应用大数据构建工程造价数据库

应用大数据构建工程造价数据库

黎铭昇

广东省建筑装饰工程有限公司  510635

摘要：随着新时期建筑工程发展水平的逐步提升，以信息技术为依托打造智能化的工程造价体系，已经成为了多方关注的重点，其中工程造价数据库的建立能够为造价管控提供最为明确的数据支撑。本文则是从大数据技术的角度出发，分析了工程造价数据库建立的一系列流程，明确数据库的结构形式以及具体使用方法，确保能够为工程造价的开展奠定良好基础。

关键词：大数据；工程造价；数据库；建立策略

工程造价是当前建筑工程开展期间的重点环节，是实现降本增效的重要过程，传统的工程造价通常是以财务部门为依托进行信息核算，合理地控制成本。而新时期的工程造价涉及了对于市场价格、工程实际施工需求、外界影响因素等多种变量因素的定位和分析，为了进一步提升工程造价的科学性，需要以大数据为依托进行造价智能化、数字化的转型。而数据库的建立，主要满足数据储存、分类、调取、追溯的一系列需求。

1、工程造价数据库建立的实际形式

结合不同行业以及不同领域的工程造价来讲，工程费用的组成本身有一定的差异性，同时也面临着不同的划分标准，在建立工程造价数据库的过程中，还需要结合不同的需求进行调整。

例如结合工程类别打造的结构化数据，涉及建筑工程，能源工程，市政工程，交通工程等多种应用场景。每一种应用场景又可以结合不同项目划分成酒店、医院、学校、办公楼、民用住宅、能源型大楼等相关工程[1]。

其次，工程造价数据库在建立的过程中要考虑整体数据库结构的使用情况，例如打造闭环式的数据更新系统。大数据的形成往往是不断发展和累积的阶段，工程造价也需要结合不同阶段的造价变化情况进行调整，那么工程造价数据库要不断采集最新的信息，然后形成闭环的造价管控体系。

2、工程造价数据库的数据采集标准及深度

数据采集是落实数据库建立的首要任务，也是进一步划分不同类型造价指标和基础的根本保障。为了进一步提升数据收集的综合质量，需要严格按照国家或者相关行业建立的标准体系，打造统一的数据收集标准，这样才可以在后续的工程造价管理过程中提供一致性的数据类型，从而满足数据整理以及分类的需求。

2.1历史数据的采集以及划分

工程造价管理有着极为悠久的历史，数据库的形成，不能将传统的造价管理工作完全摒弃，需要建立在历史工程数据采集的基础上进行优化。这种优化需要分成前期设计以及后期竣工决算两个阶段。

其一在前期设计的过程中采集到的数据主要包含了设计概算以及估算文件，分析整体工程的施工方案，并且了解实际的预算情况，结合工程量进行数据统计，有助于和后期的决算文件进行对比。

其二则是进行竣工决算阶段的数据采集。这一阶段的数据采集内容更为复杂，包含了工程的采购、服务、劳工合同，涉及工程开展期间产生的一系列有关成本的信息，例如工程变更签证、实际施工方案、验收方案等等。数据采集的格式必须坚持标准化。决算阶段的采集可以按照国家清单标准来完成概算阶段的采集，可以向行业标准靠拢。

数据采集的类型也要结合工程的实际开展情况进行划分，比如采集人工数据、建材数据，要明确了解型号、规格、厂家、价格等实际信息。

2.2工程造价信息的采集

造价信息采集，主要指的是按照工程所处的省市以及相关区域分析整个建筑工程市场的价格变化情况以及造价指数，尤其是要了解地方定额标准。这类造价信息的类型极为零散，不同区域有着不同的标准，同时有着较高的更新频率，需要制定统一的标准来进行统计和分析，例如可以建立区域材料设备编码库结合编码库的更新情况，及时地进行数据统计。

3、工程造价指标库的建立

造价数据库结合功能进行划分，可以分成造价指标库以及价格库，造价指标库是建立在历史造价文件的基础上形成的，价格库则是按照历史采购信息以及不同阶段的市场行情形成的。

3.1指标库建立

在价格指标库建立的过程中，不同行业以及不同领域的具体指标名称和单位有一定的差异，因此必须要满足所有的指标差异需求。

首先要构建分层次的指标体系，可以结合具体的工程施工需求，将指标分化成总工程造价指标、单项工程造价指标、单位工程造价指标、分部分项造价指标这4个类型。

所有的项目在开展的过程中，不同参与者所关心的造价指标都是不同的，为了进一步满足项目参与者的所有需求，也要打造细化的指标体系。例如这些细化的指标来源于项目名称、规模、地点、时间、总体投资数量、数据来源，然后形成对应特征值，特征值的格式是统一的，主要用于进行数据匹配和计算[2]。

其次可以按照费用进行造价指标的划分，这些费用主要包含了工程开展期间的设备、材料、安装、工程费以及其他费用。这些费用的划分能够体现不同工程的投资情况，更可以体现工程所在区域的市场价格变动情况。

再次，可以按照具体的实物数量进行指标库的建立。例如可以结合分部分项工程的组成单位工程进行划分。单位工程汇总到单项工程中，然后再汇总到整体项目过程中，这样能够实现分层次的指标。

3.2价格库的建立

价格库中的信息主要通过收集、总结、提供、共享整合到一起的，收集历史工程中的相关价格，总结国家发布政策体系中的标准价格，采办部门结合市场的实际变化情况所提供的实际价格，供应商共享的工程要素价格，这些都是价格库建立过程中的重点数据来源。

掌握了这些数据之后，还需要制定明确的数据录入体系，价格库的结构形式和指标库相比更为简洁，只是单层次的价格数据分析，例如人工价格是包含了单位、地区、时间、单价、项目类型、包含的工序等等。材料以及设备的价格又包含了标准名称、单位、单价、材质、询价时间、询价来源、生产厂家等等。

结合以上这些类型划分进行分类，然后按照统一的编码标准录入数据库。数据录入之后，可以结合不同阶段的市场变化情况进行更新、查询。除此之外，还需要对同类的设备材料进行数据整理，其主要目的在于将一部分相同的数据信息进行合并。汇总之后的价格利用正态分布，求出平均价，这样可以了解不同阶段的市场价格走向，有助于合理调控成本管控风险。

结束语：

综上所述，以大数据技术为依托打造的造价管理数据库，不仅要考虑数据录入以及造价管理的相关问题，更需要明确造价管理指标以及实际价格，依托信息技术，不断地进行动态性分析，能够分析不同阶段的价格走向，确保工程造价管理具备动态性和可预见性大大，提升成本管控的效率和质量，有助于增强工程的综合效益。

参考文献：

[1]王晓玲.PMC项目管理公司工程造价数据库的建设研究[J].建筑经济,2022,43(S1):185-188.

[2]潘昌栋.浅析工程计价定额与工程造价数据库的现状及改革发展[J].铁路工程技术与经济,2022,37(02):5-8.