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摘要：在进入21世纪以后，我国已经全面迈入信息化社会。当前，各行各业中都开始了信息化工作的转变，通过计算机技术的应用不仅能够有效提高工作的效率和质量，同时也能够帮助企业进行管理，使得企业在市场经济中能够更好的发展。而随着大数据时代的到来，也为我国建筑工程项目的管理提供更多的发展机遇。通过对大量信息数据的整理和分析，能够进一步加强建筑工程项目的管理工作，从而有效提高建筑工程的管理质量，给建筑工程的施工建设带来巨大帮助。
关键词：大数据挖掘；工程项目管理；应用
1、大数据挖掘技术在工程项目管理中应用的优势
1.1为其管理优化提供新的途径
信息技术的发展使得大数据逐渐成为了一种趋势，在这种趋势下，工程项目的信息管理实现科学化和集成化就有了新的途径和机遇，从而为工程项目的效率、质量以及风险等方面的管理优化提供了新的途径，也就说大数据挖掘技术对于工程项目的管理水平和管理效率提升有着极其重要的影响。众所周知，工程项目管理具有一定的系统性和复杂性特点，这就导致了当前很多工程项目管理的水平和效率并不是很高，但是，随着大数据时代的到来，可以在先进技术和应用下实现对海量数据的高效化管理。例如在工程项目管理的绩效评估工作中，以为涉及到的评价指标较多，导致在整个评价过程过于繁冗复杂，并且评价的成本也比较高，但是，在大数据挖掘技术的应用下，就可以使海量数据信息在评价管理上更加简单和有序，评价评估的手段也更为多样化。
1.2工程项目的全面风险管理得到进一步完善
在工程项目管理工作中，每一个信息数据的存在都有其价值体现，都是对工程管理状况的一种反应，而且某些信息数据还会隐藏着项目在进行过程中所面临的各种风险，这会对项目和工程单位的长期稳定发展带来影响。在大数据管理中，数据储存服务一方面可以对各种数据信息进行收集和整理，另一方面还可以实现对每一个独立数据进行相应的转换和处理，使之形成一个具有内在联系的数据集合，从而为数据信息的使用者提供一个透明的信息平台，这样就可以保证信息交流的及时性和完整性，规避了风险的产生。
2、大数据挖掘下工程项目管理中的难点
2.1信息数据收集处理问题
从当前工程项目的实际管理工作来看，在大数据背景下，由于信息数据量较大，同时信息也较为杂乱，因此一旦没有及时准确的处理这些信息数据，那么很有可能会对建筑工程项目的管理产生较大阻碍。首先就是对于信息数据不完全的阶段与分析可能会导致工程项目方案与市场要求存在差异，从而影响到未来产品在市场上的销售，使得企业的经济效益无法得到提高。其次，一旦对信息数据产生了错误的判断就有可能对整个企业的经营活动造成极大的不良影响，使得企业遭受到巨大的经济损失。从这两方面来看，就可以发现，在大数据背景下，如何进行信息数据的收集与处理是工作的难点和重点，一旦出现任何信息数据解读上的误差，必然会使得整个项目工程的开展遭到阻碍。
2.2市场经济环境的影响
經济环境的快速变化给工程项目管理带来了诸多不确定性，使得工程项目管理时刻面临风险。技术更新频率加快，社会经济环境突变的可能性也随之增加，这对保障工程项目的进度、成本、质量、安全都带来了巨大挑战[6]。例如，工程规模不断增大，所需资金量也随之增加，这必然产生海量的成本数据和资金数据，传统的工程预决算管理模式根本无法适应大工程项目建设，极容易影响工程进度和成本控制。再如，工程规模的增大必然导致工程项目基础数据的巨量膨胀，传统的施工管理模式不仅容易造成安全隐患，而且无法保证工程整体质量。
3、大数据挖掘在工程项目管理中的应用策略
3.1形成适宜大数据挖掘的管理层次和制度架构
要想将大数据挖掘在工程项目管理中更好的应用，那么就需要形成一套适宜大数据挖掘的管理层次和制度架构。这是因为，在任何一个工程项目的管理工作中，不同的部门和机构都具备着不同的职责和作用。因此，采用分层管理与集中控制的方式能够更加明确不同部门和机构的职能，同时让项目公司也拥有明确的定位。项目公司只是一个信息数据收集者，而集团公司则是根据信息数据来制定决策的决策者。因此，在具体的项目工程管理工作当中，项目公司一定要根据集团公司的需求来进行信息数据的收集工作，并且做到将所有收集到的有用信息无损的传输给集团公司。这样一来，集团公司才能对所有信息数据进行整理、分析和评估，以此对项目工程的开展有一个科学、合理的判断，从而为项目工程制定更加有利的决策。同时，大数据挖掘制度架构工作的开展，必须要根据信息数据、业务工作、管理工作的要求，来打造一个可以进行信息数据控制和处理的中心，这样才能更好的进行项目工程的管理工作。
3.2构建大数据挖掘项目组，解决项目管理中的主要问题
构建大数据挖掘项目组的目的是保证在一定资源约束的前提下，使工程项目以尽可能快的速度、尽可能低的成本达到最好的质量效果。①建立工期进度数据挖掘项目组。整合资金数据、供应商数据、工程计划数据、施工基础数据等，通过数据挖掘建立相应的控制体系以保证工期进度有效推进；②建立工程质量数据挖掘项目组。整合施工基础数据、质量检测数据、物流仓储数据、工期进度数据等，通过数据挖掘建立相应的控制体系，避免因物料管理不规范、阶段验收和隐蔽工程验收不规范、计划安排不科学导致盲目抢工期，以及设计本身缺陷导致质量失控等问题；③建立成本控制数据挖掘项目组，整合物料数据、成本核算数据、质量控制数据、工程进度数据、资金数据等，通过数据挖掘建立相应的控制体系，避免工期拖延、质量控制不当等问题。
4、结束语
信息技术的发展为大数据时代的到来提供了技术支持，在当前大数据环境下，对于数据的挖掘和处理具有重要作用，在建筑工程行业，如BIM技术出现；在创建，计算，管理共享和应用海量工程项目基础数据方面具有前所末有的能力。做好这一工作可以为工程项目决策提供科学的数据参考，保证项目决策的科学合理，使工程项目管理水平得到显著提高，在具体的优化过程中，还需要结合实际建立相应的数据挖掘小组，提高对数据信息的专业挖掘和处理。
参考文献：
[1]大数据时代下对建设工程项目管理的思考[J].贾岩.通讯世界.2015（23）.
[2]大数据在工程项目中的目标控制分析[J].裴雪华，刘畅，刘宇飞，彭鑫，谢学武.价值工程.2015（32）.
（作者单位：中国核工业二三建设有限公司）
关键词：大数据挖掘；工程项目管理；应用
1、大数据挖掘技术在工程项目管理中应用的优势
1.1为其管理优化提供新的途径
信息技术的发展使得大数据逐渐成为了一种趋势，在这种趋势下，工程项目的信息管理实现科学化和集成化就有了新的途径和机遇，从而为工程项目的效率、质量以及风险等方面的管理优化提供了新的途径，也就说大数据挖掘技术对于工程项目的管理水平和管理效率提升有着极其重要的影响。众所周知，工程项目管理具有一定的系统性和复杂性特点，这就导致了当前很多工程项目管理的水平和效率并不是很高，但是，随着大数据时代的到来，可以在先进技术和应用下实现对海量数据的高效化管理。例如在工程项目管理的绩效评估工作中，以为涉及到的评价指标较多，导致在整个评价过程过于繁冗复杂，并且评价的成本也比较高，但是，在大数据挖掘技术的应用下，就可以使海量数据信息在评价管理上更加简单和有序，评价评估的手段也更为多样化。
1.2工程项目的全面风险管理得到进一步完善
在工程项目管理工作中，每一个信息数据的存在都有其价值体现，都是对工程管理状况的一种反应，而且某些信息数据还会隐藏着项目在进行过程中所面临的各种风险，这会对项目和工程单位的长期稳定发展带来影响。在大数据管理中，数据储存服务一方面可以对各种数据信息进行收集和整理，另一方面还可以实现对每一个独立数据进行相应的转换和处理，使之形成一个具有内在联系的数据集合，从而为数据信息的使用者提供一个透明的信息平台，这样就可以保证信息交流的及时性和完整性，规避了风险的产生。
2、大数据挖掘下工程项目管理中的难点
2.1信息数据收集处理问题
从当前工程项目的实际管理工作来看，在大数据背景下，由于信息数据量较大，同时信息也较为杂乱，因此一旦没有及时准确的处理这些信息数据，那么很有可能会对建筑工程项目的管理产生较大阻碍。首先就是对于信息数据不完全的阶段与分析可能会导致工程项目方案与市场要求存在差异，从而影响到未来产品在市场上的销售，使得企业的经济效益无法得到提高。其次，一旦对信息数据产生了错误的判断就有可能对整个企业的经营活动造成极大的不良影响，使得企业遭受到巨大的经济损失。从这两方面来看，就可以发现，在大数据背景下，如何进行信息数据的收集与处理是工作的难点和重点，一旦出现任何信息数据解读上的误差，必然会使得整个项目工程的开展遭到阻碍。
2.2市场经济环境的影响
經济环境的快速变化给工程项目管理带来了诸多不确定性，使得工程项目管理时刻面临风险。技术更新频率加快，社会经济环境突变的可能性也随之增加，这对保障工程项目的进度、成本、质量、安全都带来了巨大挑战[6]。例如，工程规模不断增大，所需资金量也随之增加，这必然产生海量的成本数据和资金数据，传统的工程预决算管理模式根本无法适应大工程项目建设，极容易影响工程进度和成本控制。再如，工程规模的增大必然导致工程项目基础数据的巨量膨胀，传统的施工管理模式不仅容易造成安全隐患，而且无法保证工程整体质量。
3、大数据挖掘在工程项目管理中的应用策略
3.1形成适宜大数据挖掘的管理层次和制度架构
要想将大数据挖掘在工程项目管理中更好的应用，那么就需要形成一套适宜大数据挖掘的管理层次和制度架构。这是因为，在任何一个工程项目的管理工作中，不同的部门和机构都具备着不同的职责和作用。因此，采用分层管理与集中控制的方式能够更加明确不同部门和机构的职能，同时让项目公司也拥有明确的定位。项目公司只是一个信息数据收集者，而集团公司则是根据信息数据来制定决策的决策者。因此，在具体的项目工程管理工作当中，项目公司一定要根据集团公司的需求来进行信息数据的收集工作，并且做到将所有收集到的有用信息无损的传输给集团公司。这样一来，集团公司才能对所有信息数据进行整理、分析和评估，以此对项目工程的开展有一个科学、合理的判断，从而为项目工程制定更加有利的决策。同时，大数据挖掘制度架构工作的开展，必须要根据信息数据、业务工作、管理工作的要求，来打造一个可以进行信息数据控制和处理的中心，这样才能更好的进行项目工程的管理工作。
3.2构建大数据挖掘项目组，解决项目管理中的主要问题
构建大数据挖掘项目组的目的是保证在一定资源约束的前提下，使工程项目以尽可能快的速度、尽可能低的成本达到最好的质量效果。①建立工期进度数据挖掘项目组。整合资金数据、供应商数据、工程计划数据、施工基础数据等，通过数据挖掘建立相应的控制体系以保证工期进度有效推进；②建立工程质量数据挖掘项目组。整合施工基础数据、质量检测数据、物流仓储数据、工期进度数据等，通过数据挖掘建立相应的控制体系，避免因物料管理不规范、阶段验收和隐蔽工程验收不规范、计划安排不科学导致盲目抢工期，以及设计本身缺陷导致质量失控等问题；③建立成本控制数据挖掘项目组，整合物料数据、成本核算数据、质量控制数据、工程进度数据、资金数据等，通过数据挖掘建立相应的控制体系，避免工期拖延、质量控制不当等问题。
4、结束语
信息技术的发展为大数据时代的到来提供了技术支持，在当前大数据环境下，对于数据的挖掘和处理具有重要作用，在建筑工程行业，如BIM技术出现；在创建，计算，管理共享和应用海量工程项目基础数据方面具有前所末有的能力。做好这一工作可以为工程项目决策提供科学的数据参考，保证项目决策的科学合理，使工程项目管理水平得到显著提高，在具体的优化过程中，还需要结合实际建立相应的数据挖掘小组，提高对数据信息的专业挖掘和处理。
参考文献：
[1]大数据时代下对建设工程项目管理的思考[J].贾岩.通讯世界.2015（23）.
[2]大数据在工程项目中的目标控制分析[J].裴雪华，刘畅，刘宇飞，彭鑫，谢学武.价值工程.2015（32）.
（作者单位：中国核工业二三建设有限公司）