大數據時代工程項目管理新視角

李元琳

（鄭州西亞斯學院，河南 新鄭 451100）

隨著信息化的進一步發展，互聯網技術、數字化媒體技術、云計算技術等都逐漸興起和成熟。廣大民眾對“大數據”一詞已不再陌生，大數據技術廣泛應用于不同領域，也逐步走進人們工作和學習的方方面面，影響和改善著人類的生活。作為國民經濟發展的支柱型產業，建筑業在大數據背景下也深受影響，大數據時代的到來給建筑業帶來新的變革和生機，大數據的相關技術支持強有力地推動了這個行業的發展。但是，當前大數據在項目管理中的應用仍不成熟，信息的處理和整合并不能滿足項目建設各個階段的管理需求。如何正確挖掘和運用大數據技術來提高項目管理的效率仍是一個難題。基于此，本文針對大數據時代項目建設過程中所遇到的管理問題進行剖析，以大數據技術和項目管理理論為研究基礎，通過深入探索分析，尋求加強大數據技術在項目管理中的應用方法和效率，進而提升建筑相關企業的經濟效益。

1 相關基本理論

1.1 工程項目管理相關理論

1.1.1 工程項目管理的概念

工程項目管理是指為完成項目建設而進行的一系列具體的管理工作，包括組織、安排及協調參建各方，使其在按照合同約定的要求規范化、有序化進行項目建設的同時，按時、保質保量完成項目建設。工程項目管理具有復雜性、一次性、整體性等特征。項目管理的復雜性體現在工程建設周期時間長，受外界各種因素影響，受資金、時間、建設地域規模限制，涉及多階段多環節，項目建設的復雜性增加了管理的不確定性；一次性指項目是在一定工期范圍、成本約束及質量要求下按合同約定的一次性任務。整體性包含很多方面，如建設單位、施工單位和監理設計等多方整體協作，人力、財力和物力等多項投入，保證項目建設能夠合理、高效且安全地完成。

1.1.2 工程項目管理的階段及任務

工程項目建設一般經歷4個階段。決策階段包括項目的策劃選址、預審報批及可研評價等，科學合理的決策是項目建設順利開展和實施的良好基礎和重要前提；準備階段是項目從決策立項到建設施工的過渡階段，是工程能夠順利開展的保證環節，此環節包括組建項目建設團隊、設計招標等建設準備工作；施工階段投入的人力、財力和物力最大，影響項目管理的細節因素也最多，這個階段要做好成本控制、進度控制和質量控制工作，按照合同約定完成施工內容；工程竣工驗收是收尾環節，此階段是考核項目建設成果、檢驗項目設計、驗收工程質量及核算投資成本的重要環節，標志著建設項目完工并轉入實際生產和使用[1]。

1.2 大數據基本理論

1.2.1 大數據的內涵

大數據即是以信息技術為依托，將人類的工作學習、生產生活等行為活動中產生的海量真實數據進行整理和記錄，形成一個完整的數據系統。大數據技術的關鍵就是要從數量龐大、種類繁多、增長飛速和準確無誤的數據中提取挖掘有效信息，幫助人類進行科學的決策。

1.2.2 大數據的特征

規模大（Volume）：大數據首要特征就是數據量規模龐大。隨著時間推移和信息技術的高速推進，數據量呈爆發式增加，其量級已經上升到DB級。

多樣化（Variety）：數據來源廣泛、種類多樣，這是傳統數據管理與當今大數據之間的明顯不同。數據格式不再是單一的形式，呈多樣化顯現，包括音頻、圖像、文本及視頻等形式，在原有數據管理模式的基礎上，大數據技術添加了對初始數據、半結構化數據及非結構化數據的挖掘整理和分析處理。

快速化（Velocity）：數據生成速度不斷加快，現階段不再是簡單分析批量式的靜態數據，而是在數據產生過程中進行實時分析處理。隨著系統不間斷地升級和完善，數據量的收集及存儲已然呈指數增長，數據處理也更為及時，數據應用效果立竿見影。

價值化（Value）：海量的數據中潛藏著巨大的利用價值。每一項數據信息都來自于相對應的實體對象，這些不同的實體對象又包含著各自的不同立場和屬性。當前可利用科技前沿技術對大量的信息進行深度復雜分析，對未來發展趨勢的預測與模式分析可探測海量數據中蘊含的巨大價值，從而挖掘出對人類有用的重要信息。

真實性（Veracity）：大數據中的各種信息均是來自于真實世界，對大數據的研究需要利用先進的信息技術從龐大的網絡系統中提取海量數據，進而能夠真實合理地分析、預測和處理現實事件[2]。

2 大數據在項目管理中的應用現狀及存在問題

2.1 大數據在項目管理中的應用現狀

當前越來越多的企業及管理者意識到將大數據技術應用到工程項目管理當中的重要性。通過大數據技術的介入，應用強大的信息收集挖掘能力以及對信息的加工整理分析，可以緩解并分擔項目建設相關人員的壓力，提高管理人員的工作效率，進而提升整個項目的抗風險能力。然而現實中，大數據在項目管理中的應用仍不盡如人意，存在不少問題亟待解決。

2.1.1 工程項目管理中大數據技術運用不熟練

現階段大數據技術雖然在各行各業得到廣泛的關注和運用，但相對來說在部分領域我國的大數據技術仍處于基礎起步階段，且在一些地區大數據技術尚未得到廣泛的普及，很多項目建設相關單位因對大數據技術認識不足，雖意識到大數據技術對項目管理有重大促進作用，但對該技術的開發和應用仍不嫻熟，未充分發揮大數據在該領域的真實作用[3]。

2.1.2 大數據技術信息挖掘處理水平有限

當前大數據技術在項目管理領域的運用不熟練，導致在建設項目相關信息的挖掘分析和處理方面存在不足。在項目建設過程中，決策階段所需的可研分析數據來源有限，準備階段的招投標及初步設計往往依循固有的數據庫，施工及竣工階段不同項目的參考資料大同小異。大多企業未能及時跟進信息技術飛速發展的腳步來調整企業內部配置，舊有的管理模式下相關單位和人員未能及時收集和挖掘項目建設各個階段所需的海量數據信息，不能將龐大繁雜的信息有效運用在項目管理全過程[4]。大數據技術信息挖掘處理水平有限導致了該項技術的優勢不能在項目建設過程中充分地發揮，導致其在項目管理中的應用能力十分有限。

2.1.3 大數據信息整合技術不能滿足項目管理需求

在項目建設過程中每一個階段的各項任務都必須建立在對數據的實時收集、分析和處理上，數據的收集和處理是建設項目順利開展的先決條件。但是目前大數據技術運用水平有限，收集和挖掘的有限數據信息并不能夠有效整合進而進行全面地分析和處理。同時大數據技術整合信息環節存在滯后性，以至于該技術不能夠針對項目建設的各個階段進行全方位動態性的項目管理，無法及時提供最新的有效數據和處理結果，進而大大影響工程項目管理的科學性、時效性和準確性。大數據信息整合技術的缺陷嚴重影響了工程項目的進度、成本及質量管控與各項管理工作，也不利于大數據技術在項目建設領域的發展和普及。

2.2 大數據背景下工程項目管理存在的問題

2.2.1 對大數據應用的重視程度不足

大數據時代的來臨使建筑行業獲得新的機遇和發展動力的同時，也面臨著未知的考驗和難題。項目建設越來越趨于規模化、智能化和復雜化，新形勢下對工程項目建設各方面的管理要求也越來越高，僅靠過去的經驗管理和簡單的互聯網技術已然難以滿足現代工程建設科學有效的管理需求。但是當前很多企業沒有正視此問題，對大數據技術存在認識不到位、重視程度不足的問題。管理工作中人的主觀因素對管理效果的影響比較突出，管理者對建筑項目相關數據的挖掘分析不到位，對大數據技術不夠重視，無法將其有效合理地應用于項目建設管理的各個環節當中，以至于管理工作質量不高[5]。此外利用大數據技術和手段介入工程項目管理事務當中是一項相對比較復雜的工作，需要相關企業投入大量的人力、物力、財力及時間成本，然而還有相當多的企業認為此項技術并不能直接幫助施工項目創造直觀的經濟效益，因而對大數據技術的運用投入力度不足，以至于項目管理工作不能高效開展。

2.2.2 專業配置和管理模式存在不足

大數據背景下工程項目建設工作會增加眾多新的要求，管理難度加大，因此管理人員在滿足一些基礎專業知識、經驗和技能外，也要掌握大數據技術的應用理念和方法，同時也需要具備創新思維和信息挖掘及整合意識，要能夠正視大數據技術的重要性，對大數據有正確地了解和認知，并熟練地操作和應用相關人員及對設備進行管理。但是當前我國大部分建筑相關企業在大數據挖掘及應用上投入的設備和人才有限，專業配置嚴重不足，且沒有對相關設備進行提升和完善的意識，人才在大數據技術方面的專業程度也不高。同時現階段大多相關企業的管理理念也難以將其管理工作同大數據背景及特點相結合，管理理念和管理模式的落后都限制了大數據技術在項目管理中的應用。

2.2.3 信息數據收集整合和應用處理存在不足

（1）數據收集整合不到位，缺乏全面性和及時性。工程項目建設的各個階段都離不開大量的信息數據支撐，如果不能對涉及的相關數據進行全面地、及時地、有效地挖掘及收集和處理，勢必會影響項目管理的準確性和有效性。目前大多企業因對大數據技術的重視不足、專業配置不足及管理方法和模式上存在問題，導致在項目管理過程中不能對其所涉及的數據進行完全的挖掘、分析和整合，進而出現工程項目決策有失、方案有悖市場實際需求、項目成本工期或進度方面出現差錯，最終影響企業的經濟效益甚至社會效益。建設項目投入巨大，如果對信息數據沒有準確及時的判斷，可能會對整個企業的運營活動產生嚴重影響，甚至會造成不可估量的經濟損失。

（2）應用環節單一，缺乏整體性和系統性。當前很多企業將大數據應用在項目單一的步驟和環節中，在實際操作中往往忽略了工程建設全過程的整體應用，缺乏系統性[6]。同時缺少大數據在工程領域的動態分析應用。目前大數據在項目前期信息分析、預算管理等環節的應用相對較多，但缺少結合大數據對不斷變化的項目外部環境及風險給出動態的評估分析，也無法及時動態地提供可供選擇的決策方案和優化策略。

3 大數據挖掘在工程項目管理中的應用策略

3.1 加強對大數據技術的重視和學習

大數據時代的到來給建筑業帶來新的變革和生機，大數據的相關技術支持強有力地推動了這個行業的發展。要想依托大數據技術更好地開展工程項目管理工作，企業和管理人員的首要任務就是要加強對大數據技術的重視程度。大數據時代背景下，該項技術的應用能夠幫助相關企業有效應對海量化的復雜的數據分析處理工作，進而提高數據信息利用的質量，對于項目管理工作的高效開展有著積極的推動作用。因此建筑相關企業必須要重視大數據技術的學習和運用，精準地把控大數據技術的特征，學習和掌握盡可能多的大數據應用手段和現代化管理技術，將大數據深深融入管理工作中，依托大數據技術進行準確有效的信息整合，進而提高管理工作的成效。

3.2 加強專業配置，優化企業組織結構

大數據背景下工程項目管理更為復雜，企業應注重對專業人才的挖掘和培養，加強相關人員的職業技能培訓，提高員工隊伍的整體技術和素質。對員工進行針對性的培訓，可讓其更深刻地理解和掌握大數據技術，有助于培養管理人員的創新意識和能力，企業還可與高校進行合作，招攬優秀的專業學生，或從社會中吸收和引進掌握大數據技術的優秀人才，推進項目管理工作的高效開展[7]。

同時，在大數據背景下開展工程項目管理工作也需要相關企業優化其內部的組織結構，使企業的運營更能適應大數據時代的特點。在大數據時代的影響下工程項目管理的流程也有所變化，管理的方法也需調整，因此傳統的企業組織架構和管理模式已不能有效達到大數據時代下的管理要求，企業亟須針對大數據的特點，優化其內部組織架構，改進管理人員的思維模式，在此基礎上建立項目管理數據庫，挖掘、歸檔和保存所有相關信息數據并加以有效利用。

3.3 構建大數據挖掘的制度框架與流程

建筑企業需要構建大數據挖掘的基本制度和框架流程，按照制度和流程進行集中把控和分層管理，明確項目建設中涉及的不同單位不同機構人員的職能。所有項目建設相關單位都有在自身領域收集信息數據、建立相關數據庫的責任。建設單位是項目的發起者，通過信息數據進行可研分析和項目決策，在項目建設過程中，建設單位根據項目的實際需求，建立數據儲存平臺，收集相關信息確定合作單位，并把挖掘到的信息數據完整地傳達給相關單位[8]。各單位根據自身職責范疇和建設項目建立數據庫并不斷更新和完善相關信息，結合項目推進階段和環節與項目涉及的多個單位共享數據信息，實現動態循環管理，通過各單位有效地挖掘整理、分析評估相關信息數據，幫助各單位在項目建設過程中做出準確合理的決策。

3.4 構建大數據挖掘小組

構建大數據挖掘小組是建設項目參與各方的責任，各單位根據對現有資料的分析，在各自職責范圍內挖掘和整理相關數據信息，保證項目按照合同約定，以最短的工期、最合理的成本、最優的質量完成并順利通過竣工驗收。作為項目的發起者，建設單位應考慮項目建設涉及的方方面面，建立完備的大數據挖掘分組，如工程技術組、質安管理組、計劃統計組、成本管理組、外聯事務組、行政管理組、合同評審組和招投標組等，各小組按照職責分工收集、整理、分析和處理數據信息，同時與相關參建單位進行信息交流協作。整體來說，參建單位的大數據挖掘小組主要圍繞3個角度組建：第一是工程進度，組建工程進度數據挖掘小組，收集影響工程進度的各種數據，如項目地域地質天氣數據、資金投入計劃數據、施工計劃數據和施工組織數據等信息，并進行有效分析和整合，建立工期控制指標體系，保證項目在工期范圍內順利完成；第二是工程質量，構建工程質量數據挖掘小組，挖掘影響施工質量的相關數據，如項目工期安排數據、施工方案設計數據、施工工藝、流程數據和人材機使用數據等，通過有效整合，建立多方協作質量控制體系，對項目建設中的各個環節進行實時把控，排除安全隱患，杜絕意外事故的發生。第三是工程成本，構建成本控制數據挖掘小組。收集涉及項目成本的數據，如資金計劃數據、材料設備使用數據、各階段成本核算數據和簽證變更數據等，建立成本控制體系，節約建設資金，實現企業的經濟效益。項目的進度、質量和成本因素之間本身也是存在巨大關聯的，因此各個數據挖掘小組之間也應加強協作和聯系，構成數據挖掘小組統一體，充分發揮大數據在項目管理中的促進作用[9]。

3.5 構建基于數據挖掘的項目管理控制模型

信息化高速發展的今天，將大數據技術全方位地運用在項目成本控制、質量控制、進度控制及合同管理和安全管理中是必然趨勢。要想使大數據技術在項目管理中展現出潛在的價值，需項目建設參與各方共同努力，成立大數據挖掘組織，建立大數據相關管理機制，各單位在職責范圍內收集相關資料，將收集和挖掘的數據進行分析和歸納整理，建立數據存儲平臺，對其中所蘊含的與建設項目相關的信息予以深度開發和挖掘，各平臺及時更新、交流和反饋數據資料，在指導項目建設的不同階段不同環節的具體任務時對關鍵信息進行識別與篩選，將有用信息錄入項目管理信息系統。同時結合項目管控的實際情況實時調整和更新數據庫，實現動態項目管理，基于數據挖掘的項目管理控制模型如圖1所示。數據庫中的信息也可以供其他項目參考和借鑒，從而為項目管理的合理開展提供科學依據。

圖1 基于數據挖掘的項目管理控制模型

4 結束語

大數據技術的合理應用能夠幫助建設相關企業有效分析和處理海量化的復雜數據，進而提高數據信息利用的質量，對于項目管理工作的高效開展有著積極的推動作用。大數據的挖掘和應用可有力保障工程項目的質量、成本和進度要求，同時，大數據技術也是項目按照合同順利完成的關鍵。但當前形勢下，因受各種因素影響，大數據的挖掘技術發展仍不算成熟，大數據在項目管理中的應用仍不盡如人意，存在不少問題。

建筑相關企業想要利用大數據技術造福自身，就要不斷學習，對大數據進行深度挖掘和分析，將此技術運用在項目建設的各個階段，充分發揮其作用和價值，實現項目全過程、全方位的管控，提升項目管理的質量和效率，進而為建筑企業帶來更多的經濟和社會效益。