大数据背景下工程项目管理的创新要点

2020-04-02 03:40李再莅
建材与装饰 2020年8期
关键词:管理人员项目管理工程项目

李再莅

(江苏省公共工程建设中心有限公司 江苏省南京市 210000)

0 引言

对工程项目管理进行创新有助于提升企业应对激烈竞争环境的能力,并有效解决复杂项目带来的挑战性难题。大数据的发展为工程项目管理创新提供了更多发展机遇与挑战,大数据技术能够实现对工程项目海量数据信息的收集、分类、储存、分析与应用等,数据计算的准确性、利用率大幅度提升,在提高管理效率的同时,为提高决策的科学性和实现流程自动化提供了依据。

1 大数据的概念

大数据是信息时代背景下人们对海量数据的俗称,以及与数据相关技术及各项应用创新的统称。然而目前大数据的概念并没有统一标准的答案,它实际上是以各种相应的软件为工具,在一定的条件下对海量数据进行收集和管理,并不断结合大数据的特点及人们的使用需要对数据处理模式进行创新,从而促使大数据拥有更强的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力。由此可见大数据实际上是一种数据种类和数量非常多、信息增长速度快且利用程度较高的信息资产。

2 大数据的主要特点

2.1 数据体量大

多样化的信息技术为信息量的增长提供了助力,这就使得信息化背景下的大数据呈现出数据体量大、增长快的特征。互联网的应用普及,使得通过网络进行工作学习,实施数据获取、分享的人群和机构越来越多。经济的快速发展使得人们生产生活中的信息数据使用量逐步增大,大数据技术就是基于人们日益增长的信息量应运而生的技术。科技的发展创新为数据量的增长提供了平台,互联网每日产生的数据量已呈爆发式的增长趋势,通过邮件、微博等形式发出的信息更是不计其数。

2.2 数据种类多

现代社会的数据信息逐步朝着多元化的道路发展,科技的发展赋予了人们更加多样化的信息获取渠道。大数据背景下的数据资源不再仅限于结构化的数据,各种半结构化、非结构化数据形式也越来越多,这种数据形式对数据的存储、处理提出了新的要求。大数据相较于传统数据处理的最大区别就是更加关注对非结构化数据的高效处理,小众化、体验式的处理特征使得数据处理效果更加人性化。

2.3 信息处理速度快

实现对海量数据的高效处理,是大数据区别于传统数据处理的显著优势。在各种传感器、互联网技术的支持下,数据的获取途径越来越多,信息的传播速度越来越快。人们已经逐渐成为信息时代数据产生的主要主体之一,与日俱增的数据量急需快速的信息处理速度作为保障,才能最大限度的提升数据的利用率,给人们的生产生活带来更多便利。同时数据在互联网中是不断发展变化的,此时需要大数据能够快速、持续、实时的对数据进行高效处理。

2.4 数据价值密度低

大数据为了保障获取数据的全面性,通常直接采用所获取的原始数据,这就使得大数据具有数据价值密度低的特征。大数据所收集的数据保持了数据本来的特征和属性,没有对数据进行采样、抽象和分析等相关处理,使数据更加真实全面的反应出事物的具体情况。以监控视频为例,大数据将24h不间断捕捉到的数据都进行了存储,而这些数据有些没有利用价值,这就降低了整体数据利用价值,从而使得数据信息的价值密度随之降低。

3 大数据在工程项目管理方面的创新应用

3.1 全面数据的收集与应用

大数据背景下的工程项目管理需要应用多种现代化技术手段,如无人机技术、AR、BIM、VR等先进技术,从而为项目管理提供更加真实可靠的数据。基于此,项目管理者需不断增强对数据分析、收集与应用等方面技术及知识的学习,以此确保大数据处理技术对工程项目管理的效果。大数据背景下的工程数据信息在数量、来源、种类方面较之以前更加多样复杂、实效性强。此时的工程项目管理数据不仅包含结构化数据形式,非结构化、半结构化数据也广泛存在,因此项目管理人员需要对来自各种复杂渠道、多元化、变化着的数据进行处理,借助大数据相关技术剔除无效数据,并将有价值的数据进行分类、归纳,进而找出表明事物变化的规律和表达的内在含义,为管理者在管理实践中提供数据参考和相关依据。如在建筑工程管理过程中,利用BIM技术构建建筑信息模型论证方案设计的可行性和经济性,解决施工中的技术措施、工艺做法,进行项目工程量计算、造价控制,提高工程性能、质量、进度和成本管理等控制水平。

3.2 大数据决策与集群智能的应用

大数据背景下的工程项目管理,实现了由传统管理模式向信息化科技管理模式的升级,工程项目管理质量和管理效率较之以前有了质的飞跃。现阶段的工程项目管理在云计算技术、海量存储技术、物联网、互联网等技术的支持下,实现了对工程项目设计、生产过程、物资设备采购与管理等场景的模拟和分析,有助于管理者全面了解到各项设计方案、材料等的应用效果,进而能够发现各项技术、材料在实际应用中的不足和缺陷,通过优化改进来促使设计方案、生产、施工方案更加科学、经济合理。

图1 大数据管理路径优化数据关联规则

大数据决策的应用对象包含内容多,涉及范围广,既有工程项目的建设改造更新,又包含工程项目的维护及运营管理应用等。任何一个工程项目在长期的建设过程中,在外部环境和内部环境的影响下,都会出现多种复杂、不确定的因素,在项目管理过程中如果仍然沿用传统管理模式,这些复杂不确定因素将会影响项目分析预测效果的准确性,而大数据分析技术可以有效解决这一问题。大数据集群智能在项目管理中,主要为人们创建相互学习、深度交互、实时沟通的平台,让人们在这样的平台上实现对个体智力成果的凝聚,使得数据利用覆盖面越来越广,有效解决了个人智力能力范围受限的问题。

3.3 区块链大数据技术的应用

大数据的集群智能功能有助于人们实现对个体智力成果的集聚,进一步促进了人们数据方面的学习、交流和拓展。但同时我们也要看到,在信息传播过程中存在一些错误、虚假信息,难免会给项目管理带来干扰,增加决策失误风险概率,降低后续数据使用效果,不仅可能造成难以估量的经济损失,同时也无法保障工程项目建设的安全。大数据区块链技术能够有效规避和防范上述问题的发生,如加密算法、点对点传输、分布式数据存储等都是结合工程项目管理实际问题创新出的技术成果。

4 大数据技术在工程项目管理中的创新思路

4.1 工程投资成本精确管控

控制工程投资成本、为企业创造更高的效益是工程项目管理的最终目标。大数据库中存储的数据含有工程历史数据及典型案例数据,而大数据的数据学习功能能够完成对这些数据的自动学习。通过进一步分析整理,能够总结出项目管理中各项数据特征,并找出工程项目指定范围内的事物发展规律。在以后项目管理中遇到类似情况时,大数据技术可以准确调出对新工程项目管理有价值的数据,同时完成对新工程的分析,有效避免了新工程投资失误、资金浪费等现象发生。

4.2 管理路径优化

随着现代化工程项目建设复杂程度的不断增加,项目管理工作难度也随之加大。传统的项目管理路径已经无法满足现代化工程项目管理的应用要求,现有管理技术已远远滞后于项目管理标准,导致管理效果不显著。大数据背景下的工程项目管理创新突出表现在,大数据与项目管理融合深度和广度都不断拓展,二者的有效融合有效打破了传统管理路径瓶颈,使得管理路径的科学性、准确性、处理能力等大幅度提升,实现了管理路径科学配置与高效应用。在实际应用时,大数据技术能够以现代工程项目管理中的大量多样化的数据构建数据库,并在数据分类、数据整合等功能的帮助下,使得数据的存储更加规范有序,提升了数据存储的安全程度,避免了因传统管理模式造成的数据混乱现象的发生,管理人员工作量显著降低。大数据管理路径优化数据关联规则如图1所示。

4.3 与其他技术结合应用

大数据技术具有良好的接入性,这一特点为与许多先进技术的相互结合应用创造了有利条件。如,云技术、智能化技术等与大技术的有效结合,促使大技术在工程项目管理中的功效得到最大化的发挥。在实际管理过程中,工程项目管理人员利用大数据技术完成对管理数据的处理、分析后,然后在智能化技术的帮助化,实现了对工程项目管理的自动化管理,进一步减轻了人工管理工作负担。

4.4 工作行为管理

工程项目管理人员在实际管理过程中,其自身的言行与管理质量有着直接关系。如果管理人员因主客观意识,产生不当管理行为,势必会影响管理效果,这种现象在传统管理模式中时常出现,并且无法彻底避免。这是由于管理人员是项目管理过程中的直接参与者,他们作为最活跃的要素,不同的管理人员在专业技能、实践经验上的差异性,很难形成统一标准的工作模式。大数据背景下的工程项目管理创新思路可从工程项目的管理内容、职责范围、项目类别等入手,将这些数据以文档的形式进行存储,管理人员能够随时通过大数据技术来查看自身工作情况,从而规避不当行为,让管理人员的行为在大数据的约束和规范下,变得更加科学合理。另外大数据的决策功能主要体现在对数据的分析上,通过数据分析能够明确数据之间的联系,有助于管理人员更加清楚数据之间的权重等级、排列顺序等情况,使得管理人员的决策准确性提高,无形之中提高了管理人员的工作能力。

5 结语

社会各行业在大数据发展背景下,都在结合自身实际情况探索新的管理模式,以期能够适应大数据时代的发展要求。全球化的大数据发展环境,在为企业提供更多发展机遇的同时,使得项目管理也面临更大的挑战。管理人员应在提高自身专业素质的同时,用开拓进取的意识,创新优化的思路,以大数据技术为突破口,找准项目管理与大数据的契合点,促进大数据与项目之间的完美融合,从而最大限度的发挥出大数据在项目管理中的作用和价值。

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