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摘要：随着大数据时代的来临和信息化程度的不断提高，工程项目信息化管理水平亟须加强，工程项目各环节均拥有大量的数据资料，特别是造价管理方面的数据，大数据技术对传统的造价管理理念带来的变革。为了促进造价管理的信息化、提升工程造价管理工作的水平，下面对大数据环境下工程造价信息化管理进行探讨及分析，提出造价管理工作在大数据环境下的措施方法，使其不断与国际接轨，针对大数据下的公司造价管理工作的研究具有一定必要性和现实意义。
关键词：大数据；建筑工程造价；存在问题；解决措施
前言：随着我国社会的不断发展，互联网信息技术的应用越来越普及，在企业的资源管理、生产运营、人力资源管理等诸多方面的得到了很好的发挥，新一代协同办公模式更进一步的促进我国建筑工程造价管理的信息化发展。近几年，工程造价企业所拥有的造价管理软件和计算机系统越来越多。虽然，大部分工程造价管理机构都形成全面的工程造价信息管理平台，但是在应用上还停留在传统的工程量计算、计价汇总等初级阶段，没有一套健全的工程造价资源共享系统，缺乏完善的信息资源数据库，在一定程度上影响工程造价管理工作的顺利发展。
一、大数据背景概述
大数据实际上就在一定时期内不能基于常规软件进行管理、处理的数据。大数据要求基于新的处理模式才能够具有更强决策力、更强洞察力、更流畅优化能力。大数据作为信息资产具有海量、增长率高、多元化的优势。麦肯锡研究所对大数据定义为，大数据是规模大到数据获取、数据存储、数据管理以及数据分析等都超出传统数据库软件工具范围的数据集合。其特征是数据规模海量、数据流转速度快、数据类型多元化以及价值密度低。大数据具有重要的战略意义，主要表现为大数据能够对庞大数据信息进行掌握，通过专业化的处理海量信息，使加工信息的能力提高，从而基于数据加工实现数据增值。和传统数据不同，大数据具有4V特征，也就是大量化（volume）[1]、多元化（variety）、快速化（velocity）、以及价值化（value）。
二、大数据背景下建筑工程造价存在问题
（一）共享效率问题
我国基础建设近年来发展快速，每完成一个项目都会有大量的工程造价数据信息得以保留，故事实上我国工程造价数据已经非常丰富且足够。但是在数据信息的采集、加工和发布过程中缺乏统一的标准，而且缺乏统一的分类、编码和规划，主要是各省和政府都具有各自的工程造价标准，同时施工单位和建设单位的造价规则和计算方法也都存在差异，这就造成了同一项目数据按照不同利益集团出现不同的概预算结果；另外，由于缺乏统一的标准以及行业约束性的交换协议与接口，造成工程造价数据共享利用成为困难，使得大量有价值的数据没有充分发挥其作用，达不到互联互通的良好效果。
（二）计算方式问题
由于工程计价的区域性差异及参建企业内部数据的保密性，难以积累与共享造价数据。造价数据仅掌握在企业各部门或个人手中，没有形成资源共享的数据库，不能进行数据分析与筛选，使有效数据变无效，以致新的项目无法借鉴既有工程成果，形成大量效率低下的重复劳动，严重浪费社会资源。
（三）工程量问题
受人员业务水平及计算方法等因素影响较大，数据漏算、超算等不准确现象普遍存在。
（四）无法全面进行大数据分析
目前的造价管理工作只针对某时间段、某类型的特定项目，无法按时间轴、建筑类型、面积、层高等因素进行数据梳理，无法为项目各参与企业提供可行性分析及趋势预测信息、无法高效合理地利用社会资源。
（五）人员队伍问题
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[2]，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。
三、大数据背景下建筑工程造价存在问题解决措施
（一）加强数据标准统一性、规范性
工程造价管理工作应该具有统一的数据收集标准，这样才能确保数据质量和公开透明原则，不管是对于国家还是行业来讲，建立与工程造价体系相协调的造价信息数据库标准，能够实现全国工程造价信息的统一和规范性，只有满足这一要求，才能确保后期数据征集与处理的科学。
（二）拓展数据采集来源渠道
目前，工程造价方面所应用的数据量非常大，但是在使用过程中共享率很低，大部分处于无用功状态，对于造价管理工作起不到很好的辅助作用。在提高数据库质量和标准之后，为了提高数据库的应用和效率，应该进一步完善数据库的收集和处理，提高整体数据的应用率和质量标准。数据库采集过程中应该确保数据源的有效和质量，进行整合与科学分类，为更多不具备自建数据库能力的中小企业提供技术支持，在很大程度上促进全国工程造价数据库的收集，这不仅可以解决成本问题，还能进一步完善工程造价管理水平，提高我国工程建设的整体能力，逐渐向世界各地工程建设方向拓展。
（三）基于大数据背景下的投标报价过程
采用大数据库里的企业资料，估算人员、材料、设备等的耗损量，制定企业定额，并按照投标项目的实际情况合理修整定额中的少数条目；而且，借助BIM模型输出项目数据；再通过大数据分析确定市场价格数据，计算企业完成投标项目的实际成本，其计算式子是：企业成本=Σ项目量×消耗量×市场价格。首先需对比企业成本与社会成本，明确企业成本是否少于社会成本。就投标项目来说，计算社会成本过程的市场价格与项目数据是一样的，不同之处是其耗损量，社会平均消耗量按照《建设工程项目来那个清单计价规范》与地区项目量清单计价定额等资料，并根据投标项目所处地情况来统一确定。企业成本小于社会成本，表示在投标项目上有一定的优势，能够投标。确定投标后，还应评价能否得标。基于企业成本，结合公司的利润目标，决定投标价格；再采用大数据分析机制，研究并选择具体的竞争对手，按照其历史信息来确定其报价能力与可能采取的报价方法，并把自身报价和竞争对象的报价进行对比，确定是否具备优势。若分析结果比较乐观，就进一步根据BIM的项目模拟[3]，调节报价体系，选定最后的报价。
（四）充分意识数据分析、挖掘重要性
现阶段我国工程造价领域的信息化建设已经取得了很大的进步，然而，针对积累的工程造价的有关数据缺少对应的分析挖掘的工具，导致数据虽丰富，但信息欠缺的问题。当前，在算法上，数据挖掘已经比较成熟，数据挖掘的算法包括聚类算法、序列挖掘算法、分类算法、关联算法等。国外发达国家的数据挖掘技术发展迅速，部分数据分析公司已经开发了在商业上应用比较成熟的数据挖掘工具，国外发达国家的数据分析公司对中国市场非常重视，积极的开拓中国的市场，部分国外发达国家数据分析公司甚至是通过免费分析数据的方式开发市场。然而，一般情况下工程造价数据涉及到商业机密，乃至国家的机密，一旦过分的依赖国外的软件，可能导致数据信息的泄漏，不利于政府以及企业的信息安全，也不利于企业开拓海外市场。因此，我国工程造价管理行业需要积极开发具有自主知识产权的数据挖掘工具，形成产业链，从而对我国工程造价的稳定、快速、健康发展起到积极的促进作用。
结语：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。
参考文献
[1]罗世洪.大数据分析对工程造价精确性的影响分析[J].住宅与房地产，20181（06）：24+76.
[2]刘国玉.浅谈大数据下工程造价管理[J].绿色环保建材，2018（02）：212+232.
[3]张伶俐.基于大数据的工程造价管理研究[J].居舍，2018（06）：140+124.