大數據分析對工程造價精確性的影響探析

孟憲坤

山東新聯誼工程咨詢有限公司 山東濟南 250000

生活及工作中，數據分析利用研究在各行各業都發揮著重要作用，工程造價咨詢領域的智庫建設也屢見不鮮。一家集招標、造價、咨詢的專業化咨詢服務公司，僅積累的產品價格信息就達千萬條，在投資建設、生產運營中也積累了海量的數據，如何有效建設咨詢智庫，充分挖掘數據信息，為企業科學化決策、精細化管理和經濟高效運營提供更加有力地支撐，是本文的主要研究內容[1]。

1 大數據分析對工程造價精確性的影響

1.1 數據信息化水平低

在計算機技術廣泛地運用于各行各業的今天，社會需求推動了各種自動化和智能化的應用產生，運用計算機對數據可進行智能化處理，大大提高了管理的效益，而數據信息化也成了現代管理的重要標識。然而，就目前工程造價領域對計算機應用的現狀來看，計算機更多的是用于儲存數據，相應的應用軟件也只是進行簡單的統計計算，并沒有將計算機技術的作用真正發揮出來。由此可見，工程造價的管理信息化水平還比較低，其中與人員的綜合素質低有很大關系。因為人員綜合素質低導致他們無法真正地利用信息化技術對數據進行系統處理，最終造成工程造價預結算的編制和審核存在較大誤差[2]。

1.2 建筑工程人員投機取巧

在現在的建筑工程中，有很多的管理人員為了方便省事，將工程偷工減料，因為建筑企業的偷工減料使工程時間縮短，建筑工程可能也會不安全，導致市場價格和預算價格嚴重不符。在建筑工程中，建設材料的出廠價格需要做好嚴格的審核，建筑工程的材料隨著市場的變化而變化，很多的建筑行業工作人員對市場沒有做好很好的研究，而且建筑工人大多文化教育程度都比較低，他們并沒有專業的建筑知識，此外，還有一些小的施工單位，通過投機取巧的方式聯系數據，導致數據不準確，更加導致工程造價預算高于實際中的價格，這樣就導致建筑工程造價預結算審核工作不能更好地開展。

1.3 行業內數據標準不統一

工程造價咨詢行業缺乏對信息標準的系統分類和統一規劃，使得信息資源加工處理和共享困難；缺乏行業權威的指數、指標體系，不能科學地輔助決策；信息資源管理缺乏統一的標準[3]。各個參與造價管理的行業、部門之間數據交流、共享缺乏統一的標準，影響對工程造價信息的協作開發和利用。

2 利用大數據分析提升工程造價精準性的措施

2.1 優化硬件設施

首先，施工項目應該引進更加先進的設備，通過硬件設備的完善為工程造價工作的開展提供良好的環境。其次，施工單位需要培養大量的優秀人才。大數據分析工作屬于一種系統性非常強的工作，需要大量的掌握計算機技術的人才，因此為了能夠讓大數據分析技術更好地應用工程造價，施工單位內部應該培養與之配套的人才，這樣才能讓大數據技術真正的應用工程造價工作中去，為工程造價工作更好地開展提供可靠地保證。再次，施工項目人員應該在內部建立一個數據庫，把項目施工中的各種數據信息都存在在數據庫中，這樣能夠更方面數據分析人員利用大數據技術開展數據分析，全面提升數據分析水準。

2.2 提高數據信息化采集和處理水平

BIM擁有優質的數據處理技術，在進行傳統信息處理的同時，還可利用該技術進行建筑模擬設計，對整個施工過程進行仿真模擬[4]。不僅如此，BIM還能對整個工程建筑實施監控，從最開始的設計到建筑到完工投入使用再到后期維修，從始至終，都可以進行跟蹤追查、獲取數據，為各個單位和環節提供了相互連接的平臺，實現信息的共享，增強了施工的統一性。BIM充分實現了數據管理與實踐的結合，不單單是進行數據的處理和加工，還能提供一個運用數據進行虛擬建造的場所，提高數據的利用率，從而更好地為工程建筑的現實需求服務[5]。

2.3 智能應用體系

（1）高效并有效地檢索。實際工作中，業務人員需要更加快速及便捷地檢索到有用的信息，從而提高工作效率。咨詢智庫將自下而上收集信息，從各個業務系統中定時抽取數據及文件，并分類處理，對數據進行自動歸類，必要時需要做拆分重組操作；對文件收集整理和歸類，收集不同系統、不同格式的文件，按照文件名稱中關鍵信息為索引，對文件主要章節進行貼標簽，支持全文檢索和分類檢索，使用分詞技術為已歸類的文件建立全文索引，或按各章節標簽進行分類檢索功能。（2）業務檢測。基于業務檢測需求制定智能自檢功能，自檢分為否決檢測和預警檢測，自檢規則預設在系統中，當否決檢測結果為“不通過”時，業務將自動終止；當預警檢測結果為“不通過”時，業務將發起人工判定，需業務人員自行判斷業務繼續或終止。（3）管理監測。咨詢智庫能夠為項目管理工作提供更多實時監測的功能，如合同未能按時簽訂、項目完成后未能按時收款、項目完成后未能及時歸檔、成本率超限等業務監測。

3 結語

大數據分析對于提升數據精確性具有積極影響，因此為了能夠更好的開展工程造價工作，工程項目應該進一步全面提升對于數據分析的重視，全面發揮大數據分析的優勢作用。如果發現大數據應用中存在問題，應該及時的進行解決，為大數據分析技術更好的應用于工程造價提供良好的環境。