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摘要：众所周知，大数据在工程造价中的应用越来越广泛。目前，部分大型施工单位已经尝试将大数据技术应用到其建设工程的各个环节中，从投标策略比选到施工过程管理；大型设计院在整个设计任务周期中也开始运用大数据技术进行数据分析、数据存储、数据可视化等工作。近些年在工程造价行业内的BIM技术则可以视为工程造价行业在信息化、数据化道路上与大数据技术对接的接口。
关键词：工程造价；大数据；问题；应用
引言
我国工程效益相对较低，不少工程需要不断追加投资；很多工程成本控制能力严重不足，盈利水平较低。随着我国社会经济模式转变，国家开放力度不断加强，工程施工市场竞争不断加剧，每个企业在重视技术研发和工艺改进的同时，需要进一步强化造价管理。大数据技术在工程造价管理中的应用会越来越广泛，也将带来更多的便利、更高的效率和更好的效益。
1大数据在工程造价的简介
大数据，也叫巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。简单理解就是数量非常庞大的数据和资料。当工程造价遇上大数据，造价人员的工作效率就可以提升一倍，甚至好几倍。引用造价通行业分析中的一句话“大数据在建设行业的应用，有望帮助建设行业提速20年”。在信息化社会，随着科技的发展，大数据是当今互联网时代、云时代信息化发展的必然结果，谁拥有数据谁就能够在这样优胜劣汰的社会中占得先机。建设行业作为传统行业中最重要的行业之一，工程领域的全生命周期中一直以来都需要大量数据的支撑，无论从最初的设计数据，还是到后期的运维数据。每一项数据都是工作顺利进行的保障。建设工程造价行业要实现快速发展，必须推动大数据在工程造价行业的应用。
2传统工程造价存在的问题分析
2.1数据信息化水平非常低
信息化时代背景下，计算机应用越来越广泛，各种基于造价管理的软件不断开发出来，基于各种数据分析的自动化和智能化应用越来越广泛，为造价提供更好的技术支持。但是，不少工程造价管理仅仅应用计算机存储一些数据，应用相关的软件尝试基本的核算统计。很多的工作都是依靠人工操作来完成，数据采集是否全面，能够为造价编审提供充足的依据，如何根据这些数据得出一个更为可靠的造价参数等等，对于很多造价行业人员来说都是非常严峻的考验。尽管一些工程造价也应用到了算量软件进行建模审计工程量价，但是，从行业整体来看，从业人员的综合素养决定了他们不能真正应用信息化技术，更不能对这些数据进行更为全面的综合分析，工程造价最后的编审结果存在非常大的误差。
2.2造价数据处理严重滞后
正常情况下，各种数据采集、导入、分析都需要一定的时间，各种数据都是事后的统计分析，非事前预测。但是，很多工程造价数据采集严重滞后，尤其是处理严重滞后，不能结合工程建设实际，无法根据具体情况及时作出相应的管理调整和补救，也就失去了相应的意义和价值。工程施工建设是一个动态化的过程，各种建设数据都可能与预算设计存在一定的差距，需要不断修正，需要将各种数据导入，以便更好地进行修正和分析，保障工程进度，也更好地控制工程造价。同时，施工过程中也会遇到一些政策变化问题，停工或者加快工期；也可能中间需要临时变更设计，进一步改变成本预算；还有在施工中总难免会有一些突发情况，影响施工和工程造价，影响成本控制，等等。这些都需要第一时间将各种数据导入，并做好分析处理，实现整体数据的全面系统性变化应对。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在这个过程中，会出现数据采集和输入滞后，一些重要的数据不能采集，一些影响造价控制的数据遗漏或丢失，严重影响数据的真实性、全面性和及时性，对工程造价管理控制带来各种重要的干扰因素，影响决策，造成施工重复、滞后或者脱节等。
2.3数据利用率低
一个工程的不同施工单位的同工艺项目，同一地区项目的类似分部工程、分项工程，往往可以简单的相似处理即可，但现实情况是造价工程从业人员因为数据互联性差，数据的利用率低下，工作重复率高。一个常见的情况是模块化变电站建设工程。对于工程造价来说，同电压等级的模块化变电站具有极高的相似度，其造价编审工作也能够批量完成，但实际通常是工程造价从业人员完全重新编审，工作大量重复，效率降低。另一个常见的情况是材料询价，即使同属一家工程造价相关单位，不同工程造价从业人员也会进行大量重复的查价询价，而且可能会因为对数据的把握不准造成同一材料不同价格的情况。
3新时期大数据在工程造价中的应用前景分析
3.1实现数据更新分析同步化高效化
大数据分析对各种工程的造价情况进行很好地比对，为每个工程造价评估提供较好的参考，分析出同类工程的造价发展变化趋势，从而为工程造价提供更好的数据支持。同时，最为重要的是过程管理，在工程造价管理实施过程中，不同部门、各个环节需要将各种数据及时采集，实现数据的实时动态更新，便于管理决策部门能够更为科学地把控工程施工。大数据应用于造价管理，结合工程进展中出现的政策调整、突发情况、设计更改等，及时输入导入影响造价的最新数据，做好各种汇总，既能够保障数据的及时性，更能保障数据的有效性。通过相应的大数据软件进行分析，从而及时做出造价分析意见，给出相应的应对策略，降低施工风险，提升工程管理效率。
3.2建立工程大数据库
工程造价关系工程的整体，也要具体到各个部门和不同环节，应用大数据技术服务工程造价，需要建立工程造价大数据库，并能够实现各种数据的互通互联，提高数据的整合度，实现数据的系统化、便捷化、高效率。充分利用大数据技术构建工程项目阶段、工程周期时间安排、参与单位、管理部门等拓扑数据结构，形成统一的数据网络，减少询价查价的重复率。以统一的模式进行数据采集和分析，实现同材同价，减少各种数据分散和碎片化，实现数据的整体性。尤其是避免因为个人原因带来的审核结果误差给公司造成极大的损失现象发生。同时，充分发挥大数据人工智能技术的优势，尤其是大数据应用框架下的机器学习库，帮助公司提供更加准确、高效率的智能化数据分析服务。
3.3数据信息化
建基于企业私有云平台的数据安全管理系统。云计算和大数据技术的应用，意味着企业云数据的统一和共享，这是基于对工作效率和投资效益的高追求。但是，也正式由于这个原因，建设建立完备的企业数据信息安全管理系统，形成有效的数据信息监管机制，确保企业核心数据的安全，成为每个现代信息化企业都必须考虑的重要问题。
结语
总之，信息化时代背景下，大数据技术应用越来越广泛，在社会经济发展中的价值越来越突出。工程造价管理是工程管理的重要内容，影响工程施工进程，更影响工程的经济效益和社会效率。我国是世界建筑大国，是基建强国，中国的工程建筑占据世界工程总量的四成以上，且绝大数重大工程都在中国兴建。应用大数据技术，提升工程造价管理效率，服务我国经济发展，努力创造更好的经济效益和社会效益。
参考文献：
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[4]赵彬，孙会锋.基于目标成本管理构建房地产项目成本数据库[J].项目管理技术，2013，8：86-91.
论文作者: 秦四彩
论文发表刊物:《建筑模拟》2018年第26期
论文发表时间:2018/12/3
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