分析大数据挖掘在建筑工程管理中的应用

分析大数据挖掘在建筑工程管理中的应用

丘雪艳

身份证号码：450331198701251226

摘要：建筑工程在如今的社会中具有很强的现实意义与实际价值，我国当代建筑行业的高速发展态势主要得益于中国经济的全面高速发展，同时中国房地产行业的井喷式发展在建筑行业领域有着极其强大的推动力，在这种情况下我们在建筑行业各方面水平的提高就决定了整体建筑工程的整体质量和工程进度是否稳健。

关键词：建筑工程；工程管理；影响因素

一、大数据的特点分析

（一）数据规模大

大数据的数据量巨大，随着时间的推移和信息技术的稳步发展，数据量也越来越大，其单位可以是PB级、EB级、ZB级甚至更多。其中1 PB = 1024 TB，1 TB = 1024 GB，由此可见数据规模之庞大。

（二）处理速度快、效率高

当前，由于已有的科技方法和管理手段已经无法适应当前呈指数级别上升的资料量，所以，唯有对处理科技方法加以不断创新与改革，并不断与时俱进，中国企业才能真正在全球的市场竞争中占有一席之地。有效的信息处理速度能够保证数据信息的时效性，直接影响公司发展中重大策略的制定，甚至关系到企业未来的发展。

（三）数据价值密度低

数据的多样性及其规模大的特征使得简单数据价值密度非常低，而复杂数据的商业价值极高，因此通过合理利用大数据分析，提炼出大量可以理解并预测现实世界的数据，从而降低施工成本，也能够带来大量的商业财富[1]。

二、大数据挖掘技术在建筑工程管理中应用的优势

（一）了解数据的规律

大数据挖掘技术在工程项目管理中最突出的优点，就是它能够在项目中全面发现和分析数据，并了解数据处理的若干规律。而工程管理中的主要数据处理规律则有两个：一是结构化或半结构化数据更容易分类和管理；二是非结构化数据管理对象是具体的，就必须对其样本进行单独分类和管理，这样有利于提高和完善工程管理效率。但目前，施工管理仍存在着任务量大、复杂性高等众多问题，涉及了工程从投资决策、方案设计、施工管理到竣工验收的全过程。在应用程序的帮助下，可以对这些数据的收集和系统化进行平均化，并通过分析估算和确定建设项目的数量、资金和工期，并提供可靠的项目成本数据库和资本投资。非结构化数据的特点是指建设项目中的一些项目缺乏具体的参考对象，需要根据项目现状对这部分项目进行详细的分析研究，以保证项目的质量。

（二）有助于提高项目管理质量

大数据挖掘技术不但能够增强数据管理整合与分析能力，还能够配合各个阶段的建设项目管理工作，及时发现和化解建设项目管理过程中的重难点，从而实现了更加全面的基础建设项目管理工作。此外，大数据挖掘还可以提高对建筑企业自身发展的了解，利用统计分析，精确预知行业发展趋势，是管理人员进行公司发展策略和发展方向可靠的数据分析支撑。能够提高效率和服务质量，进而提升公司管理能力，效避免经营风险，在公司管理流程中做好管控，为推动公司成长、增强公司市场竞争力夯实基础[2]。

（三）提高建设项目规避风险的能力

建筑工程建设需要考虑两个方面，一是资金风险，二是安全风险，这两者都直接关系到建设工程的顺利运营和建设公司的经济效益。所以，项目管理人员在做好管理工作的同时，还需要制定一个健全的管理体系。在整个项目过程中，通过大数据挖掘技术能够全面发现数据的隐含信息与价值，为整个项目人员的事业发展提供了可信的数据支撑，有效评估项目建设中可能出现的风险，为企业风险管理奠定了扎实的技术基石。通过大数据挖掘技术使在整个项目中有效整合关键数据内容变为可能，使信息共享更加方便、及时，有效防范风险、加强风险防控。

（四）优化管理路径

在建筑工程施工项目管理中，由于充分利用大数据挖掘技术能够有效地提升工程信息管理的能力与效果，所以在施工中，大数据挖掘技术的运用无疑成为了首选。因为大数据挖掘技术拥有着超强的信息管理与大数据分析收集能力。充分发挥了这一优点，就能够提高信息路径分析，优化信息系统的处理、大数据分析和综合生产能力，从而提升工程管理与施工过程的工作效率和服务质量。从而降低工作量与管理压力，推动工程管理的系统化、规范化，从而推动工程管理路径的全面优化。

三、大数据挖掘技术在建筑工程管理中的具体应用

（一）构建大数据挖掘的制度框架和治理层次

为使大数据挖掘在项目管理中充分发挥作用，首先需要建立大数据挖掘的制度架构和管理层次。在项目管理中，由于各部门的工作内容和职责不同，施工企业在项目管理过程中，可以采用分级管理、集中管控的管理模式，明确各部门的工作职能，明确各部门的工作职责。通过对信息和数据的收集、整理和分析，为企业决策者提供可靠的数据支持，同时将数据信息与实际需求相关联，与建设项目的每一个人共享，进行数据交换。通过这种管理模式，建筑公司可以有效地组织和分析数据并评估其有效性，从而对工程项目做出准确判断，进而做出适当的决策。

（二）组建大数据挖掘团队

大数据挖掘技术是一个全新的管理模式，在当前趋势下将会成为时代潮流，也对管理队伍的专业化水平提出了更高度的要求，需要具有高度学科素养和管理才能的人员齐心协力。通过建设大数据分析技术服务平台，实现了大数据挖掘技术在重大工程建设中的高效运用。具体工作可通过这样的两方面来进行：一是组建数据挖掘团队，推动项目向前发展。在一个建设项目的建设过程中，会产生各种数据，包括施工方案、资金等一些基础信息，如果想要充分利用这些数据，就必须建立自定义的施工控制数据。在专业评估师的引导下，进一步发掘这些数据的价值，并建立有利于组织编制施工进度表和施工规划的信息管理机制，以保证项目在规定的时间内完工[3]。其次是建立质量分析大数据挖掘小组，开展技术质量数据分析。通过专门的技术质量分析挖掘队伍，高效利用施工过程中所获取的数据分析，并运用大数据挖掘手段形成了相应的技术质量管理体系，让工程管理人员更准确地看到了项目中的质量风险和各种问题，并在第一时间做出正确回应，有效避免质量不良事故的继续发展，从而保证工期的顺利进行，并提升质量与效益。最后，通过建立一个数据挖掘小组，来对技术成本进行合理控制。工程造价管理系统通过数据挖掘团队，对工程中的各种财务数据信息进行仔细的分离与梳理，从而建立相应的工程造价管理系统，以减少不必要的成本开支。此外，工程造价数据挖掘团队可以有效防止因施工时间增加或预算超支而导致工程质量下降。

（三）创建施工进度管理模型

在建设项目管理中，施工时间的控制也尤为重要，但延长施工时间的原因有很多。通过大数据挖掘技术，优化和完善各相关部门的管理机制，通过数据共享，将数据分析结果上报给管理者，同时对信息进行存储，对数据进行细致的提取和分析。项目技术部门需要在施工现场将各种数据录入上传到系统中，并将数据信息传输到施工公司的数据库中。

四、大数据挖掘在建筑工程管理中的实施方法

（一）建立数据库基线

将大量建筑设计与施工行业数据整合到统计数据库中，集中进行数据分析，提取相关指标，形成设计依据，为建筑与工程项目的设计与施工提供设计指导和建议。将与施工相关的施工设计指标、施工参数和施工项目信息集成到一个数据库中，可以详细展示各种数据和指标，便于管理人员直观地查看数据，并根据设计基线对发现的问题进行及时修改。

（二）统计数据

根据建设目标，进行目标分解，分离细化要素，根据建设时间、资金等建设需求规划项目方案，以图论的形式提供项目建设路线图，包括时间节点和材料消耗、人事变动、投资等重要信息，路线图中包含的所有信息都包含在一个大型数据库中。

（三）管理数据

根据基线数据库中的信息，对项目的原材料采购、人员、运输等问题进行严格控制，确保各项支出的合理性。在成本管理上，允许合理的大额支出，拒绝不合理的小额支出，做到客观、公正，确保施工企业的健康运营。

结论：

总而言之，在现代化的工程建设中，要想保证建筑工程的施工水平，提高工程的经济效益，就应重视对建筑项目的管理，认识到加强工程项目管理对提高工程效益的意义，并通过对工程合理有效的管理，及时找出工程建设中存在的不足之处，再利用相应的措施，解决影响建筑施工效益的问题，推动建筑行业进步。

参考文献：

黄子龙,乐丹丹.浅谈水务行业工单数据挖掘及应用[J].城乡建设.2020(02)：45-48.

余齐伟.基于智慧热网大数据挖掘的管理应用创新研究与实践[J].电子世界.2020(10)：90-93.

黄慧平.大数据挖掘在工程项目管理中的应用探析[J].山西建筑.2017(13)：156-158.