摘要： 21世纪是信息时代, 世界朝着多元化的方向不断发展, 特别是近年来大数据快速发展, 无论是从事于何种行业, 都不可避免的被海量复杂的大数据所困扰, 这些大数据的价值量到底都多大, 怎么样才能够科学的对大数据做好挖掘、管理、利用的工作, 是每一个管理者必须思考的问题。因此学者研究出大数据挖掘理论, 希望可以有效解决信息技术带来的难题。本文深入剖析了对大数据挖掘在工程项目管理中的应用。
关键词：大数据挖掘; 工程项目; 管理应用;
前言
随着信息技术的发展, 我国逐步的买入数字化时代。国内各行各业都随着计算机技术的发展发生着快速的变化。工作效率以及工作质量的不断提升, 同时企业管理理念的创新, 给我国市场经济带来的活力。大数据时代给我国传统的建筑行业也带来了新的机遇与挑战, 给工程项目管理提供了新的思路。大数据技术能够有效的对大量的工程项目相关数据进行整理以及分析, 大大提升了工程项目管理效率以及管理水平, 从而有利于对工程项目质量、安全、进度、成本的管理, 为项目参建各方带来巨大的帮助。
1 大数据挖掘技术对工程项目建设的作用
1.1 提升工程项目管理工作
目前我国很多行业都已将大数据应用于行业发展之中, 使得企业能够快速的了解行业现状以及企业自身的情况, 及时调整企业发展的方向, 进而有效的促进企业更好的适应市场需求, 提高企业市场竞争力。而工程建设项目具有较强的系统性, 应用大数据挖掘技术进行项目管理能够有效的提高项目管理人员的管理效率以及管理质量, 并且能够为建筑企业提供有效的风险信息, 使得企业可以更好的规避市场风险, 为企业发展提供可靠的决策依据。
由于建设项目较为复杂, 需要进行有机、统一、系统性的项目管理。建设项目各个环节看似没有必然的联系, 在管理过程中管理人员只是从表面进行分析, 使得管理效率难以得到提升。运用大数据挖掘技术能够对项目中众多复杂的数据进行有效的整理、归纳、分析, 从而全面的了解项目各个环节之间的内在联系, 为管理工作的开展提供依据。
1.2 加强项目全面风险管理工作
建筑工程项目具有投资额大、建设周期长等特点, 所以在工程项目管理过程中必须全面的了解建设项目的风险, 从而确保工程项目的顺利进行, 有效提高建筑企业的利润。利用大数据挖掘技术, 可以全面的掌握建设项目庞大的数据关系背后隐含的信息以及分析出有价值的数据, 为建设项目管理以及决策人员提供项目规划以及实施过程中可能出现的风险, 全面了解风险点的情况, 从而提升风险管理水平。利用大数据挖掘技术可以将建设项目有关的数据进行有效的整合, 通过大数据平台进行展示, 有利于参与各方信息交流, 避免由于信息不对称导致项目无法顺利进行, 同时可以有效的避免信息沟通、交流过程中的缺失、失真引起的管理风险。
2 大数据挖掘的类型
2.1 大数据库
大数据库就是大数据挖掘经常进行处理的大数据类型之一, 当然大数据库类型并不单一, 而是都中多样的, 像是关系型大数据库、面向对象型大数据库等等。在这里我们着重介绍比较常用的关系大数据库, 因为关系大数据库中的大数据结构严谨, 条理清晰, 这种存储形式给大数据挖掘技术的使用带来了极大的便利条件, 使大数据挖掘技术应用起来更加灵活、方便。
2.2 大数据仓库
大数据仓库为项目管理带来的新的捷径, 其在对某一实际问题进行处理的过程中, 不断发挥其储量大的优势, 可以轻松处理异构大数据源问题。另外, 大数据仓库的组建来源于多个不同的异构大数据源, 所以在处理异构大数据方面, 大数据仓库有其他系统所不具备的优势。
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2.3 多媒体大数据
多媒体大数据涵盖的方面非常广泛, 像是视频类、音频类以及图像类大数据都包含在内, 不同的大数据进行信息传输的时候, 能够自然的进行互动。但是我们也应该看到, 多媒体时代的大数据通常存在多维, 这无疑给大数据挖掘技术的展开带来不便。
3 大数据时代背景下工程项目管理困境
3.1 多元化时代, 市场急需个性化产品
在进行工程设计和评估阶段, 因为其自身所带有的刚性和惯性, 在市场要求不断更新的情况下, 很难在短时间内切实际要求相切合。大数据背景下, 市场需求逐渐以大数据的形式展现, 假如无法及时对不断产生的大数据做好科学合理的处理, 就会逐渐被市场所淘汰, 产生不必要的麻烦, 比如说, 由于对大数据理解失误, 在工程设计和评估阶段的工作与市场要求相悖, 使产品的产能与市场要求相差甚远;另外, 由于对大数据发展趋势的误判, 使得产品研发还停留在传统阶段, 只能被市场竞争的大环境所淘汰。
3.2 经济变化过快, 不确定因素给项目管理带来风险
21世纪, 是信息技术的时代, 数据快速更新过快, 可能随时会引发社会经济环境突变, 这种情况无疑会对工程项目管理的方方面面带来新的挑战。比如, 随着工程建造规模加大, 必然需要大量资金的支持, 由此就会产生海量的成本大数据和资金大数据, 传统的工程预决算管理模式根本无法适应大工程项目建设, 容易出现工程管理失控现象。
4 大数据挖掘与工程项目管理交互分析
4.1 在大数据背景之下工程项目的发展态势
当今社会, 随着经济的迅速发展, 各企业公司想要获得长期发展必须要加强科技化管理, 加强科技化管理也是工程项目管理的重要途径。计算机技术是科技化管理的前提, 计算机拥有强大的数据存储功能, 并且将这些信息流与资源流进行收集与整合, 便于存档与传送等工作的进行, 而且, 目前在我国的工程项目的管理中存在多种态势, 如多元化、信息化和动态化。
4.2 大数据下为工程项目管理优化提供新路径的挖掘
随着大数据的出现, 工程项目的科技信息管理得到了较好的发展机遇, 并且为提升工程项目的效率有很大的作用, 也在提升质量的同时有效的规避了风险, 优化了管理路径, 所以说大数据挖掘技术对提升管理水平和效率有很大作用。
4.3 大数据挖掘在工程项目管理使全面风险管理上升到了一个新高度
因为大数据中蕴含着各种丰富的信息, 所以在建设工程项目的过程中, 存在着多种风险, 因为大数据下的信息风险非常大, 也就使企业存在长期的安全隐患。但是, 大数据也有很大的益处, 比如在大数据的管理过程中, 其存储功能不仅能够有效收集数据, 最重要的是它可以把相互之间没有联系的事物相联结, 并进行初步处理和转换, 从而形成一个大数据集, 使整个项目都连在一起, 为使用者提供一个更加透明的平台, 能够有效的减少信息流通中的虚假信息, 还能够减小相关人员之间的交流障碍, 在一定程度上规避了风险。
5 结束语
大数据环境下, 建筑公司必须更新管理思路、管理理念, 创新管理方法, 才能跟上时代对的步伐, 在激烈的市场竞争中取得先机。本文针对大数据挖掘技术分析了其在目前我国项目管理中的难点, 并从大数据挖掘小组的组建以及管理层次、制度架构角度出发分析了大数据挖掘技术在工程项目管理中应用的具体措施, 为我国建筑企业大数据平台建设提供借鉴。
参考文献
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[2]王卓甫, 丁继勇, 杨高升.现代工程管理理论与知识体系框架 (一) [J].工程管理学报, 2011, 25 (02) :132-137.
论文作者:华翔
论文发表刊物:《基层建设》2018年第24期
论文发表时间:2018/10/1
标签：数据论文; 数据挖掘论文; 工程项目管理论文; 风险论文; 工程项目论文; 技术论文; 过程中论文; 《基层建设》2018年第24期论文;