摘要：对工程造价的控制和管理工作是保障工程项目能够顺利实施的一个基本条件，对于工程造价管理工作来说，保证造价结果的精确性是首要原则，否则一切都是无用功。而大数据技术的兴起为提高工程造价的精确性提供了保障。本文以此为主题展开讨论，首先指出了大数据分析在工程造价中的应用价值，然后指出了当前工程造价行业中存在的问题，最后分析了如何在工程造价中应用大数据分析技术来提高造价结果的精确性，希望通过本文能够对相关工程造价人员提供一些理论上的思考和工作中的帮助。
关键词：大数据分析技术；工程造价；精确性
1引言
自从进入信息时代以来，各种新兴的技术手段在各行各业中大放异彩，以大数据分析技术为代表的信息处理技术在建筑行业的工程造价工作中受到了高度重视和应用。通过对近些年大数据技术所做出的贡献来看，大数据技术在工程造价的准确性方面具有得天独厚的优势，能够更好的保障工程造价的可靠性。
2大数据分析对工程造价中的应用价值体现
大数据分析是当前的一种新技术，更是对大数据技术应用的一项核心，主要是指对所搜集到的各种大数据资源进行全面的分析和挖掘，并寻找到所需要的信息以便为目标工作提供决策支持。从大数据的定义上看就能够看出大数据技术的一个最大优点就在于其数据量非常庞大，信息类型很多，凡是和目标相关的一切信息数据都是大数据进行分析的对象，只有这样才能够大大提高大数据分析应用的价值，而这种大数据分析的一个重要前期工作就是全面搜集有关的各种信息，数据信息越全面、越详细，最终分析得到的数据就会越可靠和准确。对于在工程造价中应用大数据分析来说，具有极高的意义价值，这种价值第一表现在利用大数据分析技术能够保障工程造价结果的准确性，数据是否准确对于工程造价人员来说极为关键，其对工程的预算成本具有决定性的作用，能够避免因为误差或者是不全面而影响到最终的造价控制结果。从这个角度来说，大数据技术的优势不言而喻，因为大数据分析技术可以完美的处理所有的数据信息，能够较好的针对这些方面的资源进行科学利用，以便发挥在工程造价中的作用，提高工程造价最终的精确性和高效性。
而且，在工程造价中应用大数据技术能够比较好的体现出便捷性和高效性，因为我们每个做过工程造价的人都知道工程造价工作的繁琐，其中涉及很多信息资源的处理，无形中增加了工程造价的难度，如果人工处理这些数据，不仅需要较多的人力资源，同时还需要长时间的计算，而且一次运算还不能够完全保证数据分析没有误差，这就显示出了应用大数据分析这种先进技术的必要性，同时也提升了对应的管理时效性。总之，工程造价主要就是针对各方面的数据信息资源进行有效分析，而大数据分析技术就是针对这一工作进行的相关工作，由此可以看出在工程造价中应用大数据分析技术具有重要意义。
3目前造价咨询行业现状和数据分析方面存在的问题
当前我国建设领域中的信息化管理水平比较低，尤其是对工程造价信息的管理对很大一部分施工企业来说依然是依赖于工程造价人员的经验，对于数据的分析缺少一套有效地利用方式，导致了很多地方重复和低效的方案预算，要及时有效的优化招投标、施工改建，适时的提出造价控制方案文件结算阶段，主要体现在：
3.1数据存储存在较多漏洞
有关项目的数据需要通过各种各样的方式来积累，并对数据进行筛选和分析，便于日后进行相关决策时参考使用，对于一个项目来说会有很多的数据，如果通过人工的方法对这些数据今天调整、归类和分档，通常至少需要1-2个月的时间才能完成，而且在此工作过程中还不能完全保证数据计算准确无误，对于档案存档后的调查访问使用也是非常不方便的。
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3.2工程 市场价格或者工程材料询价过程繁琐
工程造价有赖于各种工程材料的价格，而目前材料市场比较混乱，在不同地区同一材料的价格很多都是不同的，因为对各种价格拿捏不准确导致商务标书的质量和效率不高，市场询价过程中有时候也得不到有效的信息。
4大数据分析对工程造价精确性中的应用
4.1收集大数据分析需要的各项数据
因为工程造价是集合各方面的数据信息做出的最终结果，所以对于工程造价中的大数据分析技术而言首要工作任务就是要将各方面的数据信息收集起来，并且保证数据来源的可靠性。对大数据收集来说，具体到工程造价中看，最基本的一个要求就是确保大数据信息收集的全面性和准确性，前者是指在工程项目实施的全过程当中只要将和工程造价相关联的各方面数据都当作收集的对象，以免出现遗漏；后者是指对大数据分析需要的信息进行收集要保证信息的准确性，因为基于错误信息进行分析，再先进的分析防范也只能够得到错误结果。所以只有保证这些数据信息的准确性才能够提高数据分析的最终价值。
4.2建立工程造价的影响模型
在项目工程造价中应用大数据分析技术重点要关注对分析模型的建立上，分析模型的建立是保证最终保障工程造价精确性的关键，就工程造价影响模型来说，尽管当前我国的工程造价管理中已经有了不少的研究，但是具体的应用机制和效果并不是十分理想，尤其是对大数据的分析过程中，传统建立的模型依然存在很多的漏洞，精确性方面也存在很多问题。为此当前大数据分析模型主要应用混沌人工鱼群算法来构建模型，该算法下构建出来的模型能够有效的提升工程造价的合理性，尤其在数据的精确性方面表现的尤为突出。
4.3优化工程造价影响模型
在工程造价工作中应用大数据分析技术，仅仅在算法下建立好模型是远远不够的，最关键的一步是要对相应的模型进行不断地优化和分析，优化过程主要就是结合该模型当中的各个方面的数据信息资源和有关影响因素，分析其中可能会对工程造价产生不良影响的因素，进而不断优化分析模型，其中迭代算法是一种比较常用的技术方法，并且在实践应用当中取得了不错的应用效果。
4.4设立企业级的云计算大数据管理平台
通过构建建筑企业私有云，向企业的所有员工提供私有云计算服务和资源挂历系统，使用云计算能够实现成本资源数据的整合，提高信息数据利用率，为此要在做好融合基础架构基础上不断对企业当前存在的各种计算机网络设施进行整合，构建起企业的大数据管理应用平台，为工程造价提供技术支持。
5结语
在目前阶段，大数据分析技术在工程造价中的应用发挥出了重要价值，利用大数据分析技术能够有效地提高工程造价结果的精确性并减少人为误差，为降低工程建设成本做出贡献，但是具体的大数据分析技术还需要解决诸如信息收集、模型建立中存在的一些问题，希望工程造价人员能够加强这方面的学习，为发挥大数据分析技术的实际作用做出贡献。
参考文献：
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[3]人工鱼群算法优化的PID神经网络解耦控制[J]. 俞凯耀,席东民. 计算机仿真. 2014(10)
[4]工程造价管理与控制探析[J]. 韩琦. 价值工程. 2014(23)
论文作者:汪润章,李继栋
论文发表刊物:《电力设备》2018年第12期
论文发表时间:2018/8/6
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