。数据挖掘方法主要应用各类优质且高效的算法，在数据挖掘期间，不仅需要关注挖掘工作的效率，还需要结合工作需要对关键数据进行界定，分析数据之间的关联性规则，以更好地完成数据分析与利用[3]。

（五）数据呈现与预测技术

数据呈现与预测技术在大数据分析中扮演着重要角色。通过将数据挖掘获得的结果以可视化形式展示出来，可以帮助人们更直观地理解和分析大数据的信息。具体而言，数据呈现技术可以将复杂的数据转化为易于理解的图表、图形或地图，并通过色彩、大小、位置等方式传达不同的信息。这样的可视化呈现可以帮助人们更好地理解数据中的模式、趋势和关联关系。另外，数据预测技术可以通过对历史数据的分析，预测未来的趋势和变化。通过基于统计学、机器学习和人工智能等算法的预测模型，可以从大数据中识别出潜在的模式和规律，用于预测未来事件的发展。这样的预测性分析可以帮助企业和组织做出更明智的决策，及时发现问题和机会，并在日常运营和战略规划中使用数据的洞察来指导行动。通过数据呈现与预测技术的应用，可以在大数据分析中更好地理解和利用数据的信息，提高决策的准确性和效率，从而发挥大数据的作用和价值。

二、通信工程项目管理现状分析

（一）通信工程项目内容复杂

通信工程项目的内容非常复杂，涵盖了许多不同的领域，包括硬件设备、网络架构和软件系统等。在项目建设中，这些方面扮演着重要的角色。此外，通信工程项目的建设范围覆盖全国各个地区，而这些地区的地形、经济和气候条件各有不同，为工程管理带来了很大的挑战。在项目建设期间，他们必须处理材料管理、人员管理、进度管理、成本管理等多项工作。这些任务需要高度专业化的知识和技能，同时也容易受到外界环境因素的影响，大大增加了管理的复杂性和难度[4]。

（二）项目管理中数据信息较多

通信工程项目管理涉及丰富的数据信息，这些数据对于项目管理的工作量来说确实很大，同时也可能对管理的效率产生影响。通信工程项目的规模较大，并且涉及很多方面的内容。在实际工作中，需要对地理信息数据、施工材料数据、施工人员数据和合同数据等进行汇总和管理。这些数据的数量庞大，为了科学地进行管理，需要对大量信息数据进行分类和分析[5]。然而，在项目建设过程中，常常面临时间紧迫的情况，往往难以及时准确地对所有数据进行全面地分析。这就会对管理工作的及时性和准确性产生影响。

（三）数据缺乏统一管理标准

通信工程项目管理涉及丰富多样的数据内容，且缺乏统一的管理标准。在通信工程项目中，不同阶段的数据内容存在明显的差异，包括地理信息数据、施工材料数据、施工人员数据、合同数据等。由于缺乏统一的管理平台，许多单位往往无法对工程项目数据进行全面且统一地管理[6]。这导致了工程项目管理的困难和不足，从而影响了管理质量。

（四）管理人员水平参差不齐

通信工程项目管理要求管理人员具备一定的素质和能力，但目前参与项目管理的工作人员水平参差不齐。随着通信工程项目的不断发展，其技术和质量要求也在不断提高。因此，为更好地完成通信工程项目管理，管理人员需要具备足够的工作经验和知识。此外，管理人员还需要适应时代发展的要求，不断探索新技术和新方法。然而，许多管理人员缺乏创新意识忽视了信息技术能力的培养。这导致工作效率低下，影响了项目管理质量。

三、大数据技术在通信工程项目管理中运用

（一）建设大数据工程项目管理平台

为了提供更好的支持和保障，建议构建一个基于大数据技术的通信工程项目管理平台。在构建平台时，我们需要注意以下几点：首先，确保平台能够应用数据采集、数据分析和数据挖掘等技术。通过合理设计和配置平台，能够实现对大数据的高效采集，并对采集到的数据进行有意义地分析和挖掘，从而为项目管理提供更多的决策依据和洞察力（见图1）。其次，我们需要合理设计平台的权限访问模块。根据不同的管理需求和权限要求，设置不同级别的权限，并确保只有具有相应权限的人员才能访问特定的数据和功能模块。这样可以保护数据的安全性，同时提升管理效率和准确性。另外，我们还需要优化平台的功能，使其更符合通信工程项目管理的要求。通过综合利用存储系统和管理技术，设计和配置相应的功能模块，以满足项目管理工作的实际需求。同时，我们还应设置目标数据库，以支持数据挖掘的需求，进一步提升平台的价值和效能[7]。

（二）基于数据分析与挖掘技术的进度管理

为了提高通信工程项目的管理质量和效率，我们建议利用大数据中的数据分析和挖掘技术来对工程项目进度进行管理。首先，我们需要综合分析和研究各种影响因素，并制定科学的进度管理模型。在项目执行过程中，可以利用大数据分析和挖掘技术来收集和汇总各种影响因素的信息。通过分析和挖掘技术，我们可以提取与进度控制相关的信息，并深入研究同类型通信工程建设中各种因素对工程进度的影响。通过建立数字化管控模型，我们可以挖掘并把握其中的变化规律。同时，通过分析各种因素之间的关联，我们可以建立进度管理模型。这个模型有助于规划各项工作，确保进度管理的可靠性和有效性[8]。通过科学的模型和数据支持，我们可以更好地预测和控制工程项目的进度，及时解决可能出现的问题和风险，确保项目能够按时完成。

（三）基于大数据储存与管理技术的成本控制

利用大数据储存和管理技术对通信工程项目成本进行管控，可以提升项目成本管理水平，有效节约建设资金。传统的信息储存和管理方式在成本控制方面存在效率低下的问题，无法适应当前管理工作的需求。而大数据储存和管理技术的应用为通信工程项目管理提供了良好的基础（见图2）。通过大数据技术，可以构建专业的通信工程项目管理系统，对项目各项流程进行分析和研究。这样我们可以了解工程项目建设不同阶段的资源消耗和成本控制情况，并对细节进行管控。大数据储存和管理技术利用先进的数据库条件，可以处理和分析海量的数据内容。同时，通过分布式储存技术和共享平台等条件，实现成本控制的公开透明，提高项目管理的质量水平[9]。

（四）基于数据融合的项目质量管理方法

数据融合的质量管理是一种综合分析各类信息数据的方法，通过挖掘通信工程项目的质量关键点并进行针对性处理，可以保证管理质量。为了优化项目质量管理，需要研究大数据工程项目管理的三维结构（见图3）。首先，要了解大数据技术在时间维、方法维、领域维的特点。在不同时间维度下，大数据技术的应用情况是不同的，需要进行相应的分析。同时，要科学地利用数据资源来实现对工程项目质量的有效管理。其次，需要注意数据融合算法的有效应用。通过结合主成分分析法、因子分析法和数据融合算法，科学地进行质量管理，并确保大数据技术应用的合理性。这些算法可以综合分析不同维度的数据，准确地识别质量关键点，并采取相应的措施进行处理。

四、结束语

大数据技术在通信工程项目管理中具有重要意义。通过大数据技术，我们能够对信息进行采集、处理、挖掘和分析，从而提升通信工程项目管理的质量。然而，在应用大数据技术时，我们需要注重技术特点，并对通信工程项目的实际情况进行客观分析。因此，项目管理工作人员应该致力于信息化管理平台的建设，同时根据通信工程项目管理的不同阶段特点，充分发挥大数据技术的优势，提高项目管理水平。

作者单位：吴景孟 广东省电信规划设计院有限公司第四分公司

参  考  文  献

[1]邹双，罗思睿.大数据技术在通信工程项目管理中的应用研究[J].通信与信息技术，2022，14（S1）：115-118.

[2]谭博.大数据技术在建筑工程项目管理过程中的应用研究[J].中国建筑金属结构，2022，08（03）：127-129.

[3]张辉.计算机网络技术在通信工程项目管理中的运用研究[J].科技创新与生产力，2021，22（03）：75-77.

[4]鄒桃红.大数据技术在工程项目管理中的应用分析[J].产业创新研究，2020，11（22）：39-40+43.

[5]谭宝庆.通信工程项目管理中难点问题及有效措施研究[J].科技资讯，2020，18（30）：72-73+76.

[6]贺鹏.计算机网络技术在通信工程项目管理中的应用[J].计算机产品与流通，2020，29（09）：64.

[7]魏巍，戴训安，刘橙.计算机网络技术在通信工程项目管理中的应用初探[J].中国新通信，2020，22（10）：107-108.

[8]喻子建.大数据技术在工程项目管理中的应用分析[J].工程技术研究，2019，04（21）：99-100.

[9]石凯.探析大数据技术在工程项目管理中的应用[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2018，13（07）：125-126.