大数据挖掘在工程项目管理中的应用

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1、大数据挖掘在工程项目管理中的应用曾晖（五邑大学土木建筑学院，广东江门５２９０２０）摘要：大数据时代背景下传统的工程项目管理已经不能适应科学管理的要求，而数据挖掘这一技术手段为工程项目管理提供了新的提升路径。从大数据背景出发，分析了工程项目管理的困境，提出了构建大数据挖掘的管理层次和制度结构以及大数据挖掘项目组解决方法，基于房地产工程项目设计了工期进度控制模型并进行了应用性研究。关键词：大数据；数据挖掘；工程项目；工程管理ＤＯＩ：１０．６０４９／ｋｊｊｂｙｄｃ．２０１４ＧＣ０３０３中图分类号：Ｆ０６２．４文献标

2、识码：Ａ文章编号：１００１－７３４８（２０１４）１１－００４６－０３耗费时间长、影响因素多等特征决定了工程项目的信０引言息管理具有多元性。信息数据的多元性体现在工程管理的各个环节，如前期决策中信息来源渠道多，人力、随着信息化和知识化时代的到来，尤其是大数据［４］［１］物力、财力管理都基于各种信息资源。另一方面，工的蓬勃发展，我国工程项目管理受到了严峻挑战，以程项目管理采取全周期管理模式，时间周期长，各种信往的管理方法已经难以适应时代要求。大量的信息和息流在动态的时间流中持续分布。因此，工程项目的数据是工程项目

3、建设的根基，从科技管理角度来看，这信息化管理是大势所趋。些信息资源的科学管理成为现阶段工程管理的重要瓶颈［２］。工程项目管理是一种以工程项目为对象的系统１．２大数据挖掘为工程项目管理优化提供了新路径管理方法，通过对工程项目的全过程动态管理来实现大数据的出现将为工程项目的科技信息管理创造整体目标。鉴于工程项目的系统性、动态性以及时代新的发展契机，为工程项目的效率管理、质量管理、风要求，本文认为大数据技术的出现为工程项目管理带险管理等创造优化路径。大数据挖掘有助于工程项目来了新的发展方向，将大大提升工程项目管理各

4、环节管理效率提升，由于项目的系统性和复杂性，工程项目和整体的信息处理效率，为项目决策提供有效的信息管理的低效率普遍存在，而大数据挖掘技术凭借先进参考，进而实现项目效益增值。的技术手段提高数据管理效率。以工程项目管理的绩效评估为例，绩效评估常常出现指标过多、评价成本过１大数据挖掘与工程项目管理交互分析高等问题，大数据挖掘为解决这一问题带来了新方法。在工程项目管理中引入大数据挖掘技术，可以从庞大１．１大数据背景下工程项目管理发展趋势的数据库中找到最符合项目要求的绩效指标即关键绩在社会经济高速发展的今天，先进的科技

5、管理成效指标，这将减少工程项目管理的工作量，提高绩效管为各行各业获得竞争优势的途径之一，也是工程项目理效率。管理中的重要工作内容。科技管理以计算机为技术依大数据挖掘为工程项目管理的全面风险管理带来托，以庞大的信息流和资源流为管理对象，为冗杂的信了新思路。在工程行业中，庞大复杂的数据中隐藏着息资源的搜集、筛选、存档以及传送提供一个网络信息各种风险，对项目乃至企业长期发展带来隐患。大数平台，以实现科技管理活动的流程化、信息化和自动据管理中，数据仓库不仅能及时收集现有和历史数据，［３］化。基于科技管理的这些特点，我

6、国工程项目管理也还能对各个孤立存在的数据进行初步处理和转换，形呈现出数据多元化、动态化以及信息化管理等发展趋成相互联系的统一数据集，为项目中各数据使用者提势。一方面，在传统行业中，工程行业是数据量最大、供一个透明的信息平台，减少信息流通中虚假信息和项目规模最大的行业，参与主体多、覆盖地域范围广、交流障碍等因素带来的风险。收稿日期：２０１４－０３－３１作者简介：曾晖（１９６９－），女，四川成都人，博士，五邑大学土木建筑学院副教授，研究方向为工程管理、房地产经济。第１１期曾晖：大数据挖掘在工程项目管理中的应用·４

7、７·［８］可能低的成本达到最好的质量效果。①建立工期进２大数据时代背景下工程项目管理困境度数据挖掘项目组。整合资金数据、供应商数据、工程计划数据、施工基础数据等，通过数据挖掘建立相应的（１）随着需求多元化的发展，生产贴合市场个性化控制体系以保证工期进度有效推进；②建立工程质量需求的工程产品面临新的挑战。工程设计和评估过程数据挖掘项目组。整合施工基础数据、质量检测数据、中由于存在固有的刚性和惯性，使得很难实现与市场物流仓储数据、工期进度数据等，通过数据挖掘建立相需求的高度贴合。在大数据背景下，市场需求不断转应的

8、控制体系，避免因物料管理不规范、阶段验收和隐化为各类数据，如果不能对这些数据作及时、科学的处蔽工程验收不规范、计划安排不科学导致盲目抢工期，理，就可能造成困境：一是由于对数据的不完全解读，以及设计本身缺陷导致质量失控等问题；③建立成本使得工程设计和评估与市场不完全贴合，即产出的最控制数据挖掘项目组，整合物料数据、成本核算数据、后产品不能最佳地满足市场需要；二是由于对数据的质量控制数据、工程进度数据、