工程项目管理中大数据挖掘的运用实践

工程项目管理中大数据挖掘的运用实践

摘要:大数据发掘是工程项目管理工作的重点,以现阶段工程项目管理工作情况为基础,结合近年来大数据时代的发展特点,分析在大数据的发展背景下,工程项目管理工作的发展方向,并了解大数据挖掘和工程项目管理工作的交互,明确大数据时代背景下工程项目管理工作的困境,提出符合新时展所需的工程项目管理大数据发掘技术方案。

关键词:工程;项目管理;大数据;挖掘

随着信息技术和知识经济不断发展的背景下,特别是大数据的持续发展,我国工程项目受到了一定的影响,以往的管理形式已经不符合新时展的需求。大量的信息资源和数据信息成为工程项目建设的基础,从以往科技管理观念分析,这些信息数据的科学管理是现阶段工程管理工作的重难点。工程项目管理工作是以工程项目为目标实施的系统化管理方案,结合对工程项目的全过程进行动态化的管理,从而达到预期设定的管理目标。结合工程项目实施的整体性动态化,可以为工程项目管理工作的发展带来全新的发展目标,以此有效提升工程项目管理工作的信息解决效率,为项目管理工作提供优质的信息数据,从而优化项目获取的经济效益。

一、大数据时代下对工程项目管理工作的思考

现阶段,大数据时代已经到来,计算机网络技术也得到了大范围的推广,并逐渐落实到社会的各个角落当中,医疗、航空等区域也已经应用大数据时代提出的各项技术获取了一定成绩,且为工程项目的管理工作带来了更好的发展机遇。对建设工程管理者而言,为了可以在大数据中获取更多的经济效益,可以要求工程项目施工单位从以下几点内容进行分析:第一,工程管理者要结合时展需求,多了解和大数据时展相关的技术。建设工程项目的数据具备多样性和复杂性,怎样从建设单位对信息资源实施发掘、管理以及研究等工作都是难点问题,需要先应用现代化的计算机技术,如现阶段经常应用的云计算,有效提升大量信息数据的处理技术,加大对基础工作的信息资源发掘、管理基础研究等工作,促使建设工程项目管理工作人员具备建设阶段所需的工程,促使建设工程中的大数据转变为工程建设工作的重要内容。第二,工程管理者需要全面分析和理解大数据的含义。大数据不但展现出数据多且复杂的特点,而且表达了新时期发展的新理念,在大量的数据资源前,施工单位不能再关注抽样工作,而是要了解个人的各个特点,同时在一定意义上忽视个体的问题,更为关注总体反应的问题。让问题提出“见解”,减少对因果关系的追求,这种大数据下的观念更值得建设工作管理者加大关注。第三,建设工程项目管理者引导改革。建设工程管理者,特别是领导层一定要整改传统意义上的思维形式。在大数据时展背景下,工程管理者需要整改传统意义上的工作观念,多关注客观工作中大数据展现出的价值,这是一种行业文化的改变。同时,建设工程项目管理者,也要做好自己的带头作用,多与大数据时展相整合,设计大数据发展的详细战略方针。

二、大数据挖掘和工程项目管理的交互

(一)大数据背景下工程项目管理发展方向

在社会经济快速发展的现阶段,优质的科技管理技术为各行业的发展获取竞争优势提供了全新的发展方向,这也是工程项目管理工作中的重点。科技管理工作是以计算机为技术基础,将大量的信息资源选做管理目标,为复杂多变的信息资源的搜索、选择、储备以及传送等工作提供优质的网络信息平台,以此提升科技管理工作的合理化和自动化。通过科技管理工作中的各项特点,我国工程项目管理工作也展现出信息资源多样化、动态化以及信息化管理等发展特点。一方面,在以往市场发展中,工程行业是信息资源数量和项目规模设计最大的行业,且具备参与主体非常多、覆盖面较大、消耗的时间长等特点,促使工程项目的信息化管理工作也展现出多样性。信息资源的多样性展现在工程管理工作中的各项内容中,如准备阶段的为设计工程建设,需要获取相关的信息数据,有关人力、物力以及财务管理工作都是以这些信息资源为基础进行的。另一方面,工程项目管理工作需要结合全周期管理形式,时间周期长,各项信息流在动态化的管理系统中全面划分。由此,工程项目的信息化管理工作是未来发展的必然方向。

(二)大数据挖掘为工程项目管理优化工作提供了依据

大数据的出现为工程项目的科技信息管理工作提供了新的发展机遇,为工程项目的管理工作提供了全新的发展方向。大数据挖掘有利于工程项目工作提升管理效率,因为项目的系统性和多变性,促使工程项目管理工作一直展现出低效率,而大数挖掘技术依据以往发展中提出的技术形式为基础提升了信息资源管理工作的效率。依据工程项目管理工作的绩效评估为例进行分析,绩效评估经常存在指标过高、评估成本支出较多等问题,大数据挖掘为解决这一问题提出了全新的方案。在工程项目管理中提出大数据挖掘技术,有助于从大量的信息资源系统中明确符合项目所需的绩效指标,也就是重要绩效标准,这样有助于降低工程项目管理工作的安全隐患,提升绩效管理工作的效率。大数据挖掘为工程项目管理的整体风险管理工作发展带来了全新的发展思路。在工程行业发展中,大量的信息系统中蕴含中很多影响因素,对项目实践操作工作和企业长时间发展有一定的影响。在大数据管理中,信息资源系统不但可以及时整合现有和以往的信息资源,而且可以对独立出现的信息资源进行处置和转变,构建彼此相关的统一信息系统,以此为项目中各项信息资源的应用人员提供一个公开化的信息沟通平台,降低信息流通中虚假和沟通阻碍等因素带来的安全隐患。

三、大数据时代下工程项目管理工作存在的问题

第一,随着多样化市场发展过程中展现出的各项需求,生产符合市场个性化所需的工程产品面临着一定的挑战。工程设计和评估阶段因为以往工作展现出的刚性和惯性,导致其难以符合市场发展所需。在大数据发展背景下,市场所需逐渐转变为各项信息数据,若是不能及时、合理的解决这些信息资源,将会产生以下问题:其一,因为对信息资源难以全面理解,会导致工程设计和评估工作与市场出现脱节的问题,也就是说生产出的产品不能符合市场发展所需;其二,因为对信息资源的错误判断,导致工程的设计和评估工作不满足市场发展所需,也就是最后的生产产品不能被市场所接受。由此,市场所需的多样性,导致信息资源展现出爆炸式的增长,而工程项目管理工作也很容易在信息资源的搜索中失去方向,逐渐进入困境当中。第二,经济环境的持续发展为工程项目管理带来了更多的影响因素,导致工程项目管理工作一直处于风险当中。技术革新的速度不断提升,社会经济发展环境的整改工作也会随之涌现,这对提升工程项目的成本、施工时间以及安全等问题都带来了一定的挑战。如,随着建设工程范围的拓展,也会提升所需投资的数额,这样也会构成大量的成本信息资源和资金数据,以往的工程预决算管理形式难以达到大工程项目建设的需求,会影响最终工程进度和成本管理工作的效率和质量。又如,工程范围的拓展也会影响工程项目基础信息资源数量的拓展,传统意义上的施工管理形式也会导致工程建设中出现安全问题,最终难以保障工程建设的整体质量。

四、大数据挖掘技术对建设工程项目管理工作的影响

(一)优化建设工程项目的管理工作

随着信息技术的不断优化,现阶段大数据挖掘技术也转变为各个行业发展的重要内容。结合大数据挖掘技术的应用,有助于引导企业了解现阶段企业自我和所在市场的发展状况,以此调节企业的发展战略方向,促使企业可以在竞争日益激烈的市场环境中更好的学习。在发展中,对建筑工程项目管理工作而言,依据引用大数据挖掘技术有助于提升建设项目工程管理工作的效率和质量,且让建筑企业更好预防市场中可知的那些风险,为企业发展工作提供有效保障。在建筑工程项目管理和施工阶段,因为项目较大,所以管理工作中展现出系统性和复杂性的特点。由此,在发展中,建筑工程项目的管理工作从表层看更为繁琐且缺少相关性,这样致使建筑工程项目管理工作难以得到优化。而在引用大数据挖掘技术的过程中,通过对相关信息资源的全面整理和研究,有助于明确建筑工程项目各项管理工作背后的关联,并引用多样化的方案进行各项管理工作,以此优化整体建筑工程建设工作的效益。

(二)优化建筑工程项目的风险管理工作

因为建筑工程项目展现出周期性、消耗大等特点,所以在建筑工程项目管理工作中,需要进行全面而有效的风险管理工作,这样有助于为确保建筑工程项目有效进行提供依据,提升建筑工程建设工作的效益。通过应用大数据挖掘技术,工作者可以全面认识和理解不同信息资源中背后的价值和资源,以此为建筑工程项目管理工作人员更好判别建筑工程项目在设计和施工阶段存在的各项风险,从而提升建筑工程项目的风险管理工作效率和质量。当然,依据应用大数据技术也可以将有关联的信息资源整合到一起,以此构建公开、公平的信息平台,保障建筑工程项目管理工作中的信息沟通更为合理化和方便化,并为建筑工程的项目管理工作奠定基础。

五、大数据背景下工程项目管理应用大数据挖掘技术的方案分析

(一)构建制度化的管理层次

在构建管理层次过程中,要进行的第一项工作就是结合现阶段的市场化分层管理理念进行构建,提出严谨的集中管理工作形式,构建项目公司,促使项目公司成为搜集大数据信息的工作者,并引用回路的形式对集团公司成本大数据的决策这实施研究和分析。在这一阶段,信息资源可以成为管理的载体,实际项目企业需要全面结合集团公司提出的第一手信息资源,在短时间内有效完成信息资源的整合工作,而集团公司所要实施的内容是结合整体信息资源的情况,结合工体工程项目质量、成本支出以及工程进度等根本管理工作实施全面的调查研究,提出决策性的见解。需要注意,工程项目总体数据信息中除了项目公司内部所获取的信息资源外,还要让集团公司在项目管理中获取的外界信息资源,以此在以管理总体信息资源为基础的情况下,提升信息资源的全面性。在工程项目管理内部构建信息资源解决系统时,需要结合规定,依据集中管理、管理集中化等原则进行最先处置,优化工程项目中交易的审批和施工工作,以此整改公司高层在项目管理中构建的信息资源沟通制度。另外,在工程项目施工阶段,施工现场的工作者与项目部门结合业务沟通获取信息资源,也是大数据沟通的重点内容,这样有助于提升工程项目部门对现阶段信息数据的判断、划分以及整合工作效率,在完成上述工作后,管理工作者也可以登录到信息系统中,将数据信息录入其中,而数据处理中心自身结合系统构成的自动化系统记录相应信息资源,以此对信息资源实施深入的挖掘和优化处置,最终在上交到公司领导层,进一步分析相应的信息资源,促使其成为落实决策的基础内容。

(二)构建全面的大数据挖掘项目小组解决项目管理中的问题

在工程项目管理工作中,构建全面的大数据挖掘项目小组是为了管理项目资源,并且保障工程项目在短时间内、低成本支出的背景下展现出最优质的工程建设效果。深入分析可知:第一,在提出工程进度数据挖掘项目小组的过程中,要对供应商提供的信息数据、工程详细方案信息、施工启动资金信息等内容进行深入的分析和调查,结合大数据挖掘技术设计相关的信息管理系统,以此提升工程建设的工期;第二,项目工程需要结合实际工程发展情况,构建全面的工程质量分析信息资源挖掘项目小组,小组构建完成后,可以对项目质量检测信息、施工中的根本信息和施工进度精细等内容实施全面的调节,在依据大数据挖掘技术构建相应质量管理系统的过程中,可以在一定意义上预防因为在工程施工中存在缺少标准性、施工素材管理不科学以及工程建设前中后不全面、施工方案自身存在缺陷等问题带来的影响;第三,构建全面的工程成本管理信息资源挖掘项目小组。在小组构建结束后,需要对工程整体成本计算信息、施工素材信息、工程质量信息资源等实施全面的整合和划分,结合大数据挖掘技术对其构建全面的成本管理系统,以此有效预防因为延长施工时间带来的施工质量和施工效率等问题。例如以工程进度管理工作为基础,应用大数据挖掘技术进行工作。因为工程进度管理工作是工程项目管理工作的重难点问题,工作者难以全面管理,且产生工程延误的影响因素有很多种,其中包含前期准备工作不充裕、项目设计不符合规定、施工管理工作不科学、设施没有结合规定进行落实等。大数据挖掘工作在实施时,要先构建相应部门和管理系统,促使信息资源可以从施工一线实施传递到后方管理工作中,并且储备起来,为挖掘工作提供帮助,其行政管理系统可以引用集团总部——区域公司——项目公司——前线的形式进行工作。在工作中对非结构化数据进行挖掘,可以引用检索技术实施划分管理。MOLDA的多维联机数据分析理论是一种进行分析和角色管理项目的形式,符合类别多、工作繁琐的工程项目划分工作。这一理论的设计思路包含了多维交易空间设计、挖掘方案设计以及数据连接设计三部分。而在挖掘期间,需要明确下述两方面的问题,一方面是工期延误的原因,另一方面就是多任务进度汇总权重问题。工程项目通常情况下存在很多内容,依据划分子项目实施管理工作,有助于减少工作者的压力,降低工作的复杂性。管理层在工作中期望获取与工程进度相关的相关信息,并确保数据的简单和清晰,如项目完成的百分比等。在出现多个子项目后,总工程项目完成百分比不是各个子项目进度之间的和,而是结合施工时间引用加成算法获取最终总工程项目完成的百分比。

六、结束语

总而言之,随着科学技术的不断深化,促使工程项目管理工作中也得到了全面推广,这对项目管理工作而言至关重要,有助于提升计算和处置工作的质量和效率。在工程项目管理工作中,对数据的构建、应用以及管理等方面而言有一定的引导作用。但是因为各大工程项目管理对一些大数据发掘技术来说现有的价值并没有得到关注,同时数据研究中缺少现代化科技技术的应用,此时就需要工程项目建设工作者在发展中加大发掘和探析,明确大数据时展背景下工程项目管理中挖掘工作的发展方向。

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作者:关晴 袁实力 单位:中国电力工程有限公司