基于大数据的工程造价动态管理研究

冯海俊

圣弘建设股份有限公司   四川省泸州市  646000

摘要:基于大数据的工程造价动态管理，是工程建设行业数字化转型背景之下提高管理效率的主要途径，对于实现造价实时控制、资源合理分配、风险提前预知有着十分重要的意义。在大数据技术广泛应用、项目管理精细化需求不断上升的大背景之下，该种管理模式要依靠数据采集、分析以及应用的能力来对工程造价的全过程进行动态跟踪和调整。本文以工程造价管理的实际为出发点，对大数据在动态管理中主要的应用方向进行梳理，探究数据整合、模型创建、智能决策等各方面的优化方法，给工程建设项目创建高效的、精准的、动态的造价管理体系给予理论上的参照和操作上的引领，助力项目达成成本可控和效益最大化的双重目标。

关键词:大数据；工程造价；动态管理；数据赋能

引言

大数据技术迅猛发展给工程造价管理带来颠覆性改变，依靠大数据开展工程造价动态管理冲破了传统静态管理的束缚，达成造价管理全流程、全要素、全时段动态控制的目的。工程造价属于工程建设项目的重要部分，它的动态管理效果同项目的投资效益、建设品质以及推进速度有着直接联系。伴随着工程建设项目规模越来越大、技术越来越复杂，海量的工程数据给动态管理赋予了丰富的支持，迫切需要依靠大数据技术的深度应用来达成数据价值转换和管理模式更新的目的。基于大数据的工程造价动态管理不是简单的技术叠加，而是一个包含数据整合、分析建模、决策应用等各方面系统性的重新构建过程，必须根据项目建设的特点和管理需求来建立科学的体系。因此本文以基于大数据的工程造价动态管理为研究对象，从应用方向和优化策略两个方面进行研究，给工程建设企业提高造价管理水平、适应数字化转型提供行之有效的实践方案。

1大数据驱动工程造价动态管理的核心应用方向

1.1 全流程数据采集赋能

全流程数据采集是按照工程造价的全过程来建立全面、准确、实时的数据采集体系，用大数据技术^[1]。项目前期用行业数据库、历史项目数据、市场行情数据的整合分析来给投资估算和设计概算提供数据支持，准确预估项目成本基线；项目实施阶段，采用物联网、移动终端等技术手段对施工进度、材料价格波动、工程变更等进行实时采集并加以跟踪，保证造价执行情况的及时把握；竣工结算阶段将施工过程数据、合同履约数据、结算审核数据等综合起来，创建结算数据模型，保证结算结果的正确性以及合规性。对全过程数据进行采集和整合，消除数据孤岛，给工程造价的动态管理提供可靠的数据支撑。

1.2 动态成本智能分析

动态成本智能分析依靠大数据分析技术来达成对工程造价实施即时监测、偏差警报以及趋向预估的目的。根据采集到的全流程数据，创建动态成本分析模型，采用对比分析、趋势分析、关联分析等方式，对实际成本和预算成本之间的差异展开持续跟踪，准确找出造成成本超支或者节约的主要原因，依靠大数据的预测分析功能，把市场价格变动、政策调整、技术变更这些外部要素纳入考量范围之内，预估后续阶段的成本走向，给成本控制决策赋予科学支撑，创建成本偏差预警体系，设定动态预警阈值，当成本偏差接近或者超出阈值的时候立刻发出预警信号，帮助管理人员迅速做出调整决定，防止成本失控的风险发生。

1.3 风险预判精准防控

风险预判精准防控依靠大数据技术对工程造价风险做出准确的识别、评价，并加以有效的控制^[2]。通过整合历史项目风险案例数据、行业风险数据库、项目实时数据，建立工程造价风险预判模型，准确找出投资决策、设计、施工、结算等各个阶段存在的风险点，比如材料价格突然上涨、工程变更频繁、政策法规变动等；用大数据算法来量化风险发生的概率和影响程度，确定风险等级和防控重点；根据风险预判结果制定出有针对性的风险防控策略和应急预案，做到事前预警、事中控制、事后处置，减少风险给工程造价带来的负面影响。

2大数据背景下工程造价动态管理的优化实施策略

2.1 数据体系整合完善

数据体系整合完善，创建起标准的、规范的、一体化的数据管理体系，从而提高数据的质量以及应用的效率。建立统一的数据标准规范，确定工程造价数据的采集范围、格式要求、分类标准和更新频率，保证数据的一致性和可比性；创建一体化的大数据管理平台，将行业数据、企业内部数据、项目现场数据等多种类型的源数据整合起来，从而达成数据的集中存储、统一管理以及共享应用；加强数据质量管控，采用数据清洗、去重、校验等技术手段，剔除无效数据、错误数据，提高数据的准确性、可靠性；创建数据安全保障机制，加强数据存储、传输、应用过程中安全防护，防止数据泄露、滥用，保证大数据应用的安全性、合规性。

2.2 管理模型迭代创新

管理模型迭代创新属于动态管理模型精准性、适应性的提高过程，用技术创新和实践更新来完善模型体系^[3]。根据不同类型的项目特点，创建出不同类型的动态管理模型，例如房建项目、市政项目、水利项目等专属的成本分析模型和风险预判模型，提高模型的适用性；采用机器学习、人工智能等先进技术，改善模型算法，提升模型的自学习、自适应能力，改进成本预测、风险预判的精确度；依照项目实践反馈，不断对模型加以迭代改良，依照市场环境改变，政策变动，技术创新等要素，及时调整模型参数及指标体系，保证模型一直保持良好的应用状况；加强模型应用培训，提高管理人员对模型的操作能力及应用水平，充分发挥模型在动态管理中的核心作用。

2.3 决策机制智能升级

决策机制智能升级以实现数据驱动的智能决策为方向，创建起“数据—分析—决策—执行”的闭环管理架构。创建智能化决策支持平台，把大数据分析成果、模型预测结论、风险评定报告等要素融合起来，给管理人员赋予全面且形象的决策参照；创建分层分类的决策体系，根据不同的管理层级以及种类的决策要求，给予不一样的决策支持服务，例如战略层面的投资决策、操作层面的成本管控决策等等；加强决策执行的追踪和反馈，利用大数据技术对决策执行情况进行实时监测，及时发现决策执行过程中出现的问题和偏差，迅速修正决策方案，保证决策目标得以达成；推进决策流程的数字化变革，达成决策过程透明化、规范化和高效化的目的，改进工程造价动态管理的决策效能和执行速度。

结束语

以大数据为基础的工程造价动态管理是工程建设行业数字化转型的大势所趋，对于提高造价管理的精确性、减少项目风险、实现效益最大化都有着重要的作用。本文梳理出全流程数据采集赋能、动态成本智能分析、风险预判精准防控三个应用方向，数据体系整合完善、管理模型迭代创新、决策机制智能升级三条优化策略，形成“应用—优化—赋能”的完整逻辑链条。在大数据技术不断发展以及行业需求不断升级的大环境下，工程建设企业要不断加强大数据在工程造价管理方面的应用，不断改进管理体系，不断更新技术手段。未来随着大数据、人工智能、物联网等技术的深度融合，工程造价动态管理会朝着更智能、更精确、更协同的方向发展，给工程建设项目的高质量推进提供强有力的支持，促进工程建设行业的可持续发展。

参考文献

• 侯友为.建筑工程造价动态管理方法[J].住宅与房地产,2025,(11):120-122.
• 唐瑞莲,汤斌.基于大数据技术的公路工程造价动态管理模式优化[J].工程技术研究,2025,10(01):157-159.
• 李志龙.智能建造技术在工程造价管理中的设计与实现[J].福建电脑,2023,39(06):77-81.

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