李元琳

（郑州西亚斯学院，河南 新郑 451100）

随着信息化的进一步发展，互联网技术、数字化媒体技术、云计算技术等都逐渐兴起和成熟。广大民众对“大数据”一词已不再陌生，大数据技术广泛应用于不同领域，也逐步走进人们工作和学习的方方面面，影响和改善着人类的生活。作为国民经济发展的支柱型产业，建筑业在大数据背景下也深受影响，大数据时代的到来给建筑业带来新的变革和生机，大数据的相关技术支持强有力地推动了这个行业的发展。但是，当前大数据在项目管理中的应用仍不成熟，信息的处理和整合并不能满足项目建设各个阶段的管理需求。如何正确挖掘和运用大数据技术来提高项目管理的效率仍是一个难题。基于此，本文针对大数据时代项目建设过程中所遇到的管理问题进行剖析，以大数据技术和项目管理理论为研究基础，通过深入探索分析，寻求加强大数据技术在项目管理中的应用方法和效率，进而提升建筑相关企业的经济效益。

1 相关基本理论

1.1 工程项目管理相关理论

1.1.1 工程项目管理的概念

工程项目管理是指为完成项目建设而进行的一系列具体的管理工作，包括组织、安排及协调参建各方，使其在按照合同约定的要求规范化、有序化进行项目建设的同时，按时、保质保量完成项目建设。工程项目管理具有复杂性、一次性、整体性等特征。项目管理的复杂性体现在工程建设周期时间长，受外界各种因素影响，受资金、时间、建设地域规模限制，涉及多阶段多环节，项目建设的复杂性增加了管理的不确定性；一次性指项目是在一定工期范围、成本约束及质量要求下按合同约定的一次性任务。整体性包含很多方面，如建设单位、施工单位和监理设计等多方整体协作，人力、财力和物力等多项投入，保证项目建设能够合理、高效且安全地完成。

1.1.2 工程项目管理的阶段及任务

工程项目建设一般经历4个阶段。决策阶段包括项目的策划选址、预审报批及可研评价等，科学合理的决策是项目建设顺利开展和实施的良好基础和重要前提；准备阶段是项目从决策立项到建设施工的过渡阶段，是工程能够顺利开展的保证环节，此环节包括组建项目建设团队、设计招标等建设准备工作；施工阶段投入的人力、财力和物力最大，影响项目管理的细节因素也最多，这个阶段要做好成本控制、进度控制和质量控制工作，按照合同约定完成施工内容；工程竣工验收是收尾环节，此阶段是考核项目建设成果、检验项目设计、验收工程质量及核算投资成本的重要环节，标志着建设项目完工并转入实际生产和使用[1]。

1.2 大数据基本理论

1.2.1 大数据的内涵

大数据即是以信息技术为依托，将人类的工作学习、生产生活等行为活动中产生的海量真实数据进行整理和记录，形成一个完整的数据系统。大数据技术的关键就是要从数量庞大、种类繁多、增长飞速和准确无误的数据中提取挖掘有效信息，帮助人类进行科学的决策。

1.2.2 大数据的特征

规模大（Volume）：大数据首要特征就是数据量规模庞大。随着时间推移和信息技术的高速推进，数据量呈爆发式增加，其量级已经上升到DB级。

多样化（Variety）：数据来源广泛、种类多样，这是传统数据管理与当今大数据之间的明显不同。数据格式不再是单一的形式，呈多样化显现，包括音频、图像、文本及视频等形式，在原有数据管理模式的基础上，大数据技术添加了对初始数据、半结构化数据及非结构化数据的挖掘整理和分析处理。

快速化（Velocity）：数据生成速度不断加快，现阶段不再是简单分析批量式的静态数据，而是在数据产生过程中进行实时分析处理。随着系统不间断地升级和完善，数据量的收集及存储已然呈指数增长，数据处理也更为及时，数据应用效果立竿见影。

价值化（Value）：海量的数据中潜藏着巨大的利用价值。每一项数据信息都来自于相对应的实体对象，这些不同的实体对象又包含着各自的不同立场和属性。当前可利用科技前沿技术对大量的信息进行深度复杂分析，对未来发展趋势的预测与模式分析可探测海量数据中蕴含的巨大价值，从而挖掘出对人类有用的重要信息。

真实性（Veracity）：大数据中的各种信息均是来自于真实世界，对大数据的研究需要利用先进的信息技术从庞大的网络系统中提取海量数据，进而能够真实合理地分析、预测和处理现实事件[2]。

2 大数据在项目管理中的应用现状及存在问题

2.1 大数据在项目管理中的应用现状

当前越来越多的企业及管理者意识到将大数据技术应用到工程项目管理当中的重要性。通过大数据技术的介入，应用强大的信息收集挖掘能力以及对信息的加工整理分析，可以缓解并分担项目建设相关人员的压力，提高管理人员的工作效率，进而提升整个项目的抗风险能力。然而现实中，大数据在项目管理中的应用仍不尽如人意，存在不少问题亟待解决。

2.1.1 工程项目管理中大数据技术运用不熟练

现阶段大数据技术虽然在各行各业得到广泛的关注和运用，但相对来说在部分领域我国的大数据技术仍处于基础起步阶段，且在一些地区大数据技术尚未得到广泛的普及，很多项目建设相关单位因对大数据技术认识不足，虽意识到大数据技术对项目管理有重大促进作用，但对该技术的开发和应用仍不娴熟，未充分发挥大数据在该领域的真实作用[3]。

2.1.2 大数据技术信息挖掘处理水平有限

当前大数据技术在项目管理领域的运用不熟练，导致在建设项目相关信息的挖掘分析和处理方面存在不足。在项目建设过程中，决策阶段所需的可研分析数据来源有限，准备阶段的招投标及初步设计往往依循固有的数据库，施工及竣工阶段不同项目的参考资料大同小异。大多企业未能及时跟进信息技术飞速发展的脚步来调整企业内部配置，旧有的管理模式下相关单位和人员未能及时收集和挖掘项目建设各个阶段所需的海量数据信息，不能将庞大繁杂的信息有效运用在项目管理全过程[4]。大数据技术信息挖掘处理水平有限导致了该项技术的优势不能在项目建设过程中充分地发挥，导致其在项目管理中的应用能力十分有限。

2.1.3 大数据信息整合技术不能满足项目管理需求

在项目建设过程中每一个阶段的各项任务都必须建立在对数据的实时收集、分析和处理上，数据的收集和处理是建设项目顺利开展的先决条件。但是目前大数据技术运用水平有限，收集和挖掘的有限数据信息并不能够有效整合进而进行全面地分析和处理。同时大数据技术整合信息环节存在滞后性，以至于该技术不能够针对项目建设的各个阶段进行全方位动态性的项目管理，无法及时提供最新的有效数据和处理结果，进而大大影响工程项目管理的科学性、时效性和准确性。大数据信息整合技术的缺陷严重影响了工程项目的进度、成本及质量管控与各项管理工作，也不利于大数据技术在项目建设领域的发展和普及。

2.2 大数据背景下工程项目管理存在的问题

2.2.1 对大数据应用的重视程度不足

大数据时代的来临使建筑行业获得新的机遇和发展动力的同时，也面临着未知的考验和难题。项目建设越来越趋于规模化、智能化和复杂化，新形势下对工程项目建设各方面的管理要求也越来越高，仅靠过去的经验管理和简单的互联网技术已然难以满足现代工程建设科学有效的管理需求。但是当前很多企业没有正视此问题，对大数据技术存在认识不到位、重视程度不足的问题。管理工作中人的主观因素对管理效果的影响比较突出，管理者对建筑项目相关数据的挖掘分析不到位，对大数据技术不够重视，无法将其有效合理地应用于项目建设管理的各个环节当中，以至于管理工作质量不高[5]。此外利用大数据技术和手段介入工程项目管理事务当中是一项相对比较复杂的工作，需要相关企业投入大量的人力、物力、财力及时间成本，然而还有相当多的企业认为此项技术并不能直接帮助施工项目创造直观的经济效益，因而对大数据技术的运用投入力度不足，以至于项目管理工作不能高效开展。

2.2.2 专业配置和管理模式存在不足

大数据背景下工程项目建设工作会增加众多新的要求，管理难度加大，因此管理人员在满足一些基础专业知识、经验和技能外，也要掌握大数据技术的应用理念和方法，同时也需要具备创新思维和信息挖掘及整合意识，要能够正视大数据技术的重要性，对大数据有正确地了解和认知，并熟练地操作和应用相关人员及对设备进行管理。但是当前我国大部分建筑相关企业在大数据挖掘及应用上投入的设备和人才有限，专业配置严重不足，且没有对相关设备进行提升和完善的意识，人才在大数据技术方面的专业程度也不高。同时现阶段大多相关企业的管理理念也难以将其管理工作同大数据背景及特点相结合，管理理念和管理模式的落后都限制了大数据技术在项目管理中的应用。

2.2.3 信息数据收集整合和应用处理存在不足

（1）数据收集整合不到位，缺乏全面性和及时性。工程项目建设的各个阶段都离不开大量的信息数据支撑，如果不能对涉及的相关数据进行全面地、及时地、有效地挖掘及收集和处理，势必会影响项目管理的准确性和有效性。目前大多企业因对大数据技术的重视不足、专业配置不足及管理方法和模式上存在问题，导致在项目管理过程中不能对其所涉及的数据进行完全的挖掘、分析和整合，进而出现工程项目决策有失、方案有悖市场实际需求、项目成本工期或进度方面出现差错，最终影响企业的经济效益甚至社会效益。建设项目投入巨大，如果对信息数据没有准确及时的判断，可能会对整个企业的运营活动产生严重影响，甚至会造成不可估量的经济损失。

（2）应用环节单一，缺乏整体性和系统性。当前很多企业将大数据应用在项目单一的步骤和环节中，在实际操作中往往忽略了工程建设全过程的整体应用，缺乏系统性[6]。同时缺少大数据在工程领域的动态分析应用。目前大数据在项目前期信息分析、预算管理等环节的应用相对较多，但缺少结合大数据对不断变化的项目外部环境及风险给出动态的评估分析，也无法及时动态地提供可供选择的决策方案和优化策略。

3 大数据挖掘在工程项目管理中的应用策略

3.1 加强对大数据技术的重视和学习

大数据时代的到来给建筑业带来新的变革和生机，大数据的相关技术支持强有力地推动了这个行业的发展。要想依托大数据技术更好地开展工程项目管理工作，企业和管理人员的首要任务就是要加强对大数据技术的重视程度。大数据时代背景下，该项技术的应用能够帮助相关企业有效应对海量化的复杂的数据分析处理工作，进而提高数据信息利用的质量，对于项目管理工作的高效开展有着积极的推动作用。因此建筑相关企业必须要重视大数据技术的学习和运用，精准地把控大数据技术的特征，学习和掌握尽可能多的大数据应用手段和现代化管理技术，将大数据深深融入管理工作中，依托大数据技术进行准确有效的信息整合，进而提高管理工作的成效。

3.2 加强专业配置，优化企业组织结构

大数据背景下工程项目管理更为复杂，企业应注重对专业人才的挖掘和培养，加强相关人员的职业技能培训，提高员工队伍的整体技术和素质。对员工进行针对性的培训，可让其更深刻地理解和掌握大数据技术，有助于培养管理人员的创新意识和能力，企业还可与高校进行合作，招揽优秀的专业学生，或从社会中吸收和引进掌握大数据技术的优秀人才，推进项目管理工作的高效开展[7]。

同时，在大数据背景下开展工程项目管理工作也需要相关企业优化其内部的组织结构，使企业的运营更能适应大数据时代的特点。在大数据时代的影响下工程项目管理的流程也有所变化，管理的方法也需调整，因此传统的企业组织架构和管理模式已不能有效达到大数据时代下的管理要求，企业亟须针对大数据的特点，优化其内部组织架构，改进管理人员的思维模式，在此基础上建立项目管理数据库，挖掘、归档和保存所有相关信息数据并加以有效利用。

3.3 构建大数据挖掘的制度框架与流程

建筑企业需要构建大数据挖掘的基本制度和框架流程，按照制度和流程进行集中把控和分层管理，明确项目建设中涉及的不同单位不同机构人员的职能。所有项目建设相关单位都有在自身领域收集信息数据、建立相关数据库的责任。建设单位是项目的发起者，通过信息数据进行可研分析和项目决策，在项目建设过程中，建设单位根据项目的实际需求，建立数据储存平台，收集相关信息确定合作单位，并把挖掘到的信息数据完整地传达给相关单位[8]。各单位根据自身职责范畴和建设项目建立数据库并不断更新和完善相关信息，结合项目推进阶段和环节与项目涉及的多个单位共享数据信息，实现动态循环管理，通过各单位有效地挖掘整理、分析评估相关信息数据，帮助各单位在项目建设过程中做出准确合理的决策。

3.4 构建大数据挖掘小组

构建大数据挖掘小组是建设项目参与各方的责任，各单位根据对现有资料的分析，在各自职责范围内挖掘和整理相关数据信息，保证项目按照合同约定，以最短的工期、最合理的成本、最优的质量完成并顺利通过竣工验收。作为项目的发起者，建设单位应考虑项目建设涉及的方方面面，建立完备的大数据挖掘分组，如工程技术组、质安管理组、计划统计组、成本管理组、外联事务组、行政管理组、合同评审组和招投标组等，各小组按照职责分工收集、整理、分析和处理数据信息，同时与相关参建单位进行信息交流协作。整体来说，参建单位的大数据挖掘小组主要围绕3个角度组建：第一是工程进度，组建工程进度数据挖掘小组，收集影响工程进度的各种数据，如项目地域地质天气数据、资金投入计划数据、施工计划数据和施工组织数据等信息，并进行有效分析和整合，建立工期控制指标体系，保证项目在工期范围内顺利完成；第二是工程质量，构建工程质量数据挖掘小组，挖掘影响施工质量的相关数据，如项目工期安排数据、施工方案设计数据、施工工艺、流程数据和人材机使用数据等，通过有效整合，建立多方协作质量控制体系，对项目建设中的各个环节进行实时把控，排除安全隐患，杜绝意外事故的发生。第三是工程成本，构建成本控制数据挖掘小组。收集涉及项目成本的数据，如资金计划数据、材料设备使用数据、各阶段成本核算数据和签证变更数据等，建立成本控制体系，节约建设资金，实现企业的经济效益。项目的进度、质量和成本因素之间本身也是存在巨大关联的，因此各个数据挖掘小组之间也应加强协作和联系，构成数据挖掘小组统一体，充分发挥大数据在项目管理中的促进作用[9]。

3.5 构建基于数据挖掘的项目管理控制模型

信息化高速发展的今天，将大数据技术全方位地运用在项目成本控制、质量控制、进度控制及合同管理和安全管理中是必然趋势。要想使大数据技术在项目管理中展现出潜在的价值，需项目建设参与各方共同努力，成立大数据挖掘组织，建立大数据相关管理机制，各单位在职责范围内收集相关资料，将收集和挖掘的数据进行分析和归纳整理，建立数据存储平台，对其中所蕴含的与建设项目相关的信息予以深度开发和挖掘，各平台及时更新、交流和反馈数据资料，在指导项目建设的不同阶段不同环节的具体任务时对关键信息进行识别与筛选，将有用信息录入项目管理信息系统。同时结合项目管控的实际情况实时调整和更新数据库，实现动态项目管理，基于数据挖掘的项目管理控制模型如图1所示。数据库中的信息也可以供其他项目参考和借鉴，从而为项目管理的合理开展提供科学依据。

图1 基于数据挖掘的项目管理控制模型

4 结束语

大数据技术的合理应用能够帮助建设相关企业有效分析和处理海量化的复杂数据，进而提高数据信息利用的质量，对于项目管理工作的高效开展有着积极的推动作用。大数据的挖掘和应用可有力保障工程项目的质量、成本和进度要求，同时，大数据技术也是项目按照合同顺利完成的关键。但当前形势下，因受各种因素影响，大数据的挖掘技术发展仍不算成熟，大数据在项目管理中的应用仍不尽如人意，存在不少问题。

建筑相关企业想要利用大数据技术造福自身，就要不断学习，对大数据进行深度挖掘和分析，将此技术运用在项目建设的各个阶段，充分发挥其作用和价值，实现项目全过程、全方位的管控，提升项目管理的质量和效率，进而为建筑企业带来更多的经济和社会效益。