大数据在工程造价中的应用前景分析

大数据在工程造价中的应用前景分析

发表时间：2018-11-17T18:39:26.877Z 来源：《建筑模拟》2018年第24期作者：李金苹

[导读] 大数据是如今在各行各业不同领域都非常热门的一个词汇；工程造价，伴随着建设工程而生的传统行业必要要素。

李金苹

山东同圆工程管理咨询有限公司山东济南 250022

摘要：在这个信息服务于社会发展的环境背景下，各个行业的信息化建设已经成为大势所趋，而工程造价涉及的数据比较多，如果在其中融入更多的信息化，能有效提升工作效率，降低劳动强度，使得整体工程造价工作更为规范。鉴于此，文章主要针对大数据环境下工程造价应用前景进行相关分析，对其中存在的问题提出有效的解决和完善策略，以期促进工程造价行业朝更为科学和先进的方向发展。

关键词：大数据；工程造价；应用前景

引言

大数据是如今在各行各业不同领域都非常热门的一个词汇；工程造价，伴随着建设工程而生的传统行业必要要素。在国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，大力促进大数据发展的时代背景下，本身包含海量数据的工程造价行业势必将与大数据发生碰撞，形成新时代新平台和具有鲜明时代特征的工程造价新规则。目前，部分大型施工单位已经尝试将大数据技术应用到其建设工程的各个环节中，从投标策略比选到施工过程管理；大型设计院在整个设计任务周期中也开始运用大数据技术进行数据分析、数据存储、数据可视化等工作。近些年在工程造价行业内的BIM技术则可以视为工程造价行业在信息化、数据化道路上与大数据技术对接的接口。

1大数据的介绍与发展现状

随着信息技术的快速发展，人类社会的发展进入了数据爆炸时代。任何行业都存在着巨大的信息量。这些海量信息如果利用传统的人工模式来整理、分析是不可能的，必须借助电脑、数据库等工具进行运算、处理。大数据颠覆了传统数据的特点，其主要呈现出大量、多样、快速性。目前普遍认为大数据的数量一般要至少达到10TB。数据的类型多样且结构多种，数据增长速度快，处理起来也快，至于每条信息的价值量来说，每条信息的价值含量不高。此外，国内越来越多的专家学者选择研究大数据，研究结果均提出了一些相对来说特殊的结果。就目前国际大环境来看，各国越来越注重大数据领域内的研究。美国前任总统奥巴马曾提出“大数据研究和发展倡议”，希望从国家层面支持大数据研究。后来，慢慢地，网络发展也越来越依赖大数据，其它发展较快的国家像英国和日本都逐渐将大数据发展上升为国家战略。

2传统工程造价行业存在的问题

2.1数据信息化不足

虽然工程造价行业已经在数据信息化上做出的尝试和努力，诸如在电力造价的各个阶段使用相应的造价软件完成造价编审工作，在市政基建工程算量阶段使用算量软件构建模型计算工程量等，但总体来看，整个工程造价行业仍然处于将数据存储于表格中，计算和数据分析全靠工程造价从业人员人工操作的阶段。一套数据是否完备，是否合理，是否可用于造价编审工作，怎样调用这些数据，这些问题都考验着工程造价从业人员。这就对工程造价从业人员的业务素养和经验提出了要求，业务素养和经验的差异最终可能会带来编审结果的巨大差异。

2.2信息共享亟须改善

信息带来价值，信息提供所需，信息共享可以提升信息的对称效应，在信息化高速发展的新时代很难避免工程建设领域信息孤岛现象的出现。

2.3工程造价信息化的人员队伍的综合素养和专业能力不足

无论是目前信息网络系统功能的完善程度，还是工作人员的实际工作效果，工程造价信息化人员队伍的能力都显示出了严重不足。很多工作人员都没有经过专业的培训，对信息化了解不到位，在工作中也不能够充分利用工程造价信息化的价值和作用；专业的工作人员数量少，工作经验不足，在工作中不能够做到游刃有余，这些都影响了工作的创新和发展。

3大数据在工程造价中的应用前景

3.1数据信息化

针对工程造价数据信息化，BIM技术已经是一个行之有效的开始。BIM技术在国内通常的理解是建筑信息模型，主要指利用3D数字技术对建筑物实体建立仿真模型，从理论上说等于在虚拟的平台上进行建筑物的模拟设计，并对施工过程、进度、后期维护管理等进行模仿，实现建筑工程的数字化管理。其主要作用时间为工程全生命周期。BIM技术很好的将其作用时间内的工程相关数据信息化、可视化。它具有很完善的逻辑层级，并且将工程建设中的建设、设计、监理、施工等各参建单位联动到同一平台上，同时依托其协调性、模拟性等特点，一并解决了工程造价过程中可能会遇到的数据完备性、合理性、易用性问题。目前，BIM技术已经比较广泛的应用于大型设计院，部分大型施工企业也开始尝试使用BIM技术指导施工。资料搜索查询，设计深化进入BIM5D模型，签证存储计算等工作的效率较未使用BIM技术之前提高超过50%，提升显而易见。

3.2规定统一的工程数据标准

对于大数据而言，其研究基础必须要求数据统一、规范，以便于后续分析工作的开展。就目前来说，虽然我国规定的有统一的工程计量方面的清单计价标准，但是在实际操作过程中，绝大多数的企业仍然按照习惯采取各地工程定额过程中规定的方法。就计量单位、计算方法和适用性来看，各地工程定额的标准也不同，这样一来，按照一种标准收集起来的相关数据的重复利用率就很低，也不具有通用性，不便于整个行业内部对数据的分析和整理。要想改变这种局限性，就必须一开始建立统一的元数据标准。这样一来，不同系统之间可以进行数据交换和数据共享，从而减少收集数据、处理数据的时间和费用。此外，大数据还可以对结构不一样的数据进行一定程度上的规范，从而减少信息的处理难度。

3.3建立企业性、地区性造价工程数据库

建立企业性、地区性造价工程数据库，对于改善传统工程造价行业内重复询价，重复计算，数据利用率低等问题大有裨益。先利用BIM等业内技术构建一个项目的数据网络，再利用Hadoop、SQL等数据平台将同企业或同地区的多个项目汇聚成更大的网络。相同材料不

再重复询价，同类工程有更有说服力的指标以供参考，同类问题有类似的解决办法，而罕见材料价，新工程类别，新造价问题作为新增条目进入数据库，利用数据平台的高扩展性进行更新。增加已有数据的利用率，就是使工程造价工作标准化程度提高，避免因为不同造价人员审核结果差异大而造成损失，同时提高效率。另外，很多大数据处理框架下集成的机器学习库可以简单的为工程造价提供便利。例如，工程造价中经常会预测未来材料价变化，以便作出工程决策或者施工计划。现在普遍的做法是利用最近一个周期的材料价的平均值作为预测值进行测算。而对于像材料价格这样的数据集，利用深度神经网络模型（DNN）和随机森林（RandomForest）回归模型等机器学习库中很常见的模型预测未来的材料价已经达到很高的拟合度。这些大数据技术的工具可以更好地为工程造价工作提供服务。

结语

综上所述，我国的工程造价行业在大数据的背景下取得了一定的发展，但仍存在一定的问题，且发展水平也参差不齐。尤其是近些年，中国与国际市场的交流合作越来越多，中国市场的对外开放，使得国外很多数据分析公司及造价咨询企业相继进入中国市场，该行业的竞争逐渐加大。因此，在这种背景下，国内企业必须借助大数据的优势，加强自主研发，不断促进该行业的可持续发展。

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