大数据挖掘在工程项目管理中的应用

马欣然

目前，国家开展的过程项目越来越多，随着社会的发展，现如今项目内容越来越复杂，所以工程项目的管理工作非常中重要。在时代的飞速发展下，目前有一些管理人员开始利用一些大数据技术进行项目管理，其通过大数据的挖掘、分析、处理开展实际的项目工程管理，这样不仅可以提高管理工作的效率，也可以取得较好的效果。下面就对于项目工程管理中的大数据应用问题进行分析。

1 大数据挖掘在工程项目管理中的应用方式

1.1 建立基础数据模型

一些管理人员在过程中首先会建立相应的数据模型来具体应用大数据，这种数据模型是根据项目的一些信息和数据规律所建立出来的，在建立期间，管理者需要搜寻大量的数据，建立大数据架构，以其作为支撑，展现出项目工程的一些特点。在数据模型中，对于项目的归类非常重要，例如，在建立公路建设模型时，就需要建立出安全管理、资金管理等项目，不同的的项目中还要具体的划分各类的条目。例如，资金管理项目中，可以继续细分为资金收入和资金支出，或者按工程阶段进行分类，从而将整个工程项目建立成蛛网模式，再将各项工程的数据纳入蛛网之中，从而清晰明了的开展具体项目的管理工作。

1.2 建立奇异值模型

应用大数据挖掘技术还可以根据项目工程建立出奇异值的模型，这种奇异值模型是大数据挖掘非常常见的一种方法，应用该模型主要就是对工程的各项目标进行分解，把整个的过程按照管理条目进行拆分，根据各种小的管理项目建立管理计划。这样要求工作人员要提高数据挖掘的准确性和针对性，按照拆分管理条目具体挖掘数据信息。以工程材料管理为例，可以建立挖掘数据小组，收集与该工程有关的材料，了解材料价格波动信息、工程各阶段材料用量等，在用数据库的资源进行分析，从而制定出材料报表，从而用分析得到的所需材料的总量除以整个预定工期的总时长，这样就可以初步获取每日材料用量的数额。在此基础上，在挖掘大数据信息，根据材料日用量进行材料的分发与控制管理。在这种奇异值模型建立时，一定要设置数据的上下限，例如，要计划出项目工程的最大与最小支出值等，这些模型的数据都要通过大数据挖掘进行获取，具体每种条目中的管理都比较稳定，工作人员可以先采集数据，之后进行管理分析，从而根据设置的上下限数额来调整支出数额，将其控制在合理范围之内。

1.3 目标数据管理法

在项目工程管理应用大数据的时候，还可以使用目标数据管理法，这是一种较为延伸的应用方式，主要是工作人员在大数据平台上采集数据，之后进行持续计算，从而分析出数据的规律，以这种规律作为指导，从而设定管理目标。例如，某项工程在资金管理时就先采集了数据，了解了工程支出的情况，然后再根据工程的实际情况确定了数据目标，确定了工程的总支出额以及各部分的支出额，在具体管理时，管理人员将工程分为了四个阶段，其中造价阶段的资金支出目标定位500万，具体包含人力费用、材料费用等，其中人力支出定为200万，材料支出定为100万，其他费用定为100万，在分项目管控的时候，对各项目的支出进行控制，从而合理使用资金。

1.4 目标进度管理法

除了目标数据管理以外，还有一种方法就是目标进度管理法，这主要就是根据工程具体项目的进度计划，进行数据挖掘，从而以管理目标与进度为核心，进行整个工程的管理。以我国某公路建设工程为例，该工程具体分为五个阶段，工作人员先采集了大量的数据，之后根据目标的进度，将具体的工作任务进行划分，包括每日材料支出、人力支出、项目完成情况等，将具体的目标精确到具体的每一天，在进行管理时按照此目标做为管理标准，使该工程在规定范围内竣工。该工程就是利用大数据挖掘技术进行目标进行的管理，不仅规避了风险，而且也提高了管理的效率。

2 案例分析

2.1 工程概况

下面以一则我国实际案例来具体分析一下大数据挖掘的应用问题，在2015年，我国南京市某小区重新进行建设，该工程工期长，预计在2017年6月完成，项目占地分单位有两万平方米左右，其中建筑面积也将近50万平方米，该工程项目内容也较为复杂，所以在进行管理时决定应用大数据挖掘技术提高管理效果。相关人员先对工程项目进行了全方位的了解，并利用互联网技术采集了南京市类似项目工程的数据，并进行数据分析。

2.2 管理过程与分析

该工程成立了项目挖掘小组，在前期用了19天的时间进行数据挖掘，具体挖掘了施工周边环境情况、土壤状况、以往案例等众多内容，之后根据收集的数据进行工程分析，具体分析了工程所需的各项材料价格、施工技术、劳动力价格等。技术人员也应用了BIM技术分析，并分析了项目模型中的各个分支项目，得到了数据化的工程进度预估计划，从而计划出要在20天内完成打地基工作，在30天内完成水泥澆筑任务。在工程即将结束时期，又进行了大数据挖掘，这次是对工程的质量参数、验收数据等信息进行整理与分析，从而将其应用到质量管理中。该工程管理期间，就是应用了大数据挖掘技术，按照目标进度法进行管理，最终该工程在提前十天完成任务，也达到质量标准。

3 结束语

综上所述，随着时代的发展，大数据技术得到了广泛的应用，在项目工程管理中也是如此，一样可以挖掘与项目有关的大数据，从而进行数据分析，所以在未来的工程项目管理中，相关人员一定要提高应用大数据的能力，建立大数据平台，通过数据分析明确管理目标与管理计划。从而提高管理水平。

（作者单位：陕西省延安市延安中学）