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大数据背景下工程造价信息资源共享研究

2018-03-28刘俊玮

四川水泥 2018年7期
关键词:资源共享数据挖掘标准化

刘俊玮

(太原市轨道交通发展有限公司, 山西 太原 030001)

虽然现代化水平的不断提高,大数据的强大背景之下,工程造价信息资源共享研究是当前社会研究的主要问题,也是工程造价需要遵循原则。工程造价信息,因为资源共享是运用互联网技术,是通过打造工程造价信息共享平台来实现的。因此,要使得工程造价信息按照不同的模块进行发布和共享。共享是当前社会的一个主题,无论各行各业,都需要利用资源共享平台,实现资源共享,尤其是在大数据背景下工程造价信息资源更应该实现共享,因此,在不同的方面,实现工程造价信息共享研究也是必要的课题。

1 工程造价信息资源在应用中的主要内容

(一)工程造价预测

工程造价信息资源的一个重要方面,就是工程造价预测,是通过工程造价信息发布指数,来进行市场价格的预测。从工程环境中提取主要的、有用的信息,来进行数据的整合和处理。首先,要进行信息化的数据处理。然后将描述的工程造价文本信息进行一个测量,对照信息中不符合单位标准的数据进行统一化处理,要逐渐填补数据空缺的位置,压缩数据信息进行处理。进行预测变量选择的时候,首先该选择输出变量,然后再选择具有较大影响的为输入变量。在对输出变量有较大影响的过程中,选择输输入变量是非常重要的。输入变量包含工程特征以及具体的指标。在进行工程造价预测的过程中,一定要特别注意所预测的信息的准确性和及时性,使得信息预测时间不短缩短,进而提高工程造价预测的工作效率。工作人员在进行工程造价预测的时候,一定要选取主要性的指标,要注重轻重两个方面的预测效果,实现信息的预测工作。对待不同级别的预测信息,要采取科学、合理的预测标准进行预测,预测的结果要选择适当数据进行筛选和剔除,最终,才能对企业的工程造价预测起到一定的帮助。

(二)项目价值管理

项目价值管理是按照企业本身的发展情况来说的,因为,在企业的发展初期,项目价值管理也同样处于初期的发展阶段,对企业中材料的选择和成本的计量都有一定的价值管理标准。在进行科学、合理的指标测量时,要发挥项目指标的实际价值,突出企业发展的主要任务,使得企业在运行的过程中,工程造价信息资源得到有效的发挥。项目的工程环境技术方案和生产经营方案,都要仔细比对,必须确保新建项目的科学性、合理性。项目设计阶段,要求项目利益得到相关方面的诉求,新增信息对有工程造价信息的作用。主要体现在工程造价信息的平台上实现的共享,而且对相对立的双方要识别、体验项目价值高的管理,并且进行补充。最后,运用一些技术手段,达到检测施工建造维护安排,使得工程造价和运营维修达到一定的标准。到一定的阶段后,要进行设计方案的优化,对项目的可施工性维护性进行一定的管理,避免在后期进行返工。

2 工程造价信息资源共享的研究方向

(一)基于BIM&云的造价信息资源共享应用

工程造价的设置层主要包括两个功能,存储功能和计算功能。所以功能主要是分布于数据库技术家企业的各种模型数据进行一个整合,并且将企业级的数据库用于分布。存储功能,可以将所有的信息储存在应用程序中,包括系统软件、辅助软件的解锁程序进行数据挖掘和一些数据处理。国家标准主要包括不定期标准网络连接负载和防火墙,这些都属于计算机计算资源。主要是提供存储虚拟化等安全防护,支持计算模块主要是分散于计算,处理技术对数据中的造价信息,进行快速数据处理。云平台服务层,主要是任务管理资源管理,任务管理是指支持决策、支持信息查询等服务的。用户在该层次下达的指令,要根据用户指令用基础设施中的计算资源数据挖掘的相关信息、各种信息保密设施、访问权限,要根据国家提供的该行业政策、法规、计算相应的成本,造价指标等。施工单位和工程造价咨询单位进行定额和工程成本的信息,要根据客户登录权利和权限进行安全管理。才能有效保证客户的信息安全,防止信息丢失或泄露。服务主要是提供系统软件使用和信息系统管理。运营商通过internet形式向用户提供软件服务,使得软件和辅助软件都能供客户使用。用户可以在云端可以查询信息,而且查询信息的步骤是十分简单的,在输入框内输入想要查询的信息,就可以实现信息的资源共享。有些软件可以帮助查阅者查阅信息,但是,在一定程度上造成查阅者对软件的依赖程度,这种情况是需要及时制止的,因为,如果对一些软件具有依赖度,在不使用这些软件进行查询信息时,就会不知道怎么实现信息资源的共享。因此,一定要减少对某些软件的依赖程度,更好的利用工作造价信息资源来进行资源的共享与利用。

(二)大数据挖掘技术

大数据挖掘技术的工程造价,主要是进行信息共享的资源平台,资源平台的重要目的就是使得大数据形成一种信息资源共享的工程造价信息平台。大数据挖掘技术可以不仅可以解决工程造价信息资源共享中的数据化结构化等问题,还能够解决在工程造价中所存在的资源共享问题。

3 大数据挖掘技术

(一)数据结构化与标准化

数据库中所包含的信息是纷繁复杂的,主要包含结构性数据和半结构型数据。为了保证项目管理的各种软件设施在不同情况下,都能够发挥出它们应有的作用,就需要对此进行一系列的标准化处理,因为数据信息与标准化结构之间有一定联系的。因此,要依靠多种多样的技术指标,实现标准化结构的处理效果,转移数据结构化等问题,实现资源的高效共享平台。要是结构化和半结构化数据建立联系,在提取数据的过程中,采用AFC标准,并按照AFC的模式,对数据进行规范,形成新的数据文档,而且要利用最后的文件板块,提供用于数据转化的结构表,最后将数据存到数据库中,形成数据的查询信息。标准化与结构化信息之间是有一定的联系的,在当前大数据的背景下,也要使得数据化结构和标准化之间产生一定的互相影响的优越性,使得工程造价信息资源在共享和联系中,实现自我的发展和推动。大数据背景下,当然是离不开互联网应用技术的实现的,尤其是工程造价中的数据结构必须能够以标准化的形态展现出来,促进工程造价信息资源共享更好的研究成果。

4 结语

在进行数据处理的过程中一定要采用高精准的数据模式,并且挖掘数据是整个信息资源共享的关键环节,包括工程造价的预测和指标等,来进行统计划分,实现工程造价投资结构等具体的比例安排之后,就同类的工程造价进行偏差分析,根据数据分析结果来预测工程造价的预测模型,完善和发展现有的预算方法,进行优化组合,不断的提高预测模型的准确性和突破性。例如,现在的工程造价采取了一些网络支撑,技术水平都是非常高的。对现有的预算进行优化是实现工程造价信息资源共享的一个重要方面。大数据背景下,要想实现工程造价信息资源的高效共享,就必须要掌握好工程造价相关的技术应用,在熟悉各项具体应用之后,才能更好的实现工程造价信息资源的共享效果,为今后工程造价信息资源共享实施帮助。

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