摘要：大数据（BigData）指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。目前，工程造价沉淀的数据量正在由TB、GB级别向PB、EB增加，而传统工程企业缺乏有效的信息化应用，无法对这些海量数据进行合理高效处理。因此，随着信息化时代的到来，利用大数据技术对整个行业推进信息化建设则显得十分重要。将最新的信息技术应用于工程造价、充分发挥大数据技术的优势、完善工程造价信息共享制度，对企业降低工程成本、提高管理水平、增强市场竞争力有非常关键的作用。
关键词：大数据背景下；工程造价；信息资源共享
1 大数据下工程造价信息技术改造
1.1 大数据的处理流程
大数据的数据处理流程如下：数据采集-数据分析-数据解释，下面就来对具体的流程内容进行详细的分析：①数据收集；收集大数据的时候，首要解决的问题就是提高数据源抽取的正确性，接着汇集各种数据源。不仅如此，还需要在集成与抽取数据源的期间对关键数据实施清洗；这样可以切实提高数据的质量。②数据分析；作为整个大数据处理过程中至关重要的一环，数据分析发挥着重要作用。当前阶段大数据分析往往是借助数据挖掘、机器学习与统计分析完成；同时，借助对数据实施聚合与关联分析，挖掘出数据深层次的价值。③数据解释；数据解释简单来说就是借助相关可视技术将用户所需信息实施输出与展示的过程。
1.2 工程造价与大数据的关系
近些年来，信息技术在工程造价行业中得到了广泛的使用，从而形成了一个非常庞大的工程造价数据信息库，这些数据信息包括在建工程项目的数据信息、已完工工程项目的数据信息、用工数据信息、材料数据造价指标信息等。为了更好的对这些数据进行利用，我们需要对数据库中的信息进行分类、存储，还需要对相关信息进行统计分析处理。在对这些庞大的工程造价数据信息进行处理时，单纯的依靠人工的方式是无法完成的，单纯依靠人工不仅会导致数据处理的工作效率低，也会影响到数据处理的准确性，因此就需要使用现代化的信息技术来对工程造价的庞大数据信息进行管理。
1.3 大数据下工程造价信息化建设
1.3.1 建立统一的数据标准
（1）建立统一的数据采集标准。在信息化建设中，建立一个统一的数据采集标准对后续数据采集管理工作的开展来说有着非常重要的作用，按照统一的标准来对数据信息进行组织，能够形成一个统一的源数据信息；（2）建立统一的数据交换标准。采用统一的元数据，建立一个统一的交换协议，就能够在一定程度上实现对不同工程造价信息的交换和整合；（3）建立统一的数据存储标准。该标准的建立能够在数据库中形成统一的数据结构，可以方便数据管理工作的开展。
1.3.2 建立工程造价信息资源库
在对工程造价的数据信息进行整合的过程中，要能够从全国范围内来对相关的信息进行收集整理，以此来形成中央、省、地区等三级联动的工程造价信息资源库系统，以此来实现全国范围内的工程造价信息资源的共享。除此之外，从工程造价整个行业发展的角度来看，需要进一步对不同的业务数据信息进行整合，以此来形成不同的业务系统数据的交换和共享。同时，可以使用分布式数据库技术来对分散存储的工程造价信息数据库连接在同一个逻辑上的工程造价信息资源库。
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1.3.3 构建基于大数据的工程造价信息管理平台
只有具备了规范的业务流程一级数据信息的标准，才能进行工程造价信息整合工作的开展，与此同时，还要借助云计算技术和大数据技术，进行全国性综合工程造价信息管理平台的开发，这个平台可以实现集数据的挖掘、分析、发布、采集和分析；此外，这个平台还可以覆盖工程造价的全过程，如竣工结算、施工阶段、招标采购、设计阶段、投资决策，可以在开展信息管理工作时，整合好工程造价的数据信息，从而形成统计报表，在进行工程造价时有数据作为依据。
2 大数据背景下工程造价信息资源共享技术措施
2.1 加快数据库建设，重视数据库管理人员培养
由于工程造价领域的数据越来越多，传统的关系型数据库已经无法满足现如今海量的工程信息，开始出现一些无法克服的弊端。为了满足工程造价领域的要求，现在更加推广的是使用非关系型数据库，其具有格式灵活、高扩展性以及速度快的特点，能够对海量的数据进行灵活高效处理。除此之外，还可以将数据存储到不同地点、不同类型的服务器中并相互传输。对于不同级别的企业来说，都可以建立这一类型的数据库（针对大型企业）或采用国家统一建立的数据库（针对小型企业）。与此同时，也要重视数据库管理人员的培养，需要有专门的培训提升管理人员的专业技术以提高整体的管理水平。在建立起完善的可以与大数据技术相匹配的数据库后，保证数据库的安全性十分关键，可以从数据库受到的威胁出发，相应地采取防护措施，例如对数据库的访问权限、数据库的备份与保存、数据库中的数据引用等方面引入最新的技术，确保数据的安全性；数据库系统也应经常更新，确保数据不会因为漏洞而丢失，确保数据的完善性。
2.2 制定完善的工程数据标准体系
制定完善的工程数据标准体系，首先应着手于确定合适的标准体系框架，传统的框架体系包括总体标准、基础标准、应用标准、安全标准四大模块。基于对大数据技术引入这一前提来看，框架体系的4个部分应向着多元、多维、多方向转变。将大数据技术的优点充分考虑进框架建设的过程，从理论层面为工程数据标准体系建设提供一个良好的先决条件。针对目前国内各种工程造价信息杂乱无章、没有一个统一的标准制度的情况，相关部门必须建立完善的工程数据标准体系。在收集数据时，必须按照标准来展开，可以参考国家制定的标准，制定出一套统一的参考标准。要实现这个目标，就要依靠大数据信息来处理，大数据的应用可以在一定程度上保障不同系统间的数据交换。而大数据技术处理的主要对象应该是造价信息标准，包括信息收集与处理标准、计算方法标准、数据格式标准、数据编码标准、信息术语标准、交流与共享标准等。使用大数据技术可以大大降低原本处理信息的人力与财力，提高管理效率与成本。
2.3 提高数据挖掘技术
我国目前的情况是工程造价信息十分充足，但是在数据挖掘方面却相当欠缺，最主要的两点原因是对数据分析软件的应用并不成熟以及数据分析人员对新技术的专业知识没有及时更新，导致内在价值损失。大数据在数据挖掘与数据分析方面有着天然的优势。关于数据分析的软件，Google公司开发的MapReduce是在分析工具中引入了大数据技术的先例。现如今有R语言、HPCC、ApacheDrill、RapidMiner、Mahout、Storm等更加流行的数据分析软件，将这些最新的软件应用到工程造价数据的分析中是十分有利的。因此，目前需要基于大数据技术去加快数据分析软件应用。与此同时，开发出企业自己的挖掘工具并形成产业链对工程造价这一行业快速发展有着十分重要的作用。
结束语
总而言之，工程造价管理的信息化建设是一些难度非常大的建设工作，在实现工程造价信息资源共享的过程中，我们可能会遇到非常多的问题，因此政府部门要能够加强与企业之间的协同合作并且给予企业一定的帮助，才能够将这些工作彻底的落实。随着大数据时代的到来，以及信息技术和云计算技术的进一步应用，加强工程造价的信息化建设对我国工程项目建设以及建筑行业的发展都有着非常重要的作用。
参考文献：
[1]缪雯筠.浅谈大数据环境下工程造价信息化管理[J].铜业工程，2017（3）：20-22.
[2]赵世强.肖 虎.大数据环境下工程造价信息化建设的思考[J].科技创新与应用，2016（12）：271-272.
论文作者:许文津
论文发表刊物:《基层建设》2020年第2期
论文发表时间:2020/5/6