基于大数据的工程项目投标决策风险管理研究钟开平

基于大数据的工程项目投标决策风险管理研究钟开平

钟开平

广西壮族自治区建筑科学研究设计院

摘要：随着我国社会经济建设的不断发展，建筑行业取得了快速发展，该行业的信息数据也呈现较快的增长趋势，但是施工企业的相关管理工作却没有跟上发展的步伐，面对现如今庞大的信息数据无从下手，致使建筑工程风险控制不当、资源浪费以及投标失败等问题出现。随着科学技术的发展，目前基于大数据时代下的信息数据管理，为施工企业在工程项目投标决策过程中的风险控制提供了强有力的支持，为承包商提高了识别风险的准确度。本篇文章就工程项目投标决策风险管理基于大数据进行了研究分析，希望可以为相关从业者提供参考借鉴。

关键词：大数据；投标决策；风险管理

引言：建筑行业作为我国社会经济发展中的重要部分，其规模、数据量和过程都是比较繁杂的行业，同时由于建筑行业自身的特性，也是“最没有”数据的行业。因为建筑行业所具有特性，其转型相对困难，管理创新能力也比较弱，在目前信息化、大数据等运用上还需要进一步探索。建筑行业的产品生产过程周期长、复杂性大、涉及较多的资源，致使大数据技术转化为生产力的难度相对较大，从而限制了技术对于建筑行业的变革。

一、大数据在工程项目投标决策风险管理中的应用优势

笔者结合本篇文章的内容，对于大数据的定义为：人们在平时的生活、工作和学习的过程中会产生非常庞大的数据、且多样、真实和快速，将信息技术作为技术来构成一个相对比较完整的数据系统。其核心就是在所产的数量居多、增长迅速、类别多样以及真实准确的数据中寻找到具有价值的内容，从而实现决策的科学性。

通常投标决策的主体是施工单位，指的是承包商在对招标项目的信息、工程承包市场以及招标公司等有了一定的了解前提下，通过详细的系统分析后，所作出的决策，最终选择适合承包商的投标方案或者投标项目[1]。投标决策作为施工企业在日常运营中的重要内容，对于施工企业的目标实现具有比较重要的作用，不仅是企业在激烈的市场环境中生存的关键，也是企业提升社会效益与经济效益的前提。一般情况下，决策者在作出决策前，会对依据之前的历史经验和实际情况的分析，而大数据技术就是为这一过程提供更加便捷的服务，使分析的过程更加快速，分析结果也更加准确。在大数据技术的处理中，仅仅只是收集相关的数据信息是远远不够的，这只是最基础的部分，还需要从数量庞大的信息数据中提出有价值的内容，帮助管理工作人员进行相关的决策，从而满足企业运营中的相关需求。

大数据具有强大的信息数据处理能力、集成管理以及可视化处理技术，通过这些内容可以为管理工作者提供非常大的帮助。根据相关学者对于大数据处理的运用的研究，分析了大数据在项目投标决策过程中的影响因素。例如，MingLu就针对在建筑工程问题数据计算量比较大的问题，通过利用PERT技术对建设工程的工期风险进行了重新的测算，在评价的准确性与计算量方面都取得了比较大的进步。胡燕妮则使利用AHP方法与改进的两两比较判断方法，考察了投标活动的内外风险，改进了之前的方法，建立了定量的投标风险评价方法。

二、大数据风险评价指标体系在项目投标风险管理中的运用

（一）数据库的建立

数据库主要是面向集成的、主题的、具有时间特征的以及稳定的数据集合，在相关管理者决策的过程中发挥重要的作用。数据库就是将许多不用的数据进行集合，形成一个相对完整的数据库，所以在建立数据的过程中对于数据挖掘技术具有更高的要求。数据库需要包含企业内部各部门的信息数据，同时在此基础上挖掘数据的价值。投标项目的数据建立需要以大数据的收集作为建立的基础，在投标工作的过程中，会涉及比较多的内容，很多数据都缺乏有效的整理，导致很多数据会浪费[2]。因此，要想建立有效、稳定的数据库，就需要先将这些数据进行整理，将数据先分为横向组与纵向组，横向组就是企业自身与竞争对手，纵向组就是项目的属性，包括了项目的合同信息、类型、工期以及规模等内容，这样就提升了数据处理的效率，也能为决策提供更加准确的支持。

（二）数据的分类与筛选

在获取相关的信息数据之后，首先要对数据库中的信息数据进行筛选，提取有价值的内容进行，缩小分析的范围；其次，在利用数据挖掘算法对提取的数据进行准确的处理。在数据预处理的过程中，主要包括了三方面的数据操作，抽取、转换以及装载。抽取，在数据的抽取过程中，相关的工作人员首先需要明确数据仓库需要什么类型的户数；转换，数据转换操作主要是为了消除数据在格式、类型以及质量方面的差距，将数据可以进行统一；装载，则是将数据库中相业务的数据不可以放在一起，这主要是为了避免影响到数据的额性能。数据的预处理过程就是为了帮助企业在数据量庞大的数据中，排除掉没有价值的内容，初步筛选出类似工程项目。工程类型相似是筛选的基本筛选条件，还有本次竞标过程的参与者也是主要的筛选条件。按照企业与竞争对手以及内部的进行划分，将信息数据处理的范围尽可能减少，提升数据的准确性。

（三）数据挖掘结果的解释

在信息数据的挖掘过程中，决策树算法是根据以往的历史信息数据，从根部开始发散构建决策树，接着筛选是从底层向上开始，对决策中的风险因素进行排序，这是客观分析的一个过程[3]。运用大数据对于项目的风险数据进行充分分析，挖掘其中有价值的内容，最终的目的是为了找出对于决策有用的信息，让企业可以通过数据分析获取最终的结果，通过让相关的专业人士进行处理，处理后得出项目投标风险一级指标，主要有行业风险、公司风险、经济风险以及项目风险，将其作为重点挖掘的数据。

结束语：目前，随着科学技术的不断发展，大数据技术的应用更加广泛，这也为大数据技术在建筑行业的应用提供了重要的参考，对于推动建筑行业的信息化管理具有重要作用。基于大数据的工程项目投标决策风险管理对于决策者作出合理的决策具有非常可靠的支持，另外建立大数据风险评价指标体系，对于推动建筑行业信息化管理有着重要的意义。

参考文献：

[1]刘丹.基于大数据的工程项目投标决策风险管理研究[D].武汉科技大学，2016.

[2]孙淑生，刘丹.基于大数据的工程项目投标决策风险管理研究[J].武汉理工大学学报（社会科学版），2017，30（2）：8-15.

[3]凌阳明月，赵帆，凌阳明星.大数据技术在工程项目招投标中的应用研究[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2016，38（2）：214-217.