大数据时代下的工程成本控制应用

大数据时代下的工程成本控制应用
摘要：大数据是现代信息技术发展的代表，广泛应用于工程建设和管理领域。

它在建筑工程管理中具有良好的应用效果，可以改变传统的建筑工程管理模式，
促进建筑工程管理的信息化建设。

建设工程项目数字成本数据库符合当前市场需求，是必要和可行的。

在大数据技术应用过程中，需要将建筑信息和数据整合在
数据系统中，利用大数据技术的优势提高工程管理效率，解决传统管理模式中存
在的难点问题。

为此，本文就大数据时代下的工程成本控制应用进行分析，总结
了多项能够提升大数据技术应用效果的措施。

关键词：大数据时代；工程成本；成本控制
中图分类号：TU723文献标识码：A
引言
大数据技术通过三维模型显示工程信息，通过建立数字信息模型，生动地展
示建筑的真实状态。

大数据系统具有直观性和模拟性等特点。

大数据技术是一种
将建筑工程信息与信息数字化技术相结合的显示器，实现信息共享和存储，为制
定建筑工程工程计划提供更可信的参考。

大数据技术通过三维可视化直观地显示
建筑信息，并对建筑中遇到的潜在问题和困难提供反馈，并且通过将信息数据化
可以实现资源共享，降低项目所需要投入的成本，有效提高工程的建设效果。

1大数据相关概念
所谓大数据，是指无法在短时间内使用传统软件工具捕获、管理和处理的数据。

大数据时代对建筑企业来说既是机遇，也是挑战。

传统建筑企业需要适应大
数据时代的变化，完善数据处理模式。

在互联网时代的背景下，大数据的发展是
一个必然的过程和趋势。

通过分析和挖掘大量历史数据，可以有效识别市场机会
和潜在价值。

将大数据引入建筑工程是一种新的尝试，因为使用大数据可以提高
项目建设单位的投资管理水平。

提高工程建筑工程决策的科学化水平，通常会对
工程建设的质量、进度和成本控制产生积极影响。

施工企业可以利用大数据技术，有效传递工程成本投资信息，实现施工全过程的跟踪管理。

建筑工程成本高，建
设周期长，风险因素多。

合理利用大数据可以使建筑企业有效控制成本，降低工
程成本风险。

在传统的工程成本管理模式下应用大数据技术，可为有关部门进行
成本管理提供数据支持。

同时，企业成本管理的实现是建立在海量的信息之上的，而大数据技术能够帮助企业进行决策，从而降低企业投资费用，减少企业运营成本。

2大数据技术的应用优势
一是计量速度快。

由于建立了基于大数据技术的成本数据库，数据汇总和分
析能力得到了加强，特别是对于小规模项目，成本计量变得更容易，工作量减少，效率提高。

二是计量精度高。

动态维护成本数据，大大提高准确性。

通过使用总
量统计方法，消除了累积误差，成本数据与进度的准确性成正比。

此外，通过实
际成本的数据模型，可以很容易地识别未完工项目的实际成本数据，并监督每个
成本的实时库存，以提供实际成本数据。

三是分析能力强。

能够多维度汇总分析
各种成本报告，积累和共享成本计量数据，为未来类似项目的成本控制提供数据
依据。

四是提供一定水平的控制能力。

使用互联网将实际数据模型集中在公司总
部的服务器上。

企业总部的成本和财务部门可以实时共享每个工程项目的实际数据，提高成本数据的及时性，实现企业总部与项目部门的信息对称，大大加强总
部的成本控制能力。

新技术带来的巨大效益是实现更大效益、全面提升企业竞争
力的能力。

大数据技术的发展前景非常广阔，能够用于项目设计、施工等诸多方面，并为工程全生命周期服务。

而且在该过程中，成本控制发挥着重要作用，同
时大数据技术也为成本控制，提供了便捷高效的管理平台。

3 大数据时代下的工程成本控制应用要点
3.1 数据挖掘
目前，数据分析和挖掘在项目成本控制中需要得到高度重视。

只有做好工程
成本的数据分析，才能更好地控制工程成本。

目前，我国工程成本行业在信息化
过程中已经积累了一些经验，但仍缺乏相应的处理和分析相关数据的手段。

因此，
要利用数据挖掘算法的研究来有效地管理项目成本的各种内容。

在中国工程成本
领域，大数据分析技术的应用可以使其制定更有针对性的决策方案。

但不能过度
依赖国外的分析软件，需要开发符合中国实际情况的数据挖掘应用解决方案。

要
加强大数据分析的重要性，提高从业者的素质。

投资资金和人力资源，自行开发
了拥有自主知识产权的数据挖掘系统，形成一条完整产业链，使我国工程成本行
业得到良性发展。

3.2 数据归纳
在传统项目管理的整个过程中，特别是对于建筑项目，通常使用瀑布式项目
管理模型。

WBS框架用于管理项目，将其分解为工作包单元。

WBS工作包涵盖了
从项目启动到项目完成的所有内容。

因此，每个工作包实际上都是项目成本的一
个小单位。

对于分散和较大的项目成本，WBS工作包可以用作数据汇总的单元。

每次WBS工作包的内容完成后，相关的数据成本信息都会汇总到该单元中，这使
得将来的成本审查更加方便，系统在调用成本数据的时候也拥有更加清晰的路径，能够有效地避免在成本分析的时候出现数据遗漏的问题。

3.3 数据存储
目前，数据存储主要基于非关系数据库，存储不同地理区域的大量数据，并
通过服务器之间的信息交换获得用户需求信息。

由于这些数据库系统的集中管理，任何故障都可能导致整个系统瘫痪，从而造成巨大的经济损失。

主要建筑工程企
业拥有大量的合同和丰富的资源，可以建立自己的分布式数据库。

然而，对于中
小企业来说，独立建立一个大型数据库非常困难，这对相关成本管理部门提出了
更高的要求。

要建立一个项目成本数据仓库进行统一管理。

目前，国内建设部门
已初步开展信息化建设，具备建设数据库的基本条件。

在此背景下，企业应提出
建设工程成本信息资源服务平台的概念，并通过政府部门建立统一的数据库平台，使更多中小企业参与进来，既强化数据监管，节省社会成本，也有可能挖掘出更
大潜在价值，进一步创造经济效益。

3.4 成本预测
成本预测是成本管理工作中的一个重要环节。

准确预测成本支出限额对控制
工程造价具有重要的指导作用。

在具体的实践过程中，成本预测包括两个方面。

首先，员工应分析成本支出的进展和成本支出的偏差状态，依靠数据模型分析相
应的数据，并根据数据分析结果进一步明确成本支出变化和偏差的根本原因。

还
应根据影响因素预测和分析未来的成本支出。

其次，工作人员应根据施工设计计
划对工程项目的总成本进行合理预测。

在实际工作中，工作人员可以使用数据模
型来预测每个子项目的成本支出，然后将这种情况与施工过程中可能的成本影响
因素相结合，为项目的总成本做出合理的预算。

根据预算结果，对资金投入比例、配置结构、配置时间节点进行针对性的调整,以形成科学的资源分配体系,实现成
本控制目标。

结束语
综上所述，大数据技术在建筑工程成本控制中发挥着巨大作用，具有一定的
时效性，可以根据设计方案进行更改，对建筑模型进行实时更改，并显示更改后
的内容，从而获得相关信息，为设计师在设计工作中提供可靠的依据。

传统的工
作方法需要大量的人力来获取数据，筹集资金也需要大量的投入。

大数据技术可
以直接完成信息采集工作，降低工程成本。

这项技术在工程的各个阶段都发挥着
重要作用，为工程提供更准确、更可靠的数据支持，将工程的最大效益开发出来。

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