大数据对于工程项目管理的作用

1、精选优质文档-倾情为你奉上大数据对于工程项目管理的作用大数据技术经过多年的发展，其应用已经涉及到各个行业领域，逐步成为企业的核心竞争力和资源。大数据技术辅以互联网应用使数据驱动业务的模式得到广泛的认同，同时也颠覆了传统的工程项目管理模式和方法，大量的信息数据是工程项目的基础，从技术管理方面看，海量信息数据的管理已经成为目前工程项目管理的难以突破的瓶颈。基于项目的系统性、动态性和独特性，大数据技术为工程项目管理带来了新的发展方向，可能大幅提升项目管理各环节的信息处理效率，为项目决策提供有效的信息参考，最终实现项目目标的实现和效益的增值。大数据是具有体量大、结构多样、时效强等特征的数据，处理大数据

2、需采用新型计算架构和智能算法等技术，其应用强调以新的理念应用于辅助决策，更强调在线闭环的流程优化。工程项目管理是一种以工程项目为对象的系统管理方法，通过对工程项目的全过程动态管理来满足项目要求。通过管理人员的努力，运用系统工程的观点、理论和方法对项目生命周期内的所有工作及资源使用进行决策、计划、组织、协调、控制和总结评价，以达到保证工程质量、加快工程进度、提高投资效益的目的，其主要任务是进行项目质量目标、投资目标和进度目标的分析论证，并进行范围控制、进度控制、成本控制。大数据背景下的项目管理就是根据不同的应用场景设计不同的数据处理方法，从而将工程项目的海量数据分类并分析，用以辅助管理人员对项目

3、生命周期内的工作和资源进行管理，直至最终完成项目。在经济和科技高速发展的今天，先进的科技管理已经成为获得行业竞争优势的手段之一，工程项目管理也不例外。科技管理是以计算机技术为依托，以海量的信息作为管理对象，为信息的管理提供平台，以实现流程化、信息化和自动化的科技管理活动。基于以上概念，工程项目管理也呈现出数据多元化、动态化和信息化管理的趋势。一方面，工程行业是数据量最大、项目规模最大的行业，参与主体多，覆盖地域范围广、耗费时间长，影响因素多等特点决定了工程项目的信息具有多元性并体现在各个环节中。另一方面，工程项目大多采用预测型周期管理模式，周期较长，信息在动态的时间流中持续分布。因此工程项目信

4、息化管理趋势不可避免。大数据技术借助先进的技术手段来提高数据管理效率，可以为工程项目的效率管理、质量管理、风险管理等创造捷径，有助于管理效率提升。另外也可以找出工程行业庞杂的数据中隐藏着的对项目甚至企业发展带来隐患的各种风险。大数据管理中，数据仓库不仅能及时收集数据，还能对数据进行初步处理，形成相互关联的数据集，为数据使用者提供平台，并减少信息沟通中噪声带来的风险。现阶段，工程项目管理工作主要是对管理信息化的分析，随着信息复杂程度的增加，项目各部门之间要将海量的信息转换为辅助决策的信息成为难题。大数据处理技术能对信息进行多维度分析，使数据之间的关系更加清晰完整，突破了传统方法的瓶颈。在工程分包

5、项目中，也可以借助大数据技术对分包招投标数据进行分析，通过社团关系检测，挖掘可能潜在的社团关系，揭示围串标行为主客体之间存在的隐性特征，通过电子招投标平台，对招投标状况全程跟踪，对围串标行为进行早期预警和干预，为今后进一步建立预防、监管、追罚等多位一体的围标串标防治机制提供强有力的数据支撑服务。尽管大数据技术有诸多的优势，但是结合到工程项目管理中还是存在诸多挑战。首先，数据本身的真实性问题。大数据时代要求人们重新认识数据的准确性，同时也无法实现海量数据的准确性。但是大数据理论是建立在海量數据都是事实的基础之上，如果不能保障数据的真实性，就可能导致工程管理层的决策出现失误。其次，数据价值密度低，

6、无法有效获取。虽然大数据带来了海量信息，但是信息的筛选工作是十分复杂的。管理海量信息的成本也极高。所以大数据整体价值虽高，但是价值密度较低，获得优质信息困难。第三，数据分析技术相对落后。海量的数据中不仅又结构化的数据，还有更多的非结构化数据，而且数据之间的关系复杂，如何整合、分析并识别错误、缺失信息是一项艰巨的任务。在大数据背景下，市场需求不断转化为数据，如果不能及时正确的处理就可能造成对数据的不完全解读甚至误判，进而造成工程设计和评估偏离市场需要，对于市场就是生命的工程行业，这种影响对企业来说是毁灭性的。大数据的应用在医疗和航空领域已经得到了出乎意料的效果，与此同时也给工程项目管理提供了有效

7、的手段。工程项目企业和管理人员也应加强相关的分析研究工作，将其结合到项目管理实践中。工程管理人员要充分理解大数据的内涵，多关注云计算、移动互联等技术。大数据不单单是数据的海量和复杂，也代表了一种新的理念，人们更加关注的是总体反映的问题，而不再关注抽样，更加看重数据的相关性，减轻对于数据因果关系的追求。工程企业特别是管理层需要转变思维，减少主观意识的影响，高度重视大数据的价值，着手进行企业文化和决策机制改革，将基于领导意图或专家判断的决策模式转化以数据分析结果为基础的数据驱动决策模式。加强相关技术的投入，制定出企业在大数据发展中的战略规划，将大数据技术的发展落实到日常工作之中。在企业组织结构中增加专业部门，用以收集、处理和分析数据，为项目管理及其他运营业务提供支持，同时加强信息部门与其他部门和外界的合作，打通获取完整数据的通道。梳理工作流程，实现组织内部信息横向和纵向的贯通。改变陈旧的人力资源管理模式，加强数据分析方面人才的积累，重点培养熟知大数据技术又掌握项目管理知识的复合型人才，可以对有实践经验的管理人员进行培训，并通过试点项目积累经验，进入不断总结推广的良性循环，从而迅速积累人才和经验以适应大数据背景下的工程行业发展形势。大