大数据时代工程造价数据的采集与应用研究

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　　摘要：大数据技术的产生与发展，对我国部分行业产生深远影响。以建设工程造价为例，大数据技术引入有利于为工程提供最优的造价标准，使各个项目合理计算，对未来资金的使用作出评估，对节省企业成本具有重要意义。本文探讨我国工程造价现状及问题，并提出大数据工程造价的采集及应用方案，为工程造价管理的发展另辟蹊径。
　　关键词：大数据时代；工程造价；现状；问题
　　建筑行业是我国经济发展的重要组成部分，也是推进城市化进程的关键行业，在建筑工程施工过程中，造价是其中的关键环节，是保障施工方及投资方利益的关键部分，在工程造价过程中，需采取有效的数据采集方法，从而使工程造价更加理想。大数据技术的出现，使得海量数据能够被工程造价所应用，但需要对其中的数据进行筛选，从而提取利于工程造价的数据，以期为工程建设做出指导，但前提是需要保障数据的准确性及应用价值。
　　1我国工程造价现状及问题
　　1.1现状
　　工程造价管理是利用技术使人力及物力等资源予以合理调配的一种方法，从而实现工程投资效益的最大化。工程造价管理贯穿于整个工程，比如在设计及施工的各个方面彰显。工程造价管理对整体工程的收益及各个进度的质量控制等具有直接影响，能够反映工程实际建设现状，并观察资金的利用情况，针对发现资金无法有效利用的问题及时处理，并针对存在问题制定下一步的工作计划，使工程据预定的目标完成，在保障工程质量的同时实现企业经济效益的最大化。
　　现阶段地方相关组织根据本地区实际情况利用本地区的报价，反映工程耗费成本等指标，为工程建设提供虚拟报价。依据当地建材市场所公布的数据资源价格来实现动态计算，从而设计工程造价。造价需要在项目各项工程技术后后才能获得，且数据在项目结束后储存于企业档案部门，建设企业及其他企业无法分享，对后续工程项目进度无法有效判断，从而导致投资失败，致使多种资源浪费。
　　1.2问题
　　第一种问题为，将地方定额作为基础计算单位，造价相关指标只有企业个别人才能观看，参与方及企业多数员工无法了解造价内容，无法有效对成本进行控制。并未建立共享资源数据库，无法对数据合理筛选，从而使企业数据资源浪费，无法发挥价值。新的项目无法借鉴过去的数据，使工程建设效率降低，对企业发展不利。第二种问题为，工程量计算方式复杂，此项问题与从业人员职业素质及外在因素存在联系，数据超算及不合格计算等问题较为常见，此问题将导致企业成本受损，无法提升效益，且无法实现建设目标。第三种问题为，无法利用大数据分析。现阶段工程造价管理针对的为某时间段或者某类型项目，无法按建筑类型及建筑规模对数据进行利用，使企业无法为新的建筑工程提出评估或者可行性的建议，导致社会资源无法有效应用，造成社会多种资源的浪费。
　　2工程造价数据采集与应用
　　2.1全量造价数据体系下的采集方案
　　建筑工程涉及到海量信息，且信息具有动态特点及多源异构性。对此，可建设工程全量造价体系。本文通过案例方式对工程概况及工程造价等进行造价数据体系建设。XX市城市污水管网改造项目中，将X段污水管线设定在道路平分线的北方向4m位置，X1作为起点，位于XX街与城市排水口的交叉点，道路桩号为K0+43000，坐标为（x=4144111.521，y=4729854.841），将终点设定在该城市的第一污水厂西门位置，所设计的管线长度为1054.25m，规划的预留管D400长度设计为30m，预留管DN800长度设定为102m，此工程利用泥水平衡机顶管施工。对此工程数据进行探讨与观察，工程涉及区域公司、工程名称、建设类型等各项内容。此体系建立后，建立分项工程数据体系，其中包括土方工程及管道铺设、污水检查等环节，土方工程中会涉及到基坑开挖及多余土方回填等内容。建立造价费用数据体系，其中包括分项工程及其他项目等，对工程涉及的项目单价进行统计，包括人力费用、材料费用、设备费用等。
　　2.2数据分析及应用流程
　　利用统计学及计算机科学能够实现大数据分析，比如利用因子分析法及相关分析法等，若数据量较大，传统统计方法无法满足，便可利用大数据分析方式，利用散列法及索引等，从而对数据进行检索，满足数据需求。通过迭代计算方式，对工程造价的影响因素进行重复分析，通过不断的优化，能够对数据进行准确评估。在本次案例分析中，可通过造价大数据对有价值的数据进行提取。在应用过程中，建立数据模型，通过数据抽取、数据分析、数据集成方式对数据进行聚合及关联，筛选可用数据，将数据集中在数据处理中心，进行分类及抓取，从而对工程造价进行分析，结合物联网及大数据、BIM技术，将数据分享到参与建设的各个单位中。
　　2.3BIM技术的应用
　　BIM技术在工程领域的广泛应用，使工程造价大数据技术具有发展契机。BIM技术利用三维建模方式，形成数据库，并在建设整体过程中应用。BIM模型能对造价过程进行实时监督与分析。观察不同阶段的数据，建立相关数据模型，从而对工程量进行分析与处理，实现业主对工程造价的跟踪，保障业主能够实时监督建筑工程的实际进度，满足工程建设透明化需求。利用BIM输出的工程投标费用。在施工过程中，将BIM模型及工程量，利用模拟方式选择最优的技术方案，在施工中，可防止造价受到影响，与设计存在偏离。造价大数据能够预算市场各项材料及人工的价格走向，从而制定有效的采购方案，降低采购成本。利用BIM模型可策划节点及时间等，制定最优的人员配置方案，控制动态成本。
　　2.4工程造价大数据应用需注意的问题
　　现阶段我国工程建设各个参与方资料管理有纸质资料及电子资料，各方并未建立数据接口，数据在产业链中分享时，处于不同格式，无法实现兼容，导致接收者只能被动采取人工整理方式，这种方式耗费人力及精力，需花费较长时间，在工程建设过程中，数据量较大，因此人工整理将对工程进度设计造成影响，若无法对数据展开及时的分析与处理，企业无法在市场竞争中占领先机，若设计单位利用BIM技术将设计结果提交，但数据格式并没有统一标准，那么识别文件将会存在问题。大数据技术应用还需注意安全风险，由于数据来源于网络，并在网络中分享，容易被盗取，需要设置安全补丁，因此注意安全风险是保障数据传输的可靠性的基础，对档案保密机制具有重要意义。
　　结束语：
　　建筑工程在建设过程中涉及到内容较为宽泛，所涵盖的信息量较大，应根据数据形式，从而建设大数据采集及工程造价管理体系，通过有用的信息，为工程造价提供设计依据，使工程建设能够根据造价展开，满足不同阶段的设计标准。建设企业可利用BIM技术及云平台等技术，实现信息储存及数据传输，在保障无纸化办公的情况下，尽量减少对社会资料的消耗，从而控制工程成本，提升企业经济效益。
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　　（作者单位：江苏嘉加诚工程投资咨询有限公司）
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