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1 引言

所谓工程造价大数据就是一个信息集合，包含工程项目建设企业内部、外部环境与工程造价有关的信息。通常情况下，工程造价大数据的特征主要表现为数据的海量性、异构的多源性、动态性等。对于工程造价大数据来说，其内容主要涉及项目级、企业级、企业集团级、企业生态级四个层面的造价数据。其中，项目级造价数据主要包括与目标工程项目有关的造价数据、工程项目形成的造价数据等。在云时代背景下，更多的人开始关注大数据。现代化社会，大数据已经广泛运用到社会各领域中，逐渐成为关键的生产因素。怎样从海量的数据中，在短时间内获取有效信息的能力，即大数据技术。分析以及存储大量的数据信息是大数据最重要的价值。相对于其他信息技术而言，大数据具有速度快、价格不贵等优势。大数据价值具体表现在深层次开发和应用大数据，将大量的数据信息进行融合，能够开发出新的应用。随着基于云计算技术的日益创新，大量难以搜集和运用数据也开始被运用，利用各领域的应用创新，大数据能够为人类创造越来越多的价值。大数据影响现代社会经济生活，不仅仅表现在技术上，还有利于对事物进行分析处理，也可以通过数据分析做出正确的决策，而不只是凭借自己的主观臆想盲目做出决策，这样的决策缺乏科学性和合理性。在施工企业进行造价

管理工作时如忽略了数据收集、积累工作会造成企业内部的施工定额的编制，自身真实成本都较难准确掌握进而无法准确确定利润等一系列造价管理的困难。与此同时，大数据、云技术在造价领域的广泛应用，为造价行业的发展带来了新的契机；所以大数据技术的应用对于项目各方都具有重要意义。

2.1国内研究现状

目前我国工程造价采用了以静态定额为基础与动态造价信息调整相结合的计算方式，即由地方工程建设造价监管部门采用反映本地区平均工程建设成本的单价编制工程概、预算定额，实行价格管理；并按当地不定期公布的市场材料、人工动态价格进行适当调整的造价计算方法。量、价是工程造价管理的前提，由于相对准确的造价数据要在项目结算完成后才能获得，而且这些数据几乎全部随项目的结束而归档封存，本企业项目之间或其他企业无法共享及分析利用，不利于各参建单位对工程项目进程的预判，并有可能导致投资失控，浪费人力、物力。

2.2国外研究现状

美国英国等主要发达国家根据掌握得大数据资料确定工程造价，通过招投标选择一家比较合适得价格，然后总价包死，过程中不再调整。其中，数据挖掘和BIM技术在国外应用较为成熟。

3我国工程造价信息管理存在的问题

3.1 缺乏统一数据标准

我国工程造价信息数据缺乏统一的标准，且尚无国家层面的顶层设计，信息采集、加工和发布缺乏统一规划、分类和编码，尚未建立全国性的工程造价综合管理体系，不能实现跨区域信息查询。各省造价信息管理系统的数据存储格式不一致，也没有行业约定的交换协议与接口，对大数据的采集、互通、共享、交换造成了较大的困难。

3.2 缺乏有深度的数据挖掘技术

在数据分析挖掘方面，建筑行业普遍欠缺有力的分析挖掘工具，使精细化造价管理难以真正落实实施。目前对于工程造价大数据的分析和整理，仅限于表面的数据搜集和粗略整理，造价数据筛选、分析和处理的模型有待建立，造价数据分析利用的广度和深度也有待提高。建设单位、施工单位、监理单位及工程造价咨询单位内部的工程造价资料多数也是呈原始状态存储，由于长期的粗放式管理，大部分企业不愿意花时间和精力来处理这些信息，电子文档往往只是按项目名称建立文件夹归档存放，纸质文档则简单归类锁柜，从此束之高阁，翻看查询非常不方便，这种信息管理模式下企业积累的信息都是杂乱无序的。

3.3 缺乏共享交换机制

工程造价相关数据庞杂，政府项目的工程造价数据，往往存储于发改、建设、审计、财政等多个部门，缺乏有力的牵头部门对造价数据进行收集处理，使得数据分散政府各部门之间，多数也是呈原始状态存储，无法贯穿项目生命周期，达到数据交换印证及全过程造价信息管理的目的。同时，政府与企业、企业与企业之间，工程造价信息相互封闭割裂，政府项目的数据企业看不到，企业项目的数据政府拿不着，“信息壁垒”较难突破。

3.4 缺乏时效性

现阶段，造价管理机构采用项目信息备案、造价咨询公司申报等方式采集项目造价数据，以便于整理发布造价指数、指标等数据供市场参考，但企业数据申报存在滞后性，工程造价信息不能实现动态、实时更新，最终发布的造价信息往往不能与最新的市场行情相符。而造价管理机构发布的“信息价”，也限于成交价格的采集往往滞后，难以保证工料机价格数据信息收集并分析处理的时效性。

4  解决方案和方法

2013 年，住房和城乡建设部出台的《关于进一步推进工程造价管理改革的指导意见》明确提出：建立工程造价信息化标准体系；编制工程造价数据交换标准，打破信息孤岛，奠定造价信息数据共享基础；建立国家工程造价数据库，开展工程造价数据积累，提升公共服务能力；制定工程造价指标指数编制标准，抓好造价指标指数测算发布工作。这份纲领性文件为我国工程造价信息管理指明了方向。但是大数据与工程造价的结合程度还不是很高，目前还没有全国性的综合工程造价信息管理平台。因此，在当前大数据背景下，工程造价信息化建设急需进行改造升级，主要可从以下几方面着手进行：

4.1 构建统一的工程造价数据信息标准 

数据采集、分析和共享的前提是标准统一，因此，应建立国家及行业层面与新型造价管理体系相适应的造价信息数据标准。通过相关标准，打通数据流动的瓶颈、打破信息孤岛，为大数据应用奠定基础。标准建立时，首先要制定标准编制时间表，按序进行、保证质量；其次应当明确标准的内容，避免交叉重复，防止标准缺失。最后还应重视造价行业应用软件与发、承包交易中电子招投标系统之间的信息交换，推动造价行业软件之间的信息交换标准、行业主管部门与工程建设参与方的数据交换标准建设,促进行业数据标准交换体系的快速形成。

4.2 搭建大数据平台，打破信息孤岛

市场决定工程造价是坚持市场主体作用的形势要求，如何收集、利用市场数据是当前造价管理面临的重要课题。搭建大数据平台，一方面要整合内部资源，另一方面也要拓宽外部渠道。首先应通过顶层设计，以规范的业务流程及数据标准为前提，以整合的工程造价信息资源库为驱动，采用大数据、云计算等技术，开发集数据采集、发布、分析、挖掘为一体的全国性的综合工程造价信息管理平台。其次应以建设部门的大数据平台向上下游数据拓展，打破单位之间的“信息壁垒”，连通概算审批、招投标、结算审核、决算审核等环节，以数据接口形式获取外部系统中的概算、招标控制价、预结算等信息，并探索数据格式的自动识别 和提取技术，实现数据互通共享，发挥各阶段造价数据信息的价值。最后应积极探索在企业层面应探索政府购买服务，构建多元化的工程造价信息服务，以更加社会化、市场化的方式构建工程造价数据库，研究共赢的造价数据共享机制，为决策提供指导性服务，为规范建筑市场的承包方交易、保障工程质量与安全发挥 更大作用。

4.3 挖掘数据价值，服务工程造价管理全过程

研究探索大数据应用模型的建立，这是大数据工作的重点和难点，大数据工作中信息化只是手段，工程数据内在逻辑性的建立是一项专业性工作，应该由造价管理机构完成，这也是造价管理机构核心竞争力的体现。在搭建大数据平台的基础上，需要进一步开发数据分析处理功能，依靠大数据技术完成造价全过程数据整理、处理分析、集成应用及行业共享，深度挖掘数据价值，提供多样化信息服务。平台覆盖投资决策、设计阶段、招标采购、施工阶段、竣工结算工程造价全过程信息管理，对信息管理过程中的工程造价信息数据进行整理、分析、预测并生成统计报表为决策提供依据。（见下图）

工程造价大数据应用流程

BIM技术的普及与推广，为工程造价大数据的应用提供了发展空间。BIM技术的主要价值在于建立三维模型后形成一个庞大的数据库，始终贯穿于 建筑全生命周期。基于BIM模型可进行造价的全过程跟踪。在不同阶段基于模型进行工程快速统计，辅助业主进行造价跟踪审计：在投标阶 万方数据段，可应用造价大数据进行价格查询，借助BIM 输出的工程量数据计算最终投标成本；在施工阶段，根据BIM模型计算各类工程量，通过施工模拟降低技术风险后及时采取措施，避免影响工程造价；应用造价大数据预测市场价格走势，制定科学合理的采购方案，降低材料采购和库存成本；利用BIM模型，提前策划任意节点、时间、工程量，制定人、材、机等资源调配方案，控制工程动态成本；通过BIM模型进行动态模拟建造，在模拟过程中对项目涉及的资金进行相关分析，为工程款结算提供审核依据（见下图）

基于BIM模型的造价全过程跟踪应用流程

5 评估体系

大数据分析下工程造价的评估更加准确，通过业主或者甲方对于工程造价的标案中选率来作为大数据应用于工程造价管理的评价指标。通过问卷调查和现场调查获得初步数据并进行分析，得出分析结果：

5.1大数据提升工程造价的合理性。  

大数据分析的优势在于可以有效地提升多维度数据间的互相认证，从而实现剔除异常数据的目的，保证数据的准确性，使企业的工程造价变得更为合理。

5.2大数据增加工程造价的动态性。  

传统的工程造价缺乏针对动态变化的有效手段，通过大数据形式进行数据库的建设，可以确保数据库处于不断的变化与更新的过程中，还能够建立有效的成本信息监控和预警机制，不仅实现了数据的动态性，还有效的提升了对项目的指导作用。 

5.3大数据增加工程造价的全面性。

采用大数据分析的方式对工程造价的精准性进行管理，不仅体现在材料成本以及人工成本常规可控的因素方面，还可以通过质量评价以及外部条件等影响因素方面进行体现，保证企业的工程造价工作更为合理，数据更为全面。  

5.4大数据增加工程造价在后续工程施工中的指导作用。

大数据与工程造价精准性途径分析通过上面的分析，不难得出如下结论工程造价与大数据分析的联合将成为未来电算化体系发展的方向，并成为主流发展模式。

6结语

由于工程造价信息数据庞大，且有较高的动态 性和多源异构性，提出应构建工程全量数据体系， 并结合某工程探讨项目级工程全量数据体系的构建方法，提出工程造价大数据的应用流程。 大数据时代重视数据的采集与应用，有利于提高工程造价管理时效性，使工程造价管理跨上信息化的台阶。未来借助BIM技术、云平台的大数据应用，在解决海量造价数据存储难题后，可实现上下游数据无缝对接，数据安全准确传输，并对有效数据进行对比 分析，使工程造价管理产生质的飞跃，最大限度实 现无纸化办公、减少社会资源消耗、提高造价工作效率。 同时，应用大数据资源有利于进行造价工作的纠偏，有助于全生命周期建设资金管控。

7 参考文献

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［2］张引，陈敏，廖小飞．大数据应用的现状与展望［Ｊ］．计算机 研究与发展，2015，89（38）：6-9 

［3]  陈婷婷，王宇．大数据分析对工程造价精确性的影响分析［Ｊ］工程经济，2017，21（38）：4-6. 

［4］刘宏志，屠庆波，韩延峰．大数据环境下的电网工程造价分析管控体系研究［Ｊ］．华东电力，2016，49（38）：2-6.

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［7］中国建筑标准设计研究院有限公司．建筑信息模型分类和编码标准：GB/T51269-2017[S]．北京：中国建筑工业出版社，2017．