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摘要：随着大数据时代的到来,大数据技术正在逐步渗透到社会生产生活的各个领域,工程规划、工程建设及工程管理中也可以运用大数据技术提高工程质量。文章就建筑工程工程管理工作中大数据挖掘技术的有效应用策略进行分析与探讨。
关键词：大数据；特点；挖掘；优势；建筑工程管理
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大数据挖掘技术在建筑工程管理中应用的优势
2.1了解工程数据规律
大数据挖掘技术在建筑工程管理中应用最为明显的优势，就是能充分发掘和分析工程管理中的数据，并掌握其中一些基本的数据规律。工程管理中的数据规律分为两种：第一，结构化或半结构化的数据，较为容易分析和处理；第二，非结构化的数据，具有特异性，需要对其样本进行单独的分析和处理，有利于完善和补充工程管理。当前，建筑工程管理具有任务重、复杂性等特点，且涉及建筑工程从投资决策、设计、施工到竣工验收的整个过程，这期间必然牵涉工程量、资金以及工期等问题，大数据挖掘技术的应用，可以对同类数据的收集和整理进行平均化的处理，通过分析可以对建筑工程的工程量、资金以及工期等进行大致的判断和确定，为工程造价和资金的投入提供可靠的数据支持。非结构化数据的特异性是指建筑工程中的部分工程缺乏具体的参考对象，需要结合工程实际情况，对该部分工程进行细致的分析和研究，以确保工程质量，同时，所得数据结果将作为同类工程的指导和参考依据，也进一步完善和优化了工程管理。
2.2有利于工程管理质量的提升
随着信息技术的不断发展，应用大数据挖掘技术已经成为必然。大数据挖掘不仅可以提升数据的整合分析能力，同时还能协调不同阶段的工程管理工作，对于管理过程中存在的问题也能及时的发现和解决，实现了建筑工程精细化管理。此外，大数据挖掘还能提升建筑企业对自身发展情况的了解，通过数据分析，能准确预测行业发展，为管理人员确定企业发展决策，把握发展方向提供了可靠的数据支持，同时大数据挖掘还能有效提升企业管理效率和质量，有效避免企业运营过程中的风险及防控，为促进企业发展，提升企业市场竞争力奠定了基础。
2.3提升建筑工程预防风险的能力
建筑工程施工过程中，需要注意两个方面的问题，一是资金风险，二是安全风险，两者直接关系到建筑工程能否顺利进行，以及建筑企业的经济效益。因此，工程管理人员加强管理力度的同时，还需要将管理制度落实到实处。在工程管理过程中，大数据挖掘技术可以充分挖掘数据中隐藏的信息和价值，为工程管理人员工作的开展以及判断项目施工中可能存在的风险提供可靠的数据支持，为风险管理奠定坚实的基础。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆通过大数据挖掘可以将工程管理中存在联系的数据内容进行结合，可以提高信息交流的便捷性和及时性，从而有效的规避风险，提升防控风险的能力。
2.4优化管理路径
在工程管理中，通过充分利用信息化手段，可以有效的提升信息处理能力和效率，因此，在建筑工程中，应用大数据挖掘技术必将成为主流。大数据挖掘技术具有很强的信息处理能力和数据收集能力，通过合理的充分的利用这一优势，加强对信息路径的分析，优化信息处理、分析和整合的能力，提升工程管理施工效率和质量，减少管理人员工作量和压力，促进工程管理的系统化和规范化，进而起到优化管理路径的作用。
3大数据挖掘在建筑工程管理中的具体应用
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
为充分发挥大数据挖掘技术在工程项目管理中的重要作用, 施工单位可建立大数据挖掘团队, 以该团队负责对于大数据信息的深入挖掘。在网络时代, 企业的长远发展是以人才建设为支撑的, 大数据挖掘技术的有效应用, 需要高素质技术人才团队作为支撑, 为充分发挥高素质人才团队的重要价值, 应当从以下方面入手。
3.2.1建立工程进度数据挖掘团队
工程项目的施工作业过程中, 会产生大量的数据信息, 包括项目信息、资本信息、基础信息等, 要想充分发挥大数据挖掘技术在工程项目管理工作中的重要作用, 有效提高工程进度, 实现科学的进度管理工作, 就需要组建工程进度数据挖掘团队, 以该团队全面收集工程进度相关数据信息, 由专业人员进行评估与指导工作, 对相关数据信息进行深入挖掘, 提炼数据信息价值, 利用数据信息建立控制机制, 实现对于工程进度的有效管理, 保证工程项目可在规定时间内完成。
3.2.2 建立工程质量数据挖掘团队
工程质量管理是工程项目管理的重要组成部分, 在运用数据挖掘技术开展工程质量管理工作时, 应当组建工程质量管理的数据挖掘团队, 由专业的数据挖掘与分析人员, 对工程项目施工作业过程中产生的数据信息加以有效整合, 采用大数据挖掘技术实现工程质量的有效管理, 及时发现工程施工过程中可能存在的风险问题, 比如工程设计缺陷、材料质量问题、工程验收规范等, 通过工程质量管理数据挖掘小组的技术应用, 工程项目质量管理水平得以有效提升。
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
工程项目管理工作中, 采用大数据挖掘技术, 可以为工程质量、工程进度及工程成本的有效管理提供保障, 为了达到这一目标, 应当首先建立工程管理大数据挖掘技术团队, 划分不同小组, 分别就工程质量、工程进度及工程成本开展数据挖掘, 为工程项目管理提供数据支撑。
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:李颜赠
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2019年11期
论文发表时间:2019/9/18
标签：数据论文; 数据挖掘论文; 工程管理论文; 技术论文; 信息论文; 建筑论文; 工程论文; 《建筑学研究前沿》2019年11期论文;