大数据时代工程造价面临的机遇与挑战

大数据时代工程造价面临的机遇与挑战

发表时间：2016-11-11T11:20:29.113Z 来源：《低碳地产》2016年13期作者：李满红

[导读] 【摘要】从大数据的基本概念及其特征入手，简述大数据在工程造价中的应用，剖析工程造价与大数据融合的优势及大数据时代工程造价面临的挑战，指出大数据在工程造价领域的前景及重要性。

广东宏正工程咨询有限公司

【摘要】从大数据的基本概念及其特征入手，简述大数据在工程造价中的应用，剖析工程造价与大数据融合的优势及大数据时代工程造价面临的挑战，指出大数据在工程造价领域的前景及重要性。

【关键词】大数据技术；工程造价；应用；优势；挑战

一、什么是大数据

大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据概念上虽然与“海量数据”和“大规模数据”相似，但仍存在重要的差别。在内涵方面，它不仅包含了“海量数据”和“大规模数据”，而且还包括了更为复杂的数据类型；在数据处理方面，数据处理的响应速度由传统的周、天、小时降为分、秒的时间处理周期，需要借助云计算、物联网技术降低成本，提高处理大数据的效率。

二、大数据在工程造价中的应用

大数据的储存、处理、分析，主要的目的之一就是从海量数据中“提纯”出有用的信息。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据技术解决了传统建筑行业企业缺乏有效的信息化应用，无法通过传统方法管理海量工程数据，难以实现精细化管理的难题。基于大数据为基础的云计算技术迅速影响了工程造价行业。

以造价通为例子，中建普联的云计算服务中建普联造价专注于建筑材料的信息服务，造价通是广东中建普联科技有限公司搭建的基于互联网的建筑材料价格信息服务互动门户平台，而其云造价就部署在这个平台上。中建普联的云服务包含云造价和云采购两种云计算服务。云造价总共包含：向用户提供包括企业数据应用、管理、存储、定制等方面的服务，而云采购则是借助公司的建材信息库为企业导入优质建材资源，帮助企业完成项目材料询价、选型、定品牌。这就是大数据技术在工程造价中的应用的典型例子。2015年广联达公司推出广联达云计价平台，广联达云计价平台产品是以“云”+“端”的形式，为计价客户群提供概算、预算、竣工结算阶段的数据编审、积累、分析和挖掘再利用的平台，可贯穿工程全生命周期，实现各阶段数据零损耗流转，极大提高工作效率。由此可见，工程造价行业已经进入大数据的时代。

三、工程造价与大数据融合的优势

工程造价行业本身就是大数据技术，项目数据量庞大、类型复杂、数据流转快、分析决策失效高、数据潜在的价值高，把大数据与工程造价有效融合，具有很多优势。

1.工程造价与大数据融合增加工程造价的全面性。利用大数据，使工程造价系统的物料成本、运输成本以及人工成本等一系列可控因素得到充分体现，更能将由于气象、地质、质量评价等隐性因素带来的工程造价风险得以体现，使得工程造价成果更加合理，数据更加全面；

2.工程造价与大数据融合对后续建设项目具有指导性作用。工程造价本身就是一个动态的系统，数据信息变化无穷。数据信息只有在实际使用中实现互通和共享，才会具有生命力。大数据恰恰能将工程造价的巨量数据有效统筹起来，通过互联网将数据信息分享出去，从而使有用的数据得以在后续工程中得到应用，并指导后续工程向良性且优化方向推进；

3.工程造价与大数据融合增加工程造价的规范性。大数据的优势在于多角度多层次地使数据之间得到相互求证，从而能够有效地剔除异常数据，使工程造价的发展更具规范性；

4.工程造价与大数据融合促进BIM技术的早日成熟，从而使工程造价行业得到质的飞跃。

四、大数据时代工程造价面临的挑战

目前，大数据技术在工程造价行业的运用仍存在一些困难。首先在数据收集方面，要对收集到的数据进行录入，并进行有效分析，去伪求真，尽可能收集异源、异构的数据，必要时还要与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和有效性。其次是数据存储，要达到低成本、低耗能、高可靠性的目标，在存储数据时，一定要按照一定的规则对数据进行分类，以便能便捷、有效地利用起来。再次大数据系统本身的安全性也是值得关注的，一方面要提倡数据共享，另一方面又要防止数据被滥用，甚至是非法利用。

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。工程造价行业应紧随大数据发展步伐，勇于探索，不断创新，提升整个行业的地位，充分发挥大数据在工程造价行业中的指导作用，推动建设工程造价行业的革新发展！总之，大数据技术在工程造价行业中的运用前景是十分光明的。

参考文献：

[1] 赵彬，孙会锋.基于目标成本管理构建房地产项目成本数据库[J].项目管理技术，2013，8