浅析大数据在建筑项目管理的运用及其对项目管理的启示(二)

2）、每个工程的项目开工到施工、竣工都离不开大数据开工前土地的测量和勘探需要数据，施工蓝图需要大数据的组成，施工时也需要大数据依据，竣工验收合格也需要大数据的提供证明。

3）、一个工程在开工前需要做好多的准备工作，这些也需要大数据，港珠澳大桥施工方案确定前，我国专家到国外考察研究，最后自己拿方案到方案的最终确认也需要大量的大数据。各种工程的完工后都会积累好多的大数据，这些都是宝贵的数据，我们要充分的利用好。在平时的工程施工中要正确的认识工程项目管理问题存在，有针对性的提出大数据，挖掘管理层次有效构建大数据制度。

四、大数据在建筑项目管理的运用

1、建筑项目管理的特征

大数据特征是数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。也可以说大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。

2、大数据的针对性应用

大数据的针对应用，发展让更多的建筑业工作者觉得工地原来也可以那么智能。

1）、因为工地人员流动量大，劳务实名制制度一直难以实施，但是智慧工地的劳务管理功能将大数据完美融合，让工地现场的劳务人员实名制得以实施。

2）、再例如工地现场的安全页可以通过智慧工地的视频监控系统，原材监控施工现场的安全和工程进度，做到信息掌控。

  3、大数据应用特征

   1）现阶段大数据技术主要应用于建筑物的建造和运营阶段，智慧城市的应用还相对较少。主要原因是现阶段绝大多数的城市规划和发展还不够完善，同时大范围采集大量有效数据难度较大，从而不能为数据挖掘提供很好的数据基础。但是智慧城市可以改善人们的生活质量，是未来的发展方向，因此，大数据技术在智慧城市领域拥有很大的发展空间。

2）分类器方法是大数据技术应用最多的方法之一，包括人工神经网络方法、决策树方法、支持向量机、贝叶斯方法等。分类器方法适用于很多应用的分类模式，可以高效处理大量数据，准确挖掘数据间的内在联系和关系模型。同时，随着深度学习和人工智能技术的快速发展，分类器方法在建筑领域有更广阔的发展前景。

3）数据不足仍然是大数据应用的主要限制因素。原因是物联网和传感器技术的发展还并不完善，我们很难实时获得大量有效数据。因此，如何收集大量数据是大数据技术发展亟待解决的重要问题。

4）大数据与“海量数据”不同，不仅要求数据量大，而且具有数据形式复杂、处理速度快等特点。目前，对大数据特征较为统一的认识是4V特征：①数据规模大。伴随着信息技术的高速发展，我们可以获取和处理的信息数据越来越多，正因如此，我们可以通过大数据技术去挖掘数据间更真实、更精确的内在联系，发现有价值的信息。②数据种类繁多。数据的形式不仅包括传统的表格文本，也包括了地理位置信息、图片、音频、视频等，由此对数据处理技术也提出了更高的要求。③数据处理速度快。数据规模快速激增，数据又具有很强的时效性，如果不能快速处理，数据会失去有效性，处理的结果也会是过时和无效的，因此，大数据技术要求快速、持续地处理数据。④数据价值密度低。虽然数据规模庞大，但是数据中有很多没有意义或者是错误的信息，相比于总体数据量，有价值和有意义的数据占比相对较低，因此，如何从大量数据中提取有价值的信息是大数据时代亟待解决的难题。