摘要：在目前大数据时代的背景下，工程项目管理也产生了一定的变化，以往的工程管理模式已经不能适用于目前的建筑工程，所以必须要进行改进，才能够顺应时代的发展以及建筑工程的需求。通过运用大数据挖掘的方式则能够有效提高工程项目管理水平，同时为建筑工程管理方式的多样化提供基础。本文主要阐述了建筑工程管理过程中大数据挖掘技术的应用，并提出了相关的应用策略。
关键词：大数据挖掘；建筑工程；工程管理
引言：随着大数据技术的不断完善与发展，对于我国工程项目管理带来了一定的挑战，各企业及行业的发展已经越来越向信息化靠拢，而计算机技术也得到了更为广泛的运用[1]。不过这也针对建筑工程项目管理方面给予了更加充足的发展空间以及全新的发展机遇，在工程管理工作开展过程中产生的信息都需要进行高效化整合及处理，而对目前工程管理过程中存在的各种问题则需要从全局着手，建立信息化性的管理机制，充分应用大数据挖掘技术，以此来提高管理力度，为建筑工程的顺利进行提供保障。
1 目标进度管理法的运用
目标进度管理法指的是大数据挖掘技术的拓展应用，这种方式侧重于利用大数据来深度挖掘具有价值的数据，并将这些数据进行分析，找出与工程管理之间存在的联系，以便于进行管理计划的制定等，将目标进度作为主要依据来开展管理工作。目标进度管理法最普遍的应用便是工期管理。鸿山物联网小镇科技载体，自工程启动时，工程管理人员便开始利用大数据挖掘技术来进行数据的获取与分析，建筑面积约为24056平方米，工期为18个月。在开展施工时，各个标段的施工也进行细致化划分，各部分都编排固定的人员开展，在大数据挖掘技术的支持下，所有工作的完毕日期与目标进度管理法所预估的日期偏差不过24h，提前完成。工程能够按时竣工离不开科学的工程管理，而目标进度管理法的作用则显而易见。除此之外，该技术在其他较为抽象的管理工作中也能够发挥显著的作用，比如安全问题预防等，能够有效降低风险的发生，保证施工的顺利进行。
2 目标数据管理法的应用
目标数据管理法是大数据挖掘技术的延展性应用，因为大数据挖掘技术通常情况下无法直接在工程管理中进行运用，所以进行延伸和转化便是最主要的方式。该方式侧重于利用长期的计算来获得数据规律，并将数据规律作为指导，保证工程管理工作的效果。以资金管理来说，如太科园小学工程建设，通过大数据挖掘技术能够针对资金的指出进行动态化监控，并根据自身特性来确立工程的总支出以及分项支出，把预算标准作为基础，了解各项目的具体支出情况。该项目共设计概算批复造价15500万元，其中工程建设费用为11586万元，设备购置费776万，其余费用约658万元。工程设计阶段通过限额设计，控制施工图预算，工程管理阶段，通过招标控制，针对材料以及人工等费用则需要尽量保证在预定数额之内，只有将实际支出控制在预算之内，才能够保证工程造价不会超标，继而确保管理的效果。
3 构建基础数据模型
基础数据模型是一种能够充分展现工程项目数据规律的信息模型，这种模型能够充分利用工程信息以及信息技术，可以更加明确地显示出管理条例。比如太科园配套小学项目，该工程的管理内容比如成本管理、进度管理、材料管理等各个方面又都能够划分为几个小层面，资金管理可以划分各个环节以及各个方面的资金支出。为了能够确保模型的时效性，则需要明确其中的各个条目，构成一个条目网，之后将信息输入到条目网中进行管理，利用分布挖掘的手段来获得支出数据，将该数据来作为资金管理的主要依据。
4 构建大数据挖掘下的管理制度结构
若想在工程管理过程中充分展现大数据挖掘的作用，需要构建与大数据挖掘匹配的管理层级以及制度结构。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆所有工程项目管理过程中，组织及部门的不同都会发挥不同的效果以及承担不同责任。所以，利用分层管理法和集中管理法等手段可以进一步划分各部门及组织的责任与职能，以及明确定位项目管理部。项目管理部主要是进行信息的采集与整合，而建设单位则需要结合数据信息进行决策的设定。所以，在工程管理过程中，项目管理部必须按照建设单位的需要来采集信息，以及需要将有用的信息高效传递给建设单位。通过这种方式，建设单位则能够针对各方面信息进行整合与分析，继而以此作为依据来进行判断，为工程的开展决策提供数据支持，保证工程顺利开展的同时也能够保证其质量，并且分析其中可能存在的隐患进行排除。
5 构建专业化大数据挖掘小组
在目前的时代背景下，若想实现针对数据的准确把握以及有效运用，必须要进行科学性的分析，而这也是保证工程管理水平的主要条件。第一，编制施工工期数据挖掘小组，针对施工过程中的各方面信息进行收集及存储，包括资金投入和资金流向、施工材料、工程方案数据等各个方面[2]。在专业人员的引导下，针对这些数据展开深度挖掘，从而构建和其相联系的管理体系，确保工程施工的实际情况能够满足设计方案中的规划内容；第二，构建施工质量信息挖掘小组，构件施工质量数据挖掘小组的主要目标便是收集施工时的一些基础信息，比如质量检验、仓储信息等，在数据挖掘的条件下完成与工程管理的联系，从而规避施工时因为种种原因而导致的质量缺陷。第三，构建工程项目成本数据挖掘小组。在开展工程管理过程中，成本管理是其中不可或缺的工作内容，通过利用大数据挖掘技术来进行项目成本管理时，必须针对成本信息进行深入采集以及整合管理，包含工程质量信息以及成本预算数据等，根据大数据挖掘技术来构建工程成本管理体系，提高工程成本投入的控制力度，以此来保证工程整体的经济效益，并且有效规避预算超额问题，进而也能够避免由于预算不足导致的质量问题[3]。
6 工程分析
鸿山物联网小镇科技载体，工期预估为18个月，用地面积约11615平方米，建筑面积约24056平方米，总投资约13000万元。因为该工程耗时较长，并且资金成本投资较大，所以为了能够进一步确保工程管理的效果，建设部门以及施工部门经过商议，最终确定以大数据挖掘技术来作为工程管理的核心，以此来保证工程管理的力度。通过采集数据信息，以及利用计算机技术来设计可靠的管理计划，并保证之后的工程管理工作严格按照管理计划来执行。
数据采集共耗时15日，主要有施工区域土壤信息的采集、天气信息及规律信息的采集、周边工程信息的采集等，并利用大数据挖掘技术通过互联网来参考大量的同种工程实例，针对工期、资金流动、施工流程、管理等方面进行全面性考虑。工期预估则以大数据挖掘技术作为支持，实现项目进度的信息化，获取项目中的汇总权重。该工程实际正式竣工时间比计划时间提前了15日。而在资金上，则与预估支出节省560万。在安全方面，由于工程管理工作的全面性开展，无一例安全事故的产生。在整体工程质量方面，经验收各方面指标都较为优异，并未出现质量不合格的项目，满足了预估的质量标准，并且在抗震能力方面较为优异。由此可见，在建筑工程管理过程中应用大数据挖掘技术不仅能够保证工程按时完成，同时还能够保证工程质量。
结束语：综上所述，随着信息技术的进步，建筑工程管理方面，大数据挖掘技术的运用逐渐变成一种趋势，针对提高建筑工程管理效果以及管理能力方面有着显著的作用。不过在实际运用方面仍然需要避免各种现象的影响，并提高对大数据挖掘技术作用的充分认知，合理地运用大数据挖掘技术才能够有效保证其价值能够得到充分发挥。
参考文献：
[1]刘巧会.大数据挖掘在建筑工程管理中的应用[J].江西建材，2019（06）：210+212.
[2]闵细根.探析大数据挖掘在工程项目管理中的应用[J].江西建材，2016（12）：266.
[3]李云飞.大数据挖掘在工程项目管理中的应用分析[J].吉林工程技术师范学院学报，2018，34（09）：53-55.
论文作者:袁毅
论文发表刊物:《基层建设》2019年第27期
论文发表时间:2020/1/18
标签：数据挖掘论文; 工程管理论文; 工程论文; 数据论文; 信息论文; 技术论文; 管理法论文; 《基层建设》2019年第27期论文;