大數據背景下工程項目管理的創新要點

李再蒞

（江蘇省公共工程建設中心有限公司 江蘇省南京市 210000）

0 引言

對工程項目管理進行創新有助于提升企業應對激烈競爭環境的能力，并有效解決復雜項目帶來的挑戰性難題。大數據的發展為工程項目管理創新提供了更多發展機遇與挑戰，大數據技術能夠實現對工程項目海量數據信息的收集、分類、儲存、分析與應用等，數據計算的準確性、利用率大幅度提升，在提高管理效率的同時，為提高決策的科學性和實現流程自動化提供了依據。

1 大數據的概念

大數據是信息時代背景下人們對海量數據的俗稱，以及與數據相關技術及各項應用創新的統稱。然而目前大數據的概念并沒有統一標準的答案，它實際上是以各種相應的軟件為工具，在一定的條件下對海量數據進行收集和管理，并不斷結合大數據的特點及人們的使用需要對數據處理模式進行創新，從而促使大數據擁有更強的決策能力、洞察發現能力和流程優化能力。由此可見大數據實際上是一種數據種類和數量非常多、信息增長速度快且利用程度較高的信息資產。

2 大數據的主要特點

2.1 數據體量大

多樣化的信息技術為信息量的增長提供了助力，這就使得信息化背景下的大數據呈現出數據體量大、增長快的特征。互聯網的應用普及，使得通過網絡進行工作學習，實施數據獲取、分享的人群和機構越來越多。經濟的快速發展使得人們生產生活中的信息數據使用量逐步增大，大數據技術就是基于人們日益增長的信息量應運而生的技術。科技的發展創新為數據量的增長提供了平臺，互聯網每日產生的數據量已呈爆發式的增長趨勢，通過郵件、微博等形式發出的信息更是不計其數。

2.2 數據種類多

現代社會的數據信息逐步朝著多元化的道路發展，科技的發展賦予了人們更加多樣化的信息獲取渠道。大數據背景下的數據資源不再僅限于結構化的數據，各種半結構化、非結構化數據形式也越來越多，這種數據形式對數據的存儲、處理提出了新的要求。大數據相較于傳統數據處理的最大區別就是更加關注對非結構化數據的高效處理，小眾化、體驗式的處理特征使得數據處理效果更加人性化。

2.3 信息處理速度快

實現對海量數據的高效處理，是大數據區別于傳統數據處理的顯著優勢。在各種傳感器、互聯網技術的支持下，數據的獲取途徑越來越多，信息的傳播速度越來越快。人們已經逐漸成為信息時代數據產生的主要主體之一，與日俱增的數據量急需快速的信息處理速度作為保障，才能最大限度的提升數據的利用率，給人們的生產生活帶來更多便利。同時數據在互聯網中是不斷發展變化的，此時需要大數據能夠快速、持續、實時的對數據進行高效處理。

2.4 數據價值密度低

大數據為了保障獲取數據的全面性，通常直接采用所獲取的原始數據，這就使得大數據具有數據價值密度低的特征。大數據所收集的數據保持了數據本來的特征和屬性，沒有對數據進行采樣、抽象和分析等相關處理，使數據更加真實全面的反應出事物的具體情況。以監控視頻為例，大數據將24h不間斷捕捉到的數據都進行了存儲，而這些數據有些沒有利用價值，這就降低了整體數據利用價值，從而使得數據信息的價值密度隨之降低。

3 大數據在工程項目管理方面的創新應用

3.1 全面數據的收集與應用

大數據背景下的工程項目管理需要應用多種現代化技術手段，如無人機技術、AR、BIM、VR等先進技術，從而為項目管理提供更加真實可靠的數據。基于此，項目管理者需不斷增強對數據分析、收集與應用等方面技術及知識的學習，以此確保大數據處理技術對工程項目管理的效果。大數據背景下的工程數據信息在數量、來源、種類方面較之以前更加多樣復雜、實效性強。此時的工程項目管理數據不僅包含結構化數據形式，非結構化、半結構化數據也廣泛存在，因此項目管理人員需要對來自各種復雜渠道、多元化、變化著的數據進行處理，借助大數據相關技術剔除無效數據，并將有價值的數據進行分類、歸納，進而找出表明事物變化的規律和表達的內在含義，為管理者在管理實踐中提供數據參考和相關依據。如在建筑工程管理過程中，利用BIM技術構建建筑信息模型論證方案設計的可行性和經濟性，解決施工中的技術措施、工藝做法，進行項目工程量計算、造價控制，提高工程性能、質量、進度和成本管理等控制水平。

3.2 大數據決策與集群智能的應用

大數據背景下的工程項目管理，實現了由傳統管理模式向信息化科技管理模式的升級，工程項目管理質量和管理效率較之以前有了質的飛躍。現階段的工程項目管理在云計算技術、海量存儲技術、物聯網、互聯網等技術的支持下，實現了對工程項目設計、生產過程、物資設備采購與管理等場景的模擬和分析，有助于管理者全面了解到各項設計方案、材料等的應用效果，進而能夠發現各項技術、材料在實際應用中的不足和缺陷，通過優化改進來促使設計方案、生產、施工方案更加科學、經濟合理。

圖1 大數據管理路徑優化數據關聯規則

大數據決策的應用對象包含內容多，涉及范圍廣，既有工程項目的建設改造更新，又包含工程項目的維護及運營管理應用等。任何一個工程項目在長期的建設過程中，在外部環境和內部環境的影響下，都會出現多種復雜、不確定的因素，在項目管理過程中如果仍然沿用傳統管理模式，這些復雜不確定因素將會影響項目分析預測效果的準確性，而大數據分析技術可以有效解決這一問題。大數據集群智能在項目管理中，主要為人們創建相互學習、深度交互、實時溝通的平臺，讓人們在這樣的平臺上實現對個體智力成果的凝聚，使得數據利用覆蓋面越來越廣，有效解決了個人智力能力范圍受限的問題。

3.3 區塊鏈大數據技術的應用

大數據的集群智能功能有助于人們實現對個體智力成果的集聚，進一步促進了人們數據方面的學習、交流和拓展。但同時我們也要看到，在信息傳播過程中存在一些錯誤、虛假信息，難免會給項目管理帶來干擾，增加決策失誤風險概率，降低后續數據使用效果，不僅可能造成難以估量的經濟損失，同時也無法保障工程項目建設的安全。大數據區塊鏈技術能夠有效規避和防范上述問題的發生，如加密算法、點對點傳輸、分布式數據存儲等都是結合工程項目管理實際問題創新出的技術成果。

4 大數據技術在工程項目管理中的創新思路

4.1 工程投資成本精確管控

控制工程投資成本、為企業創造更高的效益是工程項目管理的最終目標。大數據庫中存儲的數據含有工程歷史數據及典型案例數據，而大數據的數據學習功能能夠完成對這些數據的自動學習。通過進一步分析整理，能夠總結出項目管理中各項數據特征，并找出工程項目指定范圍內的事物發展規律。在以后項目管理中遇到類似情況時，大數據技術可以準確調出對新工程項目管理有價值的數據，同時完成對新工程的分析，有效避免了新工程投資失誤、資金浪費等現象發生。

4.2 管理路徑優化

隨著現代化工程項目建設復雜程度的不斷增加，項目管理工作難度也隨之加大。傳統的項目管理路徑已經無法滿足現代化工程項目管理的應用要求，現有管理技術已遠遠滯后于項目管理標準，導致管理效果不顯著。大數據背景下的工程項目管理創新突出表現在，大數據與項目管理融合深度和廣度都不斷拓展，二者的有效融合有效打破了傳統管理路徑瓶頸，使得管理路徑的科學性、準確性、處理能力等大幅度提升，實現了管理路徑科學配置與高效應用。在實際應用時，大數據技術能夠以現代工程項目管理中的大量多樣化的數據構建數據庫，并在數據分類、數據整合等功能的幫助下，使得數據的存儲更加規范有序，提升了數據存儲的安全程度，避免了因傳統管理模式造成的數據混亂現象的發生，管理人員工作量顯著降低。大數據管理路徑優化數據關聯規則如圖1所示。

4.3 與其他技術結合應用

大數據技術具有良好的接入性，這一特點為與許多先進技術的相互結合應用創造了有利條件。如，云技術、智能化技術等與大技術的有效結合，促使大技術在工程項目管理中的功效得到最大化的發揮。在實際管理過程中，工程項目管理人員利用大數據技術完成對管理數據的處理、分析后，然后在智能化技術的幫助化，實現了對工程項目管理的自動化管理，進一步減輕了人工管理工作負擔。

4.4 工作行為管理

工程項目管理人員在實際管理過程中，其自身的言行與管理質量有著直接關系。如果管理人員因主客觀意識，產生不當管理行為，勢必會影響管理效果，這種現象在傳統管理模式中時常出現，并且無法徹底避免。這是由于管理人員是項目管理過程中的直接參與者，他們作為最活躍的要素，不同的管理人員在專業技能、實踐經驗上的差異性，很難形成統一標準的工作模式。大數據背景下的工程項目管理創新思路可從工程項目的管理內容、職責范圍、項目類別等入手，將這些數據以文檔的形式進行存儲，管理人員能夠隨時通過大數據技術來查看自身工作情況，從而規避不當行為，讓管理人員的行為在大數據的約束和規范下，變得更加科學合理。另外大數據的決策功能主要體現在對數據的分析上，通過數據分析能夠明確數據之間的聯系，有助于管理人員更加清楚數據之間的權重等級、排列順序等情況，使得管理人員的決策準確性提高，無形之中提高了管理人員的工作能力。

5 結語

社會各行業在大數據發展背景下，都在結合自身實際情況探索新的管理模式，以期能夠適應大數據時代的發展要求。全球化的大數據發展環境，在為企業提供更多發展機遇的同時，使得項目管理也面臨更大的挑戰。管理人員應在提高自身專業素質的同時，用開拓進取的意識，創新優化的思路，以大數據技術為突破口，找準項目管理與大數據的契合點，促進大數據與項目之間的完美融合，從而最大限度的發揮出大數據在項目管理中的作用和價值。