工程项目管理中大数据挖掘的运用范文

［摘要］本文主要以工程项目管理中大数据挖掘的应用为重点进行阐述，结合当下工程项目管理中大数据挖掘应用存在的问题为主要依据，阐述了大数据挖掘的类型和工程项目管理中大数据挖掘的优势，然后从构建大数据挖掘的制度框架与管理层次、组建大数据挖掘小组、构建工期进度控制模型这几个方面进行深入探索与研究，其目的在于加强大数据挖掘在工程项目管理中的应用效率，从而为建筑企业带来更多的经济效益。

［关键词］工程项目管理；大数据；挖掘技术

引言

在信息时代背景下，我国已经进入了信息化时代。目前，信息化在各个领域中都得到了广泛的应用，利用计算机技术，可以有效提升工作的质量与效率，并且，还有助于企业进行管理，从而促进企业长期稳定发展。随着我国社会经济的不断发展，建筑行业得到了快速的发展，大数据给工程项目管理带来了新的契机和挑战。通过整理与分析大量的信息数据，可以加强工程项目管理力度，保证工程项目管理的质量和效率，为建筑企业长期稳定发展奠定坚实基础。本文针对工程项目管理中大数据挖掘的应用进行深入分析。

1大数据挖掘相关概述

大数据挖掘属于KDD发展过程中一个重要的步骤，其可以在大量信息数据中挑选出一些完整性较低的信息数据，并且还可以有针对性的抽取一些过于模糊或者是相对简单的信息数据。这些信息数据都具有一个共同的特点，难以被人们发现，但有真实存在[1]。根据KDD的全拼，可以理解为发现知识的一个过程。在大数据挖掘系统中，引擎属于重要的组成部分，其可以准确规划和分类大数据的特点、类别、关联、价值，有助于在大系统中对大数据挖掘技术进行合理应用。

2大数据挖掘的类型

2.1大数据库在工程项目管理中，经常用到的大数据挖掘就是大数据库。在大数据库中，主要有两种类型，其一关系型大数据库，代表产品有DB2；其二，层次数据库等，代表产品有IMS层次数据库[2]。其中关系型大数据库和其他类型大数据库相比，结构更加严谨，条理更加清晰。关系型大数据库的存储形式为大数据挖掘技术提供了较多的便利，从而使大数据挖掘在工程项目管理中应用更加方便和灵活。

2.2大数据仓库大数据挖掘中，大数据仓库可以为工程项目管理提供有效的路径，其主要是指在解决某一个实际问题的过程中，充分发挥自身储量大的特点，轻松对异构大数据源问题进行解决。并且，大数据库仓库由多个不同的异构大数据源组成，因此，在对异构大数据问题进行处理时，大数据仓具有不可替代的作用和优势。

2.3多媒体大数据多媒体大数据的覆盖面较为广泛，例如，包括音频类、视频类、图像类等大数据。在各个大数据信息传输的过程中，可以自然进行互动[3]。但是，在新时代背景下，受到多媒体时代的影响，一般情况下大数据都是以多维的形式存在的，这在一定程度上影响了大数据挖掘在工程项目管理中的应用。

3工程项目管理中大数据挖掘的优势

3.1有助于提升工程项目管理质量在信息时代背景下，在工程项目管理中应用大数据挖掘是必然趋势。利用大数据挖掘，可以使企业对自身实际发展情况以及行业发展情况有一个准确深入的了解，以便于管理人员对企业发展战略和发展方向进行及时调整，从而使企业可以在建筑行业市场中占据有力位置，获得更多的经济效益。针对工程项目管理工作来讲，利用大数据挖掘，可以有效提升管理效率和质量，并且还有助于企业及时发现市场中存在的风险，并及时进行防范，从而为企业长期稳定发展奠定坚实基础。因为建筑工程自身的特点，所以在进行工程项目管理时会存在一定的困难。工程项目管理具有复杂性、系统性的特点，使工程项目管理工作表面看起来较为繁琐复杂，并且没有关联性，从而导致工程项目的管理质量效果不佳[4]。而在工程项目管理中，利用大数据挖掘，分析和整理大量的数据信息，可以发现工程项目中各个管理工作之间都存在一定的内在联系，从而使管理人员可以通过多样化的方式对工程项目进行管理，这样会有效提升工程项目管理的水平和效率。

3.2有助于提升风险管理质量因为建筑工程项目需要消耗大量的资金，并且建筑周期较长，所以管理人员需要注重工程项目管理中的全面风险管理工作，只有这样，才可以使工程项目顺利进行，从而为建筑企业带来更多的经济效益[5]。在工程项目管理中，利用大数据挖掘，可以对各种信息数据中隐藏的信息与价值进行深入了解，以便于管理人员可以准确的判断建筑工程项目中有可能存在和发生的风险，从而为进行风险管理工作奠定坚实基础。此外，利用大数据挖掘，可以把所有具有内在联系的信息数据进行结合，构建一个具有公开性和透明性的信息平台，使信息交流更加便捷和及时，从而有效规避风险。

3.3有助于优化管理路径随着我国社会经济的不断发展，工程项目建设的规模也随之扩大，工程项目的管理难度也在随之提升[6]。在工程项目管理中，充分利用信息化手段，可以有效提升信息数据的处理效率和能力，在工程项目管理中，利用大数据技术，将会成为主流的发展趋势。大数据挖掘具有较强的收集能力与整合能力，充分利用大数据挖掘的这一特点，对信息路径进行有效分析，可以有效优化信息数据处理的质量和效率，并且还可以有效减少管理人员的压力，使工程项目管理更加系统化和规范化，起到优化管理路径的作用。

4工程项目管理中大数据挖掘应用存在的问题

4.1在信息数据收集和处理方面存在的问题目前，工程项目管理中，涉及到大量的信息数据，如果没有对这些数据进行及时准确的处理，那么会严重影响到工程项目管理的质量和效率[7]。首先，如果对信息数据没有进行完全的分析和整合，那么有可能会出现工程项目方案不符合市场要求的情况，从而影响到产品未来的销售情况，最终影响到企业的经济收益。其次，如果没有对信息数据进行准确的判断，板鹅有可能会对整个建筑企业的经营产生严重的影响，造成严重的经济损失。从以上两个问题中，可以看出，受到大数据挖掘的影响，需要把信息数据的收集工作和处理工作作为管理的重点内容，如果收集工作和处理工作出现问题，那么一定会影响到整个项目工程的顺利开展。

4.2受到市场经济环境的影响我国从改革初期到如今，市场经济体系发生了巨大改变，在这样的环境背景下，给工程项目管理带来了新的契机和挑战。在新时代背景下，所有企业无时无刻都会受到外部市场，甚至会给企业发展带来严重的影响。而且，对着经济全球化发展，部分企业也受到全球经济市场的影响，在2007年的全球经济危机，对我国部分中小企业产生了巨大的冲击，就是典型的一个例子。因此，想要有效提升工程项目管理质量和效率，就需要对相应的体系进行完善，从而加强对成本的控制，提升施工效率和质量。同时，需要在大的市场经济环境中，对信息数据进行收集与处理，以便于更好的及西宁工程项目管理。

5工程项目管理中大数据挖掘的应用

5.1构建大数据挖掘的制度框架与管理层次想要使大数据挖掘在工程项目管理中得到更好的应用，首先就需要构建大数据挖掘的制度框架和管理层次[8]。在工程项目管理中，各个部门与机构都有不同的作用与职责。因此，建筑企业可以通过分层管理和集中控制的模式，使各个部门与机构可以明确自身的职能。项目公司属于信息数据的收集者，集团公司属于通过信息数据进行决策的决策者，所以，在项目工程管理过程中，项目公司需要结合集团公司的实际需求，对信息数据进行收集，并把收集到的信息完整的传送给集团公司。通过这样的管理模式，集团公司可以有效整理、分析、评估多有的信息数据，以便于集团公司对项目工程进行准确合理的判断，做出有利于公司发展的决策。在构建大数据挖掘制度框架时，建筑企业需要结合自身的业务工作、信息数据、管理工作的需求，从而构建一个控制与处理信息数据的中心，只有这样才保证工程项目管理的质量与效率。

5.2组建大数据挖掘小组在新时代背景下，企业长期稳定发展的关键就是人才的建设。大数据挖掘技术属于一种新型的管理模式，要求专门的团队来进行搭建服务平台的工作，还需要专业的大数据挖掘小组来进行管理的工作，只有这样才可以保证大数据挖掘在工程项目管理中的充分运用。专业大数据挖掘小组可以分为以下两个部分进行构建。

5.2.1组建项目工程进度数据挖掘小组在工程项目施工过程中，会产生大量的信息数据，其中包括工程项目方案、原始建设资金、施工基础性信息数据等等[9]。建筑企业想要充分应用大数据挖掘技术，需要组建项目工程进度数据挖掘小组，小组成员利用大数据挖掘技术，对信息数据进行全面的收集和处理，然后在专业的评估工作人员指导下，深入挖掘这些信息数据的价值，从而构建相应的数据控制体系，以便于施工进度可以按照规定时间完成。

5.2.2组建项目工程质量分析数据挖掘小组专业的质量分析数据挖掘小组，可以有效整合工程项目施工时产生的信息数据，通过大数据挖掘技术，创建对应的质量控制结构，使管理人员可以及时发现整个施工过程中可能发生的风险和失误。例如，预防工程施工设计存在缺陷问题、预防施工材料管理不够严谨问题、预防工程验收环节不够规范问题等等。通过组建项目工程质量分析数据挖掘小组，可以有效提升工程项目的施工质量和效率。

5.2.3组建项目工程成本控制数据挖掘小组项目工程成本控制数据挖掘小组主要负责对工程项目中各种数据信息进行详细的划分和整理，例如，质量参数信息、物流仓储数据信息、成本预算数据信息、质量检验数据信息、施工物料成本数据信息等，然后通过大数据挖掘技术，创建对应的成本控制系统。通过成本控制体系，可以充分体现出工程项目成本在工程项目管理中的重要性，并且也可以有效防止因为工期拖延或者是超预算而引起工程项目施工质量降低的情况。

5.3构建工期进度控制模型

在工程项目管理中，工期进度是较为控制的环节，导致工期延误的情况有很多种，例如项目设计偏差、准备工作不足、施工设备没有按时就位、施工管理不恰当。因此，建筑企业可以充分利用大数据挖掘技术，创建相关部门与相关管理机制，通过数据，把施工一线的实时信息数据传送到管理人员面前，并把信息数据进行存储，以便于以后进行数据挖掘分析。在行政管理制度上，可以通过集团总部-地区公司-项目公司-前线的模式，来加强管理。工程项目部和现场施工人员之间存在一定的业务往来，工程项目部门需要把施工过程中各种现场信息数据录入到系统中，然后将信息数据传送到公司的数据库中，在此同时，公司也可以把数据库中的数据传送给工程项目部。此外，建筑公司的各个部门可以在大数据库中，对信息进行查看，以便于更好的进行管理调度，而且还可以利用各种数据库挖掘项目组，对数据进行深入挖掘和分析。

6结束语

总而言之，在新时代背景下，在工程项目管理中应用大数据挖掘是非常重要的，其是工程项目质量保证的关键。但是，目前受到各种因素的影响，大数据挖掘在工程项目管理中的应用存在一定的问题。因此，建筑企业需要充分利用大数据挖掘的特点和优势，并通过合理的方式对大数据挖掘进行应用，使大数据挖掘可以充分发挥出自身的作用和价值，从而提升工程项目管理的质量和效率，为建筑企业带来更多的经济效益。

参考文献

[1]肖磊.以业务管理为基础，以工程项目为主线——大数据中心建设助力项目管理提升[J].施工企业管理，2017（10）.

[2]葛华丰.大数据挖掘在工程项目管理中的应用[J].工程技术：文摘版，2016（9）：98-99.

[3]王秋平.大数据挖掘在工程项目管理中的应用[J].建材发展导向，2016，14（23）：92-93.

[4]施骞.智能交互的决策场大数据情景下重大工程项目管理新趋势[J].项目管理评论，2018（2）.

[5]夏晴晴.如何运用大数据提升建筑工程项目管理的水平[J].城市建设理论研究：电子版，2016，6（7）.

[6]俞彦华.大数据挖掘技术在工程项目管理中的应用[J].建筑工程技术与设计，2017（6）.

[7]于正晨.工程项目管理中大数据挖掘的应用研究[J].建筑工程技术与设计，2016（34）.

[8]黄慧平.大数据挖掘在工程项目管理中的应用探析[J].山西建筑，2017，43（13）：256-257.

[9]王欢.基于数据挖掘技术的项目风险管理研究[J].信息记录材料，2017，18（5）：94-96.

作者：张庆帆 单位：重庆建工建材物流有限公司