摘 要：随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已经到来。大数据以其庞大、多样和高速的特点，正在深刻影响各个行业和领域，其中包括工程建设领域。大数据采集技术在工程造价应用中具有重要性，它构建了数据共享基础，提高了工程造价的速度。要点分析包括构建数据分析和使用流程体制、强化数据清洗和整理工作方案，以及保障数据安全和隐私风险管理。在大数据时代，BIM技术在工程造价大数据中的应用和统一大数据技术格式的研究也对工程造价应用产生积极影响。综上所述，大数据采集技术为工程造价应用带来更高效、准确的数据支持，推动其智能化发展。

   关键词：大数据；工程造价；数据采集

   0 引言

   随着大数据时代的到来，工程造价行业也面临了巨大的变革和挑战。过去，工程造价数据的采集和应用主要依赖于人工收集和处理，工作量大、效率低，且存在数据不准确、信息不全面等问题。而现在，随着互联网技术的快速发展和智能化手段的应用，大数据技术在工程造价领域得到了广泛应用。

   1 工程造价应用大数据采集技术的重要性

   1.1 构建数据共享的基础

   数据共享是指将不同来源和不同环节产生的数据进行整合和共享，使其能够被多个相关方使用和分析。在工程项目中，涉及到的数据来自多个部门和环节，以往这些数据可能分散在各个系统和数据库中，难以整合和利用。通过大数据采集技术，可以将这些数据进行统一的采集、整合和清洗，消除数据冗余和错误，从而提高数据的准确性和完整性。在传统的工程造价应用中，数据的获取和使用通常受限于各种因素，如数据所在的系统和部门的权限控制、数据格式的不一致等。通过大数据采集技术，可以将原本分散的数据整合到一个共享平台或云存储中，并为相关方提供统一的接口和工具，使其可以更便捷地访问和使用数据。在大数据时代，工程项目涉及的数据量庞大，包含了各种类型和格式的数据，如工程图纸、施工计划、成本记录等。通过构建数据共享的基础，可以将这些数据整合起来，并应用大数据分析技术进行深入的数据挖掘和预测，揭示出工程项目中的规律和趋势，为工程造价管理和决策提供更准确、更全面的依据。

   1.2 提升工程造价的速度

   传统的工程造价评估和决策往往需要进行繁琐的数据收集、整理和分析过程，耗费了大量的时间和人力资源。而通过大数据采集技术，可以快速获取并处理大量的结构化和非结构化数据，从而提高工程造价的速度。大数据采集技术可以快速、高效地获取各种类型的数据，在工程项目中，涉及到的数据来源多样，如图纸、合同文件、施工记录等。传统的数据采集方式可能需要人工逐个搜集和整理这些数据，费时费力。而借助大数据采集技术，可以利用自动化方法和算法，快速地从各个数据源中提取所需数据，减少了人工操作的时间和错误率。工程项目涉及到的数据随着项目的进展和变化而不断更新。传统的数据采集方式可能无法及时获得最新的信息，导致工程造价评估和决策基于过时的数据。而通过大数据采集技术，可以实时监测和获取数据的更新，确保所使用的数据是最新的，从而提高工程造价的速度和准确性。

   2 工程造价应用大数据采集技术的要点分析

   2.1 构建数据分析和使用流程体制

   构建数据分析和使用流程体制需要明确数据采集的目标和需求。在工程造价应用中，不同的项目可能有不同的数据需求和分析目标。因此，在开始数据采集之前，需要对数据分析和使用的目标进行明确定义，并根据这些目标来确定所需采集的数据内容、来源和格式。根据项目特点相应建立完备的数据分析和使用流程体制，以大数据收集和利用技术为基础构建数据分析机制，确保采用相关技术内容，如相关分析、聚类分析、因子分析和B/A测试，并对数据进行挖掘。考虑到大数据规模庞大，造价管控者需要结合过去的处理方式，构建高效的分析体制。结合大数据分析方法和数据计算内容，以及混沌人工鱼群计算方法，建立全面考虑项目造价影响要素的完善的项目造价预估方法和机制。通过多次迭代运算过程，结合项目造价的不同影响要素，构建混沌算法并进行动态优化，以实现优化训练，从而满足大数据分析技术的需求，实现对该工程项目造价的精准估计。针对此项目工程实践过程，造价管控者应构建一套完整的大数据使用分析流程，以确保有效管理和应用大数据分析技术于项目造价中。

   2.2 强化数据清洗和整理工作方案

   数据清洗和整理是指对采集到的原始数据进行筛选、清除冗余、处理缺失和错误等操作，以确保数据质量和准确性。在大数据采集过程中，可能会面临各种数据质量问题，如噪声、冗余、缺失和错误等。为了保证数据的准确性和可靠性，在数据采集之前需要制定清洗和整理的具体步骤和规范，并明确数据清洗和整理的责任人和时间节点。随着大数据技术的发展，出现了许多自动化工具和算法，可以帮助人们高效地进行数据清洗和整理。例如，利用数据挖掘和机器学习算法，可以自动识别和纠正错误数据；利用文本分析和关键词提取算法，可以快速处理结构化和非结构化数据。在数据清洗和整理过程中，需要建立数据质量评估和监控机制，对清洗和整理后的数据进行质量检查。通过采用合适的指标和方法，可以对数据的完整性、一致性和准确性进行评估，并及时发现和解决潜在的问题。为了确保数据清洗和整理工作的一致性和可追溯性，需要制定明确的标准和规范。这些标准和规范可以包括数据格式要求、清洗和整理方法的选择、异常值处理等方面，以确保不同环节和人员都按照相同的标准进行操作。

   2.3 保障数据安全和隐私风险管理

   在大数据采集过程中，涉及到的数据可能包含敏感信息和重要商业机密，因此必须采取措施确保数据的安全性和隐私保护。在大数据采集过程中，需要明确规定数据的收集、存储、传输和使用等方面的安全要求和操作规范。制定合理的权限控制策略，确保只有经过授权的人员可以访问和操作数据。同时，采用加密技术和安全协议，保护数据在传输和存储过程中的安全性。为了应对意外事故或数据丢失风险，应建立定期的数据备份机制，并制定可靠的数据恢复和灾备计划。备份数据应存储在安全的地方，并定期测试和验证备份数据的完整性和可用性，以确保数据的可靠性和持续性。在大数据采集过程中，可能会涉及到用户的个人信息和隐私数据，因此需要进行隐私风险评估和管理。评估可能的隐私泄露风险，并采取适当的技术和措施来保护用户的隐私。例如，采用匿名化和脱敏技术处理个人身份信息，以降低隐私泄露的风险。

   3 大数据时代工程造价应用研究

   3.1 BIM技术在工程造价大数据中的应用

   BIM是一种以数字化建模为基础的协同设计和管理方法。它通过构建三维模型和集成各种信息，实现对建筑项目全生命周期的综合管理。在工程造价领域，BIM技术可以与大数据相结合，提供更准确、高效的数据支持和决策依据。通过BIM技术，可以创建精确的三维模型，并集成包括构件数量、材料成本、施工进度等各种与工程造价相关的信息。这些数据可以快速获取和分析，为工程造价评估和决策提供准确的数据支持。在项目的不同阶段，包括设计、施工和运营等，BIM模型会不断地随着工程进展而更新。通过与传感器、设备及其他数据源的连接，可以实现数据的自动采集和实时更新。这样，工程造价人员可以根据最新的数据进行分析和决策，提高工程造价管理的时效性和精准度。通过对BIM模型中的数据进行大数据分析，可以发现隐藏的规律和趋势，提供更准确的工程造价预测。此外，结合机器学习和优化算法，可以对工程造价进行优化设计，找到成本最佳的方案，从而提高工程效益和经济性。

   3.2 统一大数据技术格式

   统一大数据技术格式是一个关键的方向。由于工程造价涉及多个领域和多个数据源，数据的格式和结构可能千差万别，给数据集成、分析和应用带来了很大挑战。因此，统一大数据技术格式的研究旨在寻求一种通用的数据格式，以便更好地进行数据集成和交互。通过定义统一的数据模型和数据标准，可以使各个数据源的数据具有一致的结构和格式。例如，可以采用XML（可扩展标记语言）或JSON（JavaScript对象表示）等通用的标记语言，并制定相应的数据模式和规范，确保数据能够被有效地解析和处理。统一大数据技术格式还需要考虑数据的语义描述和元数据管理，为了实现不同数据源之间的语义互操作性，需要建立统一的数据词典和元数据管理机制。通过对数据进行语义描述和元数据注释，可以提供更全面、准确的数据信息，从而促进数据的集成和共享。在工程造价应用中，可能涉及多个不同的软件平台和系统，需要确保数据能够在这些平台和系统之间无缝交互。因此，统一大数据技术格式应具备良好的兼容性和可扩展性，能够适应不同的系统环境和数据需求。

   4 结语

   在工程造价应用中，大数据采集技术的重要性不可忽视，其构建了数据共享的基础，大数据采集技术可以提升工程造价的速度。在工程造价应用中，大数据采集技术的要点分析包括构建数据分析和使用流程体制、强化数据清洗和整理工作方案以及保障数据安全和隐私风险管理。随着大数据采集技术的应用，工程造价管理迎来了新的机遇和挑战。通过构建数据共享基础提升工程造价的速度，强化数据清洗和整理工作方案，保障数据安全和隐私风险管理，结合BIM技术的应用和统一大数据技术格式的研究，可以实现工程造价应用的创新和智能化发展，为项目决策提供更精确、高效的数据支持。

   [1]魏宁.大数据时代工程造价数据采集与工程造价应用[J].房地产世界.2021(18):32-34.

   [2]郭新梅,徐炳贵.大数据时代工程造价数据分析及应用初探[J].建筑监督检测与造价.2022(05):69-72+79.

   [3]高淑玲.基于大数据技术的工程造价数据处理与应用研究[J].山西建筑.2019(08):201-202.