工程項目管理中大數據挖掘的應用分析

朱琳

摘 要 目前，我們迎來了大數據時代，項目管理也應該滿足大數據時代發(fā)展需求，在項目管理方法方面，應該做出相應的調整，積極應用數據挖掘技術，使工程項目管理工作得到進一步創(chuàng)新。對工程項目進行管理時，管理人員應該充分認識到工程項目的問題，對大數據挖掘管理層次進行全面建設，并且對大數據挖掘管理制度進行建設，積極尋找大數據挖掘項目的問題解決途徑，針對具體的情況進行調整，控制工期進度，確保工程項目的有序開展。本文闡述了項目管理中大數據發(fā)掘的作用，分析了項目管理存在的問題，提出了利用大數據優(yōu)化工程項目管理的途徑，并且，分析了基于數據挖掘施工進度控制模型。

關鍵詞 工程項目;管理;大數據挖掘

近些年來，在項目管理方面，其信息化、數據化水平得到了不斷提升，其中大數據技術做出了重要的貢獻。在大數據背景下，項目管理需要做出相應的調整，不管是管理方法，又或者是管理技術都應該與時俱進，積極應用大數據挖掘技術，使項目管理方法得到全面優(yōu)化。在實際工作中，由于工程項目具有一定的復雜性，所以需要做好全程動態(tài)管理工作，利用大數據挖掘技術，能夠及時了解項目動態(tài)，及時分析潛在地風險，有利于為項目決策提供可靠依據。

1項目管理中大數據挖掘的作用

1.1 優(yōu)化項目管理

隨著我國科學技術的不斷進步，進一步加快了大數據發(fā)展。在各行各業(yè)中，大數據身影比較常見，在項目管理中，通過大數據的應用，可以實現技術創(chuàng)新改革管理模式，朝著信息化方向發(fā)展，在整體上提升了項目管理水平，有利于改善項目管理質量，并且還能夠在風險控制方面提供可靠的數據支持。對工程項目進行管理的過程中，往往需要面對各方面的影響因素，項目管理具有一定的系統(tǒng)性，如果管理模式，無法滿足相應的規(guī)范標準，很容易影響項目工程的整體質量，不利于實現項目的預期目標。不僅如此，也會使項目管理人員無法履行自身的責任和義務，進而影響了工程單位的經濟發(fā)展。在大數據背景下，項目管理遇到了新的發(fā)展機遇，尤其在大數據技術的應用下，可以對工程項目的相關數據進行優(yōu)化管理。通過數據挖掘技術的應用，能夠優(yōu)化大數據管理功能，即使是比較煩瑣的管理程序，也可以得到優(yōu)化，在根本上提升了項目管理質量，為項目評估提供了可靠的數據。

1.2 提升工程項目的風險管理水平

隨著大數據的不斷應用，為工程項目的信息管理建設帶來了新的契機，不僅有利于提升工程項目管理質量，還能夠在風險控制方面提供可靠的技術支持。根據現階段工程項目實際管理水平來看，整體的管理效率相對較低，通過大數據技術的應用，能夠有效豐富項目管理手段，提升數據管理水平。比如：對工程項目的績效評估進行管理的時候，由于績效評估的指標相對較多，評價成本相對較高，大數據挖掘技術能夠有效解決這方面的問題。不僅如此，在項目管理中，借助于大數據挖掘技術，可以從海量的數據中提取出有用的績效指標，這樣可以減少項目管理人員的工作難度，提升績效管理水平。除此之外，對工程項目進行管理的過程中，需要做好全面風險控制工作，在大數據挖掘技術的應用下，有利于全面識別潛在地風險隱患，有利于項目的長遠發(fā)展。在項目管理中，通過數據倉庫的應用可以對數據實時收集，還可以分析歷史數據，通過對相關數據進行初步處理轉換等，可以將各方面數據進行整合，為項目決策提供了可靠的參考依據，不僅能夠為管理人員提供可靠的信息平臺，也能夠有效減少虛假信息，提升了信息交流效率，有利于消除各方面風險[1]。

2大數據時代背景下，項目管理存在的問題

2.1 項目管理的針對性有待進一步提升

在大數據時代背景下，工程市場的信息化建設也加快了腳步。項目管理逐漸朝著信息化數據化方向發(fā)展，如果不能夠采用有效地管理手段，合理利用大數據，將會被市場淘汰。根據現階段項目管理現狀來看，主要問題表現在以下幾個方面：第一，針對數據的解讀還不夠，充分徹底。在工程設計以及工程評估方面還未能夠全面適應市場發(fā)展，也就是說，最終建設的工程項目，不能夠滿足市場需求。第二，在數據判斷方面存在較大的偏差和失誤，這樣就會使工程設計以及評估等工作，不能夠滿足市場實際需求，也就是說最后建設的工程項目無法得到市場的認可和接受。由于市場需求具有多元化的特點，并且在數據方面呈現了爆炸式增長的趨勢，所以，需要做好工程項目管理工作，尤其要提升項目管理的針對性，不能夠盲目開展項目管理工作。

2.2 項目管理地風險保護力度需要進一步提升

在現階段來看，我國市場經濟體系發(fā)生了很大的變化，對工程項目進行建設的過程中，項目風險也變得越來越多，并且，項目風險具有較強的隨機性，在某個層面上來說，對我國科學技術的進一步發(fā)展具有推動作用。在大數據背景下，要想做好項目管理工作，需要統(tǒng)籌兼顧，不管是成本控制，進度控制又或者是質量控制都應該采用科學化的管理模式、管理方法，與時俱進，所建設的項目也要具有多元化功能，在資金成本方面也應該合理增加投入，保證數據信息的完整性。但是，現階段工程項目管理的數據處理水平還需要進一步提升，數據的完整性相對不足，這樣就會影響風險控制工作。不僅如此，在數據計算以及數據處理方面，還應該進一步應用先進的科學技術，從而使工程整體質量得到進一步提升[2]。

3利用大數據優(yōu)化工程項目管理的途徑

3.1 建設大數據挖掘管理機制

在對工程項目管理模式進行優(yōu)化的過程中，需要在管理制度方面進行不斷完善，主要可以從以下幾點著手：第一，根據集中控制以及分層管理的方法明確項目管理目標，針對不同的崗位職責進行詳細分解，把整管理目標具有可行性，立足于實際情況，對數據挖掘管理體系進行不斷建設，幫助企業(yè)管理人員搜集各方面的數據信息，確保可以做出正確的項目決策。第二，在數據信息方面需要進行全面采集，做好信息數據的傳輸工作，使項目管理人員能夠及時跟進項目進度，監(jiān)督項目施工質量，提升成本控制力度，在根本上消除風險隱患。針對數據挖掘管理體系需要不斷健全，在項目管理方面應該堅持數據管理、業(yè)務以及控制等原則，逐漸形成信息化智能化的數據控制系統(tǒng)，提升數據處理水平，使得項目管理具有較強的針對性，能夠提升項目管理質量。

3.2 成立大數據挖掘小組，妥善處理項目管理中的問題

對工程項目進行管理的過程中，需要做好數據挖掘工作，首先，應該針對施工進度成立數據挖掘小組。針對數據挖掘小組的建設工作，需要選擇適合的專業(yè)人員，確保數據分析更加全面，有效開展數據評估工作，提升數據的精準度，并且，還需要針對控制管理結構進行針對性建設，使得施工進度能夠得到嚴格監(jiān)控，全面識別風險因素，進而對工程設計進行不斷優(yōu)化，保證工程項目的順利推進。除此之外，在項目管理中，所產生的相關數據信息需要及時整理和收集，不僅要包括資金成本方面的數據，還需要在原材料供應、施工以及工程設計方面的數據進行全面收集和處理。其次，針對施工質量成立數據挖掘小組，對施工質量數據挖掘小組進行構建時，主要針對工程項目建設中所形成的相關信息數據進行全面分析和處理，主要的數據包括：基礎數據、施工進度數據、質量檢查數據、物流數據等等。對該小組進行建設的時候，需要由專業(yè)人員進行指導，確保監(jiān)控體系的完整性，可以指導項目管理，各個施工環(huán)節(jié)都能夠滿足相應的標準規(guī)范，合理規(guī)避工程風險，在根本上提升工程項目的質量，實現預期的建設目標[3]。

4基于數據挖掘的施工進度控制模型

4.1 分析工期延誤的根本原因以及相關情況

在對工期延誤的原因進行分析的時候，可以運用數據挖掘技術選擇相關的規(guī)則方法，在第一時間內及時找到數據之間的內在聯系，可以采用APriorai算法，以此來建立單層布爾關聯關系，分析工期延誤原因，推進挖掘模擬工作的展開。在規(guī)范取值方面，往往會存在較大的復雜性，不少因素具有較強的隱形特點，這些工作應該在數據準備中落實。經過關聯規(guī)則方式的運用，能夠獲取一組頻繁項集，不僅能夠對支持度進行描述，也能夠對置信度進行描述。

4.2 多任務進度匯總權重情況的分析

在工程項目中，所涉及的任務相對較多，需要對各個子項目進行全面管理，如果在此項目管理中，遇到了項目進度相加無法表示總工程項目進度的時候，需要根據施工時間進行加減法計算，準確計算出工程項目的百分比，比如：在地基施工作業(yè)中，工作量為20天，水泥澆筑的工作量為30天，項目的總工期為30天，當地基作業(yè)完成之后，項目完成了將近40%。此時，項目應該需要30天能夠完成，在工作計劃中需要詳細劃分，做好周密的計劃，根據具體的工程量，準確計算工程進度。若完成一個子項目的時間超過了工程量，此時就會影響工程項目總進度的準確性。不管是前期采購，又或者是設備運輸均會使工工作量的完成時間超過預計時間，而數據挖掘能夠對各個子項目的工作權重進行評估，有利于匯總工程進度，使工程結果更加準確[4]。

5結束語

綜上所述，在當今社會中，各個領域都逐漸應用了大數據挖掘。通過將大數據挖掘應用在項目管理中，可以實現工程項目管理模式的創(chuàng)新，提升工程項目管理水平，尤其在工程項目建設方面，利用數據挖掘技術可以使項目管理質量得到全面優(yōu)化，在海量的數據信息中能夠提取有效數據，使項目管理具有可靠的參考依據，有效提升了數據收集和整理效率，并且，還能夠分析潛在地風險因素為項目，有利于進一步優(yōu)化項目的建設方案，進而使工程項目實現預期的建設目標。

參考文獻

[1] 葛華豐.大數據挖掘在工程項目管理中的應用[J].工程技術（文摘版）·建筑，2016（9）：98.

[2] 張月清.工程項目管理中大數據挖掘的應用[J].城市建設理論研究（電子版），2018，273（27）：56.

[3] 張慶帆.工程項目管理中大數據挖掘的應用[J].居舍，2018（32）：

152-153.

[4] 梁儉萍.大數據挖掘在工程項目管理中的應用分析[J].數碼設計（下），2019（7）：236-237.