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大数据技术在工程项目管理中应用的价值

　　伴随着科学技术的进步和发展，信息技术在当前的具体发展过程中都得到了较好地推广和利用，就企业信息化程度来说，其已经满足实际发展需求，所以在各个行业信息系统的建设过程中，应当借助于更好的使用方式，目前大款据技术已经成为人们生活中的一部分，浏览新闻可以通过大数据推送，外卖点餐也可以实施大数据分析，因此在项目管理过程中也需要更好地使用大数据技术。

　　一、大数据技术在工程项目管理中应用的价值

　　1、优化管理路径

　　当前，工程项目建设的规模越来越大，工程项目管理的工作越来越繁重，在工程项目建设中产生了大量的信息和数据，需要专业的技术人员对其进行分析、处理。工程项目管理工作的艰难导致以往传统的工程项目管理方法和技术已经不能解决实际存在的问题，需要一种新的技术结合工程项目管理对其产生的大量数据和信息进行分析和处理。大数据技术在工程项目管理中的应用，能够与工程项目管理实现有效结合，在传统的工程项目管理方式基础上进行创新和改善，大数据技术可以将工程项目管理的产生的大量数据和信息进行整合，收纳到数据库中，利用大数据技术对数据的分类、整合、储存功能，实现数据的有序储存和有序管理，从而减轻管理人员的负担。

　　2、提升工程项目管理抗风险能力

　　在传统的工程项目管理方式中，信息和数据的管理主要依靠管理人员，但是由于信息数据的庞大和管理人员管理的不稳定性，在工程项目管理中会出现数据计算错误或者数据丢失的情况，给工程项目管理和工程项目建设造成了很大的影响。为避免这种经济风险和提高工程项目管理的抗风险能力，工程项目单位制定了很多相关的管理和惩罚制度，在一定程度上确实对提高工程项目管理的抗风险能力和减少工程项目管理的经济风险有所帮助，但是效果不够明显。大数据技术有对数据进行有序储存和有序管理的功能，在工程项目管理中应用大数据技术能够对数据进行有序储存和管理有效减少人为因素导致的经济风险，提高工程项目管理的抗风险能力。

大数据技术在工程项目管理中应用的价值

　　3、改变决策方式

　　在传统的工程项目管理方式中，管理人员对数据的管理和分析往往依靠经验和理论，导致工程项目管理决策不够科学合理。大数据技术具有对数据进行科学分析的功能，能够对工程项目管理中出现的各项数据进行相关关系的分析，实现数据之间的一对一的联系。大数据技术引用统计学原理对各项数据进行科学的分析和处理，进而转化成对管理决策有利用价值的精准情报，然后根据大数据技术对数据分析之后的结果进行管理决策工作，转变以往传统的根据经验和理论进行管理决策的方式，保证管理决策的准确性、科学性和有效性。

　　二、建立项目周期的大数据分析

　　1、项目数据收集

　　项目管理活动的操作流程中，会出现数量庞大的数据，在此过程中通过对数据包含的有关内容进行具体化的分类，主要包括成本投入数据、流程数据、质量数据、人员数据和配置数据，这些对项目施工都有着一定的影响，所以需要完成重点收集，同时也是保证项目快速发展的重要因素，而在具体的操作和实施过程中其主要包括结构化数据和分结构化数据，结构数据有相同的格式、字段也都是固定的，而非结构化数据则是并非相同，在具体的使用上存在一定差异，

　　2、项目数据储存

　　完成数据的整理和收集之后，需要对数据进行存储，这是一个较为重要的环节，因为如果数据出现丢失，在此的整理时间上就会受到影响，存储主要展现为首先是对项目数据自身的数据储存，能够保证数据的实际内容，此外相关的项目数据应当具有标准化的信息，针对时间、信息来源等都进行更好的管理和控制，其次就是后期的搜索便捷性，如果数据量过于庞大，那么其可靠性、精准性等都会受到有关的影响，这就需要利用存储来完成各种综合的保护，同时保证数据搜索的编辑性，整体的开展过程中可以将数据都分层小块，然后在完成数据备份，最后开始有关的存储工作。

建立项目周期的大数据分析

　　3、项目数据分析

　　随着科技的不断进步，计算机的分析和计算能力已经达到一个空前的高度，所以在完成数据的收集和存储之后，就要开始使用其分析功能，简单来说在具体的整体和分析过程中，计算机分析和传统的分析存在较大的却别，第一，大数据分析得出的结论更加的趋近于准确性，第二就是大数据需要寻找到如何高效的方法完成大数据集的分析和整理，传统的分析方法是一个复杂的算法，通过分析样本来进行数据的全面研究，希望以此来得到更准确的信息，同时大数据相比较于传统数据分析，应当有更加高效的算法和计算模式，如此能够搞好的整理大数据，便于其可以进行科学分析和整理。大数据所分析的数据具有广泛的来源、种类多、结构多，因此要依照不同的业务要求，采用不同的大数据分析方式。

　　4、项目数据分析的应用

　　项目管理中的大数据大多是从企业或者项目内部获得，企业利用大数据分析，能有效提升生产能力，提升企业在行业内的竞争优势。大数据的运用可以帮助项目管理整合信息，更好的完成项目的目标，提升管理的执行力，预防并提示项目管理中会出现的问题，并找到更合适的解决办法，提升项目收益，满足客户的需求，减少人员成本的投入，还能更科学合理的进行人员安排，杜绝浪费的情况发生，为项目节约成本。

　　三、项目管理大数据分析系统存在的不足

　　1、解决方案无法提供新见解或及时的见解

　　数据不足，有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。

　　2、不准确的分析

　　源数据质量差，如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。

　　3、在复杂的环境中使用数据分析

　　数据可视化显示凌乱，如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。系统设计过度，数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。

　　随着信息技术的发展，大数据技术在社会各个行业中都有广泛的应用。工程项目管理的质量对于工程项目建设的质量具有重要影响。大数据技术应用于工程项目管理中，能够保证工程项目管理的质量和工程项目建设的质量。

发布：2023-03-06 16:30 编辑：泛普软件 · wby [打印此页] [关闭]