黄 俊

深圳市建设工程造价管理站，广东 深圳 518000

2015年8月，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号），标志着大数据已经成为我国重要的战略资源。据《深圳市2020年政府投资项目计划》显示，深圳市区两级政府投资总规模约为1769亿元，预计推动全社会固定资产投资规模达到8400亿元左右。庞大的投资规模对工程造价的精细化管理提出了更高的要求。因此，加快工程造价行业大数据部署，是深化工程造价行业改革、推动工程造价行业发展的必然选择。

目前，工程造价行业大数据应用尚处于起步阶段，造价数据管理大都只停留在零散的数据堆砌和分析阶段，未实现系统性、集约化管理。利用大数据技术可以将分散、无序、庞杂的数据和信息按照统一的标准进行全面采集、合理筛选、快速整理、准确分析、系统储存、充分利用等。

1 大数据应用对工程造价行业的意义

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态[1]。结合工程造价行业现状，通过构建统一、规范的工程造价信息标准体系，运用大数据、人工智能等信息化技术，有机串联决策、设计、招投标、施工等各阶段，使造价数据可溯源、易对比，建立跨部门、跨阶段、高度协同、高效管理的工程造价大数据应用平台，从而防止造价数据的流失，提高造价数据的利用价值，提升投资人、建设人和运维人的决策、投资控制和绩效管理水平。

1.1 提升建设单位项目管理水平

建设单位在工程项目建设质量、进度、安全、造价管理中承担着极其重要的责任，工程造价的确定与控制更是贯穿工程建设投资决策至竣工决算阶段的全过程。应用大数据技术进行项目管理，建设单位可全面了解以往同类项目各阶段成本造价，为项目决策提供重要的数据支持，确保合理控制项目投资。

1.2 提高施工企业成本控制能力

随着市场经济的发展，施工企业间的竞争越来越激烈，要想在市场中求得更大的发展，只能加强成本控制。应用大数据技术可以将现场各项消耗量和价格水平以及已完成项目经济、技术、物料等数据整合形成企业数据库（等同于修订、完善、补充过去的企业定额），利用数据库对标行业平均水平，寻找差距，制定策略，提高企业成本控制水平。

1.3 构建造价咨询企业的数据平台

造价咨询企业是整个工程造价行业中产生的数据量最大的群体，海量数据值得有效利用与深度挖掘。应用大数据技术造价咨询企业可以构建企业的动态指标数据平台，进一步提高工程造价文件的编制质量和复核效率，及时发现问题并加以纠正，不断提升企业核心竞争力，为建设单位和施工单位提供更高效、更优质、更精准的服务。

1.4 充分发挥主管部门造价管控作用

大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，建设主管部门可以借助大数据技术手段，推动政府数据开放共享，促进造价行业的数据融合和资源整合，通过收集、管理、运用和维护工程建设项目的共性和个性化的造价数据，洞察行业发展动向，预测未来造价走势，制定行业监管政策。同时，逐步积累结构化造价数据，可以推动工程造价指数指标的信息化发布，为工程造价行业各方主体提供投资决策依据，实现工程造价行业大数据的积累与运用。

2 目前工程造价数据应用存在的问题

2.1 技术标准体系存在空白

近十年，我国工程建筑行业发展迅速，工程造价基础数据充盈。但工程造价大数据应用是一个全新领域，技术标准体系无先例借鉴，仍需要大量的研究与探索。由于缺乏统一成熟的工程造价划分标准和工程造价信息标准体系，工程造价数据系统的建设、管理及运行维护的标准各异。工程造价数据缺乏统一的语言表达，即使建立工程造价数据系统，也无法高效利用，形成了“信息茧房”。这种情况下要想做到协调好工程造价信息建设部门和行业之间的工作难度较大，从而无法顺利完成数据系统开发和数据分析应用工作。大量的工程造价数据难以实现共享，难以形成可衡量、可对比的工程造价数据体系，无法为投资决策提供有力支撑。

2.2 行业信息化水平不高

受限于建筑工程领域的专业性和技术性，工程造价行业信息化发展较为缓慢，尤其在互联网、区块链、云计算、人工智能等先进技术的应用上，仍较为落后。近年来，随着工程造价管理的逐步放开，在市场化力量的推动下，诸多聚焦于造价信息化方面的软件相继问世。该类软件多致力于全方位智能化的数据分析以及自动化应用，在一定程度上帮助从业人员摆脱了原始的手工计算，使工作效率得到了大幅度的提高，为工程造价管理和控制工作实效的提升奠定了一定的技术基础。但在具体软件应用中，大部分工程造价软件仅能实现通过计算机收集和整理数据，完成基础的核算和统计工作，大量的分析工作仍然需要通过人工途径完成。

2.3 信息数据的共享困难

在造价管理实践过程中，由于工程造价数据管理缺乏顶层设计和联动机制，各部门和各企业的工程造价数据系统无法形成协同发展。“各自为政”的情况对数据整合造成“先发劣势”。诸多造价管理软件还是传统的“单机软件”，仍然在使用XML等纯文本格式管理造价数据。这类数据文件不但结构复杂，而且没有统一的行业标准，交换接口、交换协议相对模糊，几乎无法从根本上实现共享及交换造价数据，使分散在不同阶段、不同时期、不同主体之间的工程造价文件彼此孤立，即使有计算机软件的辅助，也无法集中管理数据资源，难以提取、归纳及分析其中的共性数据，导致大量造价数据只能变成“沉默的历史数据”。

3 大数据在工程造价行业的有效应用途径

3.1 构建工程造价信息标准体系

针对目前国内各种工程造价数据相对杂乱、数据板块不够统一、标准制度不够健全的情况，相关主管部门亟须建立一套多元、多维、多方向，覆盖建设项目造价管理全过程、全要素、全生命周期的工程造价信息标准体系，包括项目特征标准、计算方法标准、信息术语标准、数据格式标准、数据编码标准、造价信息收集与处理标准、造价信息交换标准等，实现工程造价信息标准体系的统一化、规范化和权威化[2]。通过标准化手段，规范工程造价行业造价成果文件的编制行为习惯，使得编制造价成果文件时，形成规范、标准、系统的划分结构，从源头上提高不同计价文件的可对比性、可分析性，同时大幅度提高造价数据的计算机提取速度和精度，为后期造价数据分析节约大量的人力和物力。

3.2 推进数据分析技术行业运用

在大数据技术充分发展的时代，工程造价确定、控制与管理将大范围运用信息化手段，推进数据分析技术发展，对实现大数据应用至关重要。传统的造价数据分析技术只能简单地拆分数据，无法智能化识别与分类非标准化数据。现今，有R语言、HPCC、Apache Drill、Rapid Miner、Mahout、Storm等更加流行的数据分析软件，将其应用到工程造价数据分析中是非常有帮助的[3]。同时，探索自然语言理解、机器学习、深度学习等人工智能技术，提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力。利用数据分析技术对造价文件信息数据进行部位、专业、单位、分部等识别，转化成可利用的结构化数据，从而将分散在造价文件中的信息数据盘活，实现数据分析技术从“统计”到“算法”的飞跃。

3.3 打造工程造价行业大数据应用平台

工程造价大数据工作需要各个部门互相配合，才能最大限度地实现大数据应用。相关部门应尽快完善顶层设计，制定工程造价数据共享规则。要以完善的工程造价信息标准体系作保障、便捷的数据分析技术作支撑，在建设主管部门的主导下，以共建、共享、共治理念打造工程造价行业的大数据应用平台，并鼓励更多行业相关企业参与其中，建设符合企业发展需求的工程造价大数据应用平台，推进政府平台和市场主体开发平台对接共享。同时，配套开发工程造价数据自动分析系统，从而实现系统化、便捷化、高效化处理造价数据。通过大数据平台和分析系统对工程造价行业数据有效提取和利用，打破各部门之间、企业和机构之间工程造价数据的信息孤岛，实现数据互联互通、共享共惠。

4 结束语

综上所述，工程造价行业大数据建设是一项难度大、涉及范围广的工作，在实现工程造价大数据应用的过程中可能会遇到诸多问题。建设主管部门应加强与企业之间的协同合作，尽快完善顶层设计，建立工程造价信息标准体系，不断推进造价数据分析技术发展，打造工程造价行业的大数据应用平台，共同推动工程造价行业在大数据时代的发展。