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基于大數據技術的工程造價數據庫構建

2021-09-10 01:22:12代端明
廣西城鎮建設 2021年8期
關鍵詞:工程造價數據庫標準

□ 代端明

工程造價數據庫的建立與管理是工程造價信息化管理的重要工作。2020年7月,住房城鄉建設部辦公廳印發了《工程造價改革工作方案》,明確指出要加快建立國有資金投資的工程造價數據庫,按地區、工程類型、建筑結構等分類發布人工、材料、項目等造價指標指數;利用大數據、人工智能等信息化技術為概預算編制提供依據;加快推進工程總承包和全過程工程咨詢,綜合運用造價指標指數和市場價格信息,控制設計限額、建造標準及合同價格,確保工程投資效益得到有效發揮[1]。因此,在我國建立已完工程造價積累機制,盡快建立基于大數據技術的工程造價數據庫已顯得刻不容緩。

1 大數據技術應用概述

1.1 大數據技術

大數據技術是指從各種類型數據中快速獲取有價值信息的技術。大數據技術一般包括大數據采集、大數據存儲及管理、大數據分析、大數據檢索、大數據可視化、大數據應用和大數據安全等。大數據技術的意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些數據進行專業化分析和加工,為客戶提供各種有價值的數據,實現數據的增值。目前大數據技術在多個領域發揮著重要的作用,例如利用大數據技術可以了解和定位客戶、提供個性化服務、改善醫療保健和公共衛生、改善城市和國家建設以及服務金融交易等。

在工程造價領域方面,可利用大數據技術將有關工程造價的各種信息整合起來,為建設單位、造價咨詢企業及施工企業提供各種有價值的數據,例如消耗量指標、技術指標、造價指數、人材機價格等。

1.2 大數據在造價行業應用現狀

目前,大數據技術在各行各業的應用如火如荼,但在工程造價行業方面還不理想,應用現狀主要如下。

1.2.1 缺乏造價數據信息化標準

信息標準化是大數據應用的基礎工作,是大數據在造價行業中順利實施的前提和保障。只有信息標準化才能整合各地區造價信息的有關資源,實現建設行業內數據信息互聯互通、共建共享。

1.2.2 數據采集方法落后、效率低

現階段造價數據主要是項目經辦人在完成項目后,以手工方式提交各種造價基礎數據,如項目信息、單方造價、專業造價比例、鋼筋平方米指標、混凝土平方米指標等,費時費力。

1.2.3 數據處于“孤島”狀態

目前大多企業還沒有建立起企業數據庫,造價咨詢企業均各自為戰,各工程項目數據未能共享,不能進行同類項目的橫向對比。目前工程項目所產生的數據只能由項目參與方保存使用,因而數據分散,致使同一個項目的概算、預算、結算、決算無法對比,形成了信息和數據孤島。當遇到同類型項目時,企業則無法通過同行數據作橫向對比進行快速決策。雖然各地的建設工程造價信息上發布了造價指標,但也只是根據工程項目的建筑面積、結構類型、建筑高度、造價類別和工程特征公布一些簡單的造價指標,沒有進行詳細的數據分析,對擬建工程缺乏實質性指導作用。

大數據技術的應用是目前工程造價行業的短板,應盡快建立工程造價數據庫,充分發揮工程造價大數據的價值。

2 工程造價大數據應用流程分析

工程造價大數據的應用流程主要包括數據的采集、分析和應用等步驟,具體應用流程如圖1所示。

圖1 工程造價大數據應用流程

3 基于大數據技術的工程造價數據庫構建

工程造價數據庫是大數據應用的核心內容,造價行業要推廣應用大數據技術。一是應盡快建立與造價確定和控制相關的數據信息庫。二是通過工程造價大數據庫,建立穩定長效的數據采集和數據交換機制,實現數據共享共用。三是通過個案分析、工程類型數據統計、數據的相關性分析,項目投資管理數據串聯等,為項目決策、行業管理、社會管理提供決策依據,實現建設工程項目管理精細化。

3.1 工程造價數據庫構建思路

工程造價數據庫的構建思路為:通過應用大數據、人工智能、云計算等多種先進技術,對工程項目原始數據進行自動采集、分析、展示和應用,具體如圖2所示。

圖2 工程造價數據庫構建思路

3.1.1 數據資源

工程造價信息數據包括各種定額規范、人材機市場價格、決策階段可研數據、設計階段概算數據、招投標階段預算數據、施工階段成本數據和竣工階段結算數據等[2],所有與工程造價相關的數據均可成為工程造價數據庫的數據來源。

3.1.2 數據標準

建立數據的標準目的是在采集和處理造價信息時對各類造價指標計算口徑及方法進行統一,是造價信息科學收集、整理、分析和發布的基礎。工程造價的數據標準應包括信息術語標準、數據編碼標準、數據格式標準[3]、造價信息收集及處理標準、計算方法標準和工程造價指標指數標準等。

3.1.3 數據采集

數據采集一是要明確各類造價信息的收集標準,確保及時準確地獲取完整的造價信息數據。二是根據數據標準將項目信息及數據分類分級,按照數據收集規范將原始數據按規定格式整理、錄入或上傳數據處理系統,形成源數據庫[4]。

3.1.4 數據處理

數據處理是對原始數據進行清洗、分析及加工。數據清洗指發現并糾正數據文件中可識別的錯誤,包括檢查數據一致性,處理無效值和缺失值等;數據分析主要包括對項目業態、項目定位、建筑結構、工程規模及工程特征等進行歸類,明確數據的歸類標準等;數據加工主要包括對相同類別、相同時間、相同區間的數據指標歸類、對比及統計。

3.1.5 數據應用

數據庫中的造價指標庫可應用于投資估算、概算編制、設計方案比選及目標成本測算等;綜合單價庫可應用于分部分項工程量清單的編制;材料價格庫可應用于材料的詢價、定價、認價等工作;分類工程信息數據庫可應用于施工成本動態控制和風險防范等。

3.2 工程造價數據庫功能需求分析

根據工程造價數據庫的構建分析,工程造價數據庫主要包含四庫一平臺,即:量價指標數據庫、各類工程造價指標庫、清單信息綜合單價庫、人材機價格信息庫和工程造價數據智能化分析展示平臺,其功能需求分析如下。

3.2.1 四庫功能需求分析

四庫功能需求分析,如表1所示。

表1 四庫功能需求分析表

4.3 工程造價數據庫構建案例

下面將以南寧市某商住樓工程為例,來說明工程造價數據庫的構建內容及數據分析。根據廣西建設工程造價站2018年出臺的《關于在工程造價成果文件中統一單位工程類別的劃分通知》(桂造價〔2018〕21號)的相關內容,本工程包含的單位工程有建筑工程、裝飾及裝修工程、電氣工程、樓宇智能化和給排水工程,需要提取的關鍵技術信息包括建設地點、建筑結構類型、建筑面積、基礎形式、樓層高度和裝修標準等,需要分析的數據有工程總造價、單位工程造價、分部分項工程造價及單方造價、占造價比例及各種技術指標等,其具體內容如表2、表3、表4、表5所示。

表2 建筑安裝工程概況和工程特征

表3 建筑與裝飾工程主要造價指標

表4 安裝工程主要造價指標

表5 主要工程量指標

5 結語

在工程造價領域,充分利用大數據技術構建和完善工程造價數據庫和工程造價指標體系意義重大,它為政府宏觀調控和過程監管提供數據支持,為審計、評標部門提供審核對比依據,為造價行業拓寬服務領域,為企業提供更好的技術服務。對于大數據技術在工程造價行業應用中存在的困難,政府有關部門應盡快組織專家建立工程造價數據庫的采集標準,鼓勵企業建立工程造價企業數據庫。同時,發展改革委、住房城鄉建設部、財政部、審計署等有關部門也要協調好,實現工程造價數據庫的共建共享,以便充分利用好大數據技術,發揮工程造價數據庫的功能,為有效管理政府投資提供依據及解決辦法。

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