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摘要：近年来，传统的市政工程项目管理模式已经无法满足新形势下工程项目管理模式的需求，探索工程项目管理新模式具有十分重要的现实意义。本文基于大数据挖掘技术，针对工程项目管理中所存在的问题，尝试把大数据挖掘技术应用于工程项目管理中，并从不同的方面提出了优化工程市政项目管理的具体措施，希望本文的研究能够有助于大数据挖掘在市政工程项目管理中更好的应用。
关键词：大数据挖掘；市政工程项目；管理；运用
引言
伴随科学技术的不断进步与发展，大数据技术也不断完善，大数据技术在我国市政工程项目管理中的运用，推动市政工程项目管理朝向知识化、信息化方向发展。在大数据时代背景下，工程项目管理拥有着前所未有的历史性机遇，同时也面临着严峻的挑战。采用传统的管理方法已经不符合时代的发展潮流，无法满足目前工程市政项目建设的需要，提升工程项目管理水平，创新市政工程项目管理模式已经成为了当务之急，需要作为一项重点内容来抓。所谓的工程项目管理，是指为实现工程项目整体目标而实施的一系列系统管理方法，尤其是在工程项目逐渐朝向系统化、动态化方向发展的当下，工程项目管理也需要朝向系统化、动态化的方向改变。只有这样，才能够满足时代的发展需求。
1大数据的特点
1.1数据规模大
大数据的数据量也是海量的，随着时代的不断发展，信息化技术的不断推进，数据的容量也越来越大，其计量单位可以是PB级、EB、ZB级甚至更大的计量单位，其中1PB=1024TB，1TB=1024GB，由此可见数据规模之大。
1.2处理速度及时效高
目前，现有的技术和手段，不足以处理当前呈井喷式增长的数据，因此，只有创新和改革处理技术，紧跟时代发展，才能使得企业在激烈的市场竞争中占领重要地位。高效率的数据处理速度，能确保数据信息的时效性，这对企业发展中重要决策的确定有直接影响，甚至关系到企业的未来发展。
1.3价值密度低
数据种类的繁多及其大规模的特性，导致数据价值密度低，但是庞杂的数据其具备的商业价值却极高，通过合理运用大数据，提取出能够解释和预测现实的数据，降低成本，就有可能创造极大的商业财富。
2大数据时代背景下市政工程项目管理中存在的问题
第一，我国的市场需求越来越朝向动态化、多元化的方向发展，为了最大限度的满足市场需求，生产出个性化的工程产品至关重要。但是，在工程产品设计过程中，需要遵守一成不变的附性以及惯性，这导致所生产的项目产品市场需求的贴合过于理想化。如果不及时处理上述问题，就会导致对市场的需求信息解读不准确，工程设计无法高度贴合市场需求。
第二，由于对市场需求数据的误判，会导致所生产的工程产品不被市场接受。久而久之，产品被市场淘汰是在所难免的。因此，伴随市场需求的多元化、多样化，以及市场信息数据的井喷式增长，将导致工程项目管理陷入困境，迷失方向，面临着严峻的危机。
第三，由于我国社会经济正处于快速转型期，整个社会大环境日新月异。因此，工程项目管理也存在着诸多的不确定性，时刻面临着风险。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆与此同时，科学技术也不断的更新，为整个社会经济大环境带来新的变化，这也为工程项目质量、工程项目的进度、工程项目安全以及工程成本等方面带来巨大的挑战。例如，在不断扩大工程项目的规模过程中，所需要的资金投入也必然随之增加。在不久的将来，将会出现大量的资金数据以及大量的成本数据。而如果工程项目管理的模式一成不变，采用传统的工程预算管理方法将无法满足工程项目建设的需求。不论是工程项目成本还是工程的施工进度，都会受到影响，同时，工程项目的规模不断扩大，一些基础性的数据就会受到影响，信息膨胀在所难勉。在这种情况下，如果依然坚持使用传统的施工管理方法，将会为工程的整体质量埋下严重的安全性隐患。
总之，工程设计无法贴合市场需求，对市场数据信息的误判以及社会大环境变化而对工程项目管理带来的挑战等，是大数据时代背景下工程项目管理中存在的主要问题，需要引起社会各界人士足够的重视。
3市政工程项目管理中大数据挖掘应用分析
3.1构建大数据挖掘的制度框架与管理层次
为了保障大数据挖掘在工程管理中能够充分发挥作用，首先需要构建大数据挖掘的制度框架和管理层次。在工程管理中，各个部门间负责的工作内容和职责不同，因此，建筑企业在进行工程管理的过程中可以通过分层管理和集中控制的管理模式，在明确各个部门工作职能的同时，也能明确部门职责。通过对信息数据的收集、整理和分析，为企业决策者提供可靠的数据支持，同时，数据信息与实际需求相结合，并将其分享给建筑工程各个参与方，实现数据的共享。通过这种管理模式，建筑企业可以有效的对数据进行整理、分析，并对其真实性进行评估，为建筑企业对工程项目进行准确的判断，进而做出有利于企业发展的决策。
3.2组建大数据挖掘队伍
大数据挖掘技术作为当前形势下，一种新型的且必然成为主流的一种管理模式，对团队的专业性有着极高的要求，因此，需要专业素质较高，且具备管理能力的人才来共同构建大数据服务平台，以及大数据的挖掘，以确保大数据挖掘在建筑工程管理中的有效应用。具体可以通过一下两方面进行：首先，构建工程进度数据挖掘小组。在建筑工程的施工过程中，会产生大量的数据，包括施工方案、资金、施工基础信息等，若想充分利用这些数据，需要构建专门的工程进度数据挖掘小组，小组成员对数据进行收集和处理，并在专业评估人员的指导下，深入挖掘这些信息的价值，从而构建相应的数据控制体系，便于施工进度及施工计划的安排和制定，保证工程能在规定的时间内完成。其次，构建工程质量分析数据挖掘小组。通过专业质量分析数据挖掘小组，有效整合工程施工时产生的数据，利用大数据挖掘技术，创建与之相对应的质量控制体系，确保管理人员能够及时发现施工过程中发生的风险和失误，及时的做出反应，避免事态的进一步发展，保证工程的顺利进行，提升工程质量和效率。最后，构建工程成本控制数据挖掘小组。工程成本控制数据挖掘小组对工程项目中的各类数据进行详细的划分和整理，然后形成相对应的工程成本控制体系，避免不必要的工程成本支出。此外，工程成本数据挖掘小组还能有效防止因工期延长或超预算引发的工程质量降低等情况。
3.3构建施工工期进度控制模型
在建筑工程管理中，施工工期的控制也尤为重要，但是导致施工周期延长的原因有很多。通过大数据挖掘技术，对各有关部门的管理机制进行优化和改进，通过数据共享，将数据分析的结果反馈给管理人员，对信息进行存储的同时，并对数据进行深层挖掘分析。工程项目部需要将施工现场的各项数据进行录入并上传到系统，将数据信息传送给建筑企业数据库中，通过对数据的分析，更好的对现场施工进行科学合理的调度和管理。
结束语
总之，随着信息技术的不断发展，在建筑工程管理中应用大数据挖掘技术已经成为主流，大数据挖掘对提升建筑企业工程管理水平有十分重要的现实意义。但在实际应用过程中，大数据挖掘仍然受到多方因素的影响，加之部分建筑企业仍未意识到大数据挖掘对于工程管理的重要性。因此，加强大数据挖掘的应用和推广，同时加强相关专业人才的培养和引进，最大限度的提升建筑企业数据收集和处理的能力。
参考文献
［1］曾晖.大数据挖掘在工程项目管理中的应用［J］.科技进步与对策，2017（11）．
［2］闵细根.探析大数据挖掘在工程项目管理中的应用［J］.江西建材，2018（12）.
论文作者:贺志刚
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2019年13期
论文发表时间:2019/10/9
标签：数据论文; 数据挖掘论文; 工程项目管理论文; 工程项目论文; 工程论文; 市政论文; 市场需求论文; 《建筑学研究前沿》2019年13期论文;