大数据背景下工程造价信息资源共享研究

大数据背景下工程造价信息资源共享研究

杨争乐

华容县建设工程管理办公室

摘要：随着计算机互联网技术的快速发展，大数据分析技术被应用于广大行业中。工程造价管理现状缺乏大数据支持，通过建立大数据库来实现工程造价信息资源共享，可以进一步实现对施工成本的控制、对建筑工程的投资控制、对企业定额编制的促进和对造价信息化的管理，进而促进工程造价信息资源共享的发展。

关键词：大数据；工程造价；信息资源共享

1大数据与工程造价信息资源共享之间的关系

根据工程基本信息对建设工程进行分类和编码。其中基本信息主要体现建筑工程造价的一些因素，包括工程的基本情况、工程造价、建筑单位的技术以及经济条件等。工程基本信息包括项目的名称、建筑单位、建设地点、建设规模、竣工时间、工程类别、工程质量、建筑标准等指标。这时就可以利用信息技术对工程的信息进行处理，体现了大数据时代下工程造价信息的时效性。

工程造价信息资源共享体系设计中，需收集的有关工程造价的原始数据、汇总数据一起交给行业建设的主管部门，让工程造价管理机构对上交的数据进行汇总、分析、预算。对资源共享体系中的单个项目要有相应的预测机制，对工程进行监测。竣工后，若超出合同价格的工程需提交相关材料并交由审批部门备案。利用大数据下的信息技术分析工程信息，有效地提高了科学决策能力。

2工程造价信息资源共享的应用

2.1估算工程造价

与传统工程造价相比，大数据方法有效地减少了人为误差，保证了计算结果的精确性。传统造价工作在面对工程项目建设过程中出现变动得显得无力，需要重新进行大量的分析计算工作，需要在相关软件中改动对应数据才能完成工程量的修改和预算书的更正。把其中缺少的数据填补上，对建筑中需要减少噪音的数据、压缩数据等信息进行处理。根据工程的不同类型，对工程变量进行预测选择，也就是先要选择出输出变量，然后再选择对输出变量有一定影响的因素，把不稳定因素作为输入变量。建立工程造价的模型预测所需造价，也就是通过预算的方法对工程造价创建预算模型，可以利用MATLAB、SAS等数据挖掘软件进行仿真演算。

根据汇总的工程造价信息资源，对建筑工程的建设项目总造价、单项工程造价、单位工程造价等进行预算。随着对工程造价信息资源的共享，不仅可以深入挖掘有关工程建设的信息，还能够预测出分部工程造价和分项工程造价，从而让建筑企业可以对工程的投资、费用的分布结构进行分析。结合大数据，可汇总出各个工程造价的信息，这样有利于把工程造价预测的结果与同类工程造价信息指标进行对比，得出同类工程造价信息中出现的偏差，分析出产生偏差的原因，对工程造价管理进行及时的调整，有效控制整个工程成本。

2.2项目价值管理

在工程造价信息资源共享还可应用于项目建设各个阶段进行对比，。该技术可以在运营阶段准确、合理地预测决策段和施工段的造价情况，并且及时分析，让运营维护阶段造价管理成本降到最低，使整个项目的造价管理工作有条不紊地进行。把运营段和决策段的工作做到最好。

在对工程项目进行设计时，首先要考虑的是项目所带来的利润要满足建设单位的需求，利用BIM技术建立工程模型，模拟施工过程中需要的材料、费用。把模型产生的信息、施工建设与运营维护等信息都反馈到设计中，有利于工程造价人员及时优化自己的方案，避免工程建设后期返工情况的出现，节省建筑材料，提高工程造价的科学性。

3大数据挖掘技术及工程造价信息资源共享

3.1大数据挖掘技术

由于工程造价的信息比较多，所以在建立数据库时，要对这些信息进行划分。结构型数据也就是指工程造价中的BIM模型。其中工程的成本预算、需要的材料、项目的进度都属于半结构型数据。在工程建设过程中，需要对施工现场进行拍摄，这样能够保证项目管理的推行。为了保证工程项目管理，要利用不同的软件收集信息，对数据进行信息化的处理。在大数据挖掘的过程中，数据会有交叉的情况，可以运用XML技术进行转换。在把获取的数据进行标准地处理时，需要先对不同结构的数据进行抽样调查，分析各个数据之间的关系，建立一个元数据。然后，运用国际上通用的标准，按照IFCEXPRESS的模式对元数据进行规范，进而形成数据档案。再根据IFC大纲制定模板，也就是把数据通过转换的方式反映出工程造价的信息。最后，根据选定的模板选取相应的数据形成文件，通过XML技术对其进行分析，保证数据库中的数据可以被工程造价管理人员所分析，提高工程造价的资源共享。

3.2数据挖掘与可视化

为保证工程造价信息可以资源共享，就需要对数据进行挖掘：数据的预处理、数据的挖掘、数据的分析、造价预算。数据挖掘主要是根据工程种类不同有不同的标准，是按照时间、区域，对同类工程造价信息进行对比分析，然后找到工程造价中的变动，得出工程造价的投资结构、在工程建设中的人工费、机械设备、建筑材料等费用在工程造价中的比例，工程造价中产生的偏差、工程实施过程中的消耗量等。根据数据分析出工程造价的规律，建造出工程造价的预算模型。

3.3基于大数据背景的工程造价信息资源共享应用

在对数据进行处理的过程中，主要可以利用XML技术，通过STEP等语言和IFC标准对其进行分析;通过互联网把这些数据输入到系统中，对这些数据进行存储保证数据的运行，可以在系统中加入防火墙。计算模块运用分布式计算和并行处理技术，对数据库中的工程造价信息进行快速整理挖掘。

云平台服务层要承担着资源管理、安全管理、任务管理。根据数据的等级设置权限，可以把它分为公共层和私有层，其中公共层是指国家、地方、行业的政策，造价指标、建筑产品的市场价格等造价信息。安全管理主要是为了保证用户的信息、工程造价信息在公共层和私有层的安全。应用服务层模块主要是给系统提供软件和信息保证工程的管理。企业可以通过互联网的方式，给用户提供服务，利用基础设施层中的系统软件和辅助软件，给用户提供全面的工程信息。让用户可以在客户端上构建工程造价模型，把分析出的模型数据存储到平台终端上。

结语：

总之，运用大数据技术分析工程造价信息资源共享的数据，解决工程造价过程中遇到的问题，优化工程造价的预算，建立工程造价模型采用数据可视化技术展示工程造价信息，给建筑企业的工程造价部门提供科学的数据，促进工程造价资源的共享。

参考文献

[1]徐晓日,李思聪.大数据背景下政府信息资源共享问题研究[J].长白学刊,2015,(06).

[2]彭蔚.BIM在建设工程造价管理中的适用性分析[J].工程经济,2015,25(06)．

[3]刘玲,谢瑞芳.大数据背景下工程造价信息资源共享研究[J].建筑经济,2016,(01).