工程造价资质管理办法信息技术的应用改变了许多行业的工作方式与模式，对于提升工作效率与质量有着重要的作用。工程造价行业具有数据量大、数据信息多、数据信息变化快的特点，故而，大数据、信息化技术很好地契合了造价行业的发展特点，可以促进工程造价效率与质量的提高。文章分析了造价数据信息化管理现状，阐述了大数据技术在工程造价中的意义，并且从“数据-逻辑-应用”三个层面提出了工程造价数据库构建思路和方案，重点对工程造价数据库在微观、中观、宏观三个维度的应用场景进行分析。大数据技术在工程造价行业的应用能够有效提升工程造价的效率与质量，可以使工程造价数据分析能力实现质的飞跃，亦能够有效推动工程造价行业从信息化进入智能化时代，促进工程造价咨询企业高质量发展。

　　站在“十四五”规划的新征程上，建设工程行业数字化转型升级的趋势正在加速推进。面对行业格局的变化和日趋白热化的竞争，抓住数字化转型的机遇，推进工程造价行业数字化转型，已然成为工程造价行业面临的新挑战与新机遇。工程造价的数字化转型本质是利用大数据来指导造价全过程中的精细化管理，同时将企业历史数据转变为企业的数据资产，建立基于市场化的工程造价数据库，通过大数据对企业决策提供数据支撑，使得企业实现高效协同资源共享，有效提高工程造价的效率与质量，同时，造价大数据的应用亦将大大助力企业的高质量发展。

　　▲基本概念

　　〔1〕大数据技术

　　大数据是一个很宽泛的概念，简单而言就是巨量数据的集合。大数据技术从本质上讲，就是利用数据，挖掘价值，解决业务需求。麦肯锡全球研究所对大数据技术给过一个较为合理的定义：大数据是在数据规模上大大超过传统数据库软件管理范围的数据集合。

　　大数据技术需要通过“存储”计算”“智能”来对数据进行加工，进而实现数据的增值。利用大数据其根本是对数据进行挖掘，对数据进行专业化处理与分析，充分利用数据规律性价值于预测分析与决策使用，提高分析准确性与决策的合理性。其关键在于能否实现三个标准:

　　➊数据是否足够多、足够有价值。

　　➋能否发现有用的或者有意思的规律和结论。

　　➌能否找到适合的数据技术的业务应用。建筑工程管理和工程造价

　　〔2〕数据库

　　数据库是依照某种数据模型组织起来，并存放二级存储器中的数据集合。

　　〔3〕云计算

　　云计算是一种基于互联网的，只需要最少管理和与服务提供商的交互，就可以便捷、按需地访问共享资源(包括网络、服务器、存储、应用和服务等)的计算模式。

　　▲工程造价数据信息管理现状

　　〔1〕造价数据碎片化明显

　　建设项目涉及多个阶段，工程造价数据很多。一个项目可能是由多人共同完成的，结果导致不同人员保存不同阶段、不同专业的造价数据，而且在开展投资编制过程中每个人收集到的造价资料，都分散保存在个人手上，造成各类型造价数据分散保存，数据碎片化较明显，难以实现造价数据灵活快速使用，难以较好地发挥造价数据的作用。

　　〔2〕造价数据利用率较低。

　　造价数据的作用主要是为投资预测、咨询服务提供参考或支撑，而目前大多数造价数据因为存储零散、标准不统一而闲置与浪费，在使用中难以发挥作用，利用率较低，将会直接影响工程造价的工作效率与质量。

　　〔3〕造价数据积累较滞后

　　工程造价数据的收集、分析、整理工作都需要大量的时间，尤其是在信息技术应用较少的情况下，工程造价数据需要耗费大量人工收集，如果事前无统一的标准，事后就会产生一定的工作周期，难以快速地反映出数据的价值。尤其是如今有大量造价数据处理存在滞后严重的问题，过期时间较长的造价数据会失去其原本的数据意义。故而，工程造价数据如果不能及时、标准、准确地进行归类、整理、分析，则难以直接快速的使用。工程管理和工程造价的区别

　　〔4〕造价数据信息化水平低

　　工程造价数据本身就是数量大、数据多，有利于信息化的应用，尤其是各行业造价软件的应用，造价数据大多都能形成电子化的数据。不过受企业自身信息化技术水平限制以及不同行业差异、不同软件差异等原因影响，造价数据很难实现共享和交换，出现较多的“信息孤岛”，造价数据仍然是依靠人工统计分析，难以依靠大数据技术直接处理完成，造成造价数据信息化水平较低，无法提升其工作效率与水平，将会直接影响大数据技术作用的发挥。

　　▲大数据技术在工程造价中的意义

　　大数据技术与工程造价的结合有利于提高造价数据的利用价值，也可以促进工程造价工作效率与质量的提升，对整个造价行业的转型升级有着至关重要的作用。

　　〔1〕将历史造价数据转化为知识

　　工程造价信息繁多，传统工作方式和模式下，政策文件、市场信息价、投资编制文件等造价资料和数据分散地存储在个人电脑中，利用不方便，利用效率低，大多的经验积累都是专家个人总结分析，信息来源很少，而且受人员经验、技术水平及能力的影响较大。在信息化时代，随着数字技术发展，可以利用大数据、云计算等信息技术手段，打通全过程造价业务数据，使得项目数据信息线上收集整理，数据实时更新，打通企业内外部数据采集通道，除了自身业务外融合相关业务及行业的数据，帮助历史数据有效沉淀，经过人工智能算法训练，把历史数据转化为有效利用的知识，使得服务成果更为精准。

　　〔2〕提升专业化服务水平

　　通过数据挖掘，促进“数据、算法、应用”的进化，释放更多“数据”力量，为服务对象提供最优解决方案，促进造价服务增值，让造价行业沉睡的数据活跃起来，做到用数据说话，用数据决策、用数据管理、用数据创新，为造价工作提供有效依据，提升造价结果的准确性，提高专业化服务能力。

　　〔3〕提高专业竞争能力

　　工程造价行业大多是以数据为核心开展工作的，利用大数据技术、云造价、AI技术等手段，唤醒造价工作大量沉睡的历史数据，通过智能算法挖掘数据价值，通过数据快速计算，用更短的时间、更快的速度，赋能造价工作，发挥造价数据价值，提升专业竞争能力。陕西省工程造价总站

　　▲工程造价数据库建立

　　工程造价数据库的建立是一项复杂的系统工程，需要统筹考虑数据收集、资料分析、数据应用等方面，收集大量的典型工程数据，以及进行智能算法分析技术，从中找到造价指标规律，以工程造价为核心，把工程造价活动及数据积累全部实现线上操作，确保造价成果数据的采集、积累、分析、利用能够良性互动。工程造价数据库体系可以分为数据层、逻辑层和应用层。

　　〔1〕数据层

　　数据层由工程项目的最原始数据资料组成，包括工程基本信息、政策法规标准、投资编制资料、招标投标资料、已完工程数据、生产要素信息、市场价格信息、计价规则资料数据等。

　　➊工程造价数据的实时收集

　　数据库中数据量的大小直接影响数据库的有效利用，故而造价数据的收集尤为重要。造价数据在收集中需要进行结构化与标准化处理，构建工程造价数据的采集、存储体系，确保计价软件与数据平台互联互通，使计价软件可以形成通用的、数据平台能有效识别归集的数据格式，实现数据自动上载同时，还需要确保造价数据附带工程特征参数，从而保证造价数据有效挖掘利用，以及形成造价数据收集的良性循环。

　　➋工程造价数据的自动分类归集

　　除计价软件形成的造价数据成果外，造价数据采集还包括行业规范、定额标准、人材机价格信息等。在采集过程中，需要确定采集的内容、数据格式，以标准格式进行数据采集，在统一的标准下，对非结构化数据进行分析整理，使之转化为可以统计分析使用的结构化数据。对于结构化的数据可直接按照统一的标准格式进行存储使用。数据处理中对于非结构化数据的自动处理效率对数据库建立具有重要作用，利用信息技术手段，把非结构化数据的采集与处理逐步转化为智能化处理，减少人工干预，以实现自动分类将工程造价数据存储到造价数据库中。六安工程造价信息

　　〔2〕逻辑层

　　➊数据清洗

　　原始资料存储进数据库后，需要进行数据清洗处理，筛选剔除不合理、错误、突变的不良数据，从而保证数据分析挖掘的有效利用。

　　➋数据挖掘分析

　　在有限的数据中，通过预先设定的数据处理规则与数据分析模型，挖掘数据的潜在价值，为应用层提供支持。

　　〔3〕应用层

　　应用层包括类型多样、高效智能的应用功能，主要有:

　　➊计价文件信息库

　　提供工程计价文件查询，可以对工程定额、编制规定、费用标准、政策文件的在线査阅、搜索等。

　　➋材料设备价格信息库

　　提供政府信息价、市场询价、实际采购价、行业和各省市发布的材料设备价格等的查询、对比、分析。

　　➌综合单价数据库

　　把收集到的各项目建筑工程单价、安装工程单价进行统一整理和存储，建立形成综合单价数据库，可以快速实现各分类单价的查询、对比、分析，从而有效提升投资编制的准确性。造价员工程造价基础知识

　　➍造价分析数据库

　　通过入库的造价资料，运用互联网、大数据与云计算等技术手段，能实现同类工程投资、工程量及造价指标的对比分析。

　　➎工程基本信息库

　　基本信息库包含项目名称、地理位置、项目建设相关方、行业类别、项目属性等内容，能实现造价信息积累，有利于项目动态性、时效性和交互性的延展。

　　造价数据库可以实现微观、中观、宏观三个层次的场景应用。微观层面实现造价指标的智能云检查核对及信息价快速查询等;中观层面实现快速投资编制、造价自动计算及智能分析;宏观层面实现造价指数统计分析、投资分析预测及价格趋势预测等。

　　▲工程造价数据库应用

　　现如今，国内运用历史大数据进行工程快速预测的普及度并不高，大多数都是采用传统的造价方式进行投资编制及造价工作。不过，随着信息技术的发展，大数据技术在工程造价行业的应用，改变了传统的造价工作方式与模式，造价工作的效率与质量得到较大的提高。

　　〔1〕微观层面

　　微观层面应用主要体现在通过信息价数据库实现信息价的快速查询与智能检查核对工作。

　　➊信息价快速查询

　　信息价是各项工程造价编制工作的基础，通过建立材料、设备价格信息库，可以快速、高效查询各材料、设备价格信息，并且有效利用于工程造价编制工作。

　　➋智能云检查核对

　　基于历史大数据库资料，能够实现定额套用云检查、信息价云检查、造价指标云检查。按照项目特征快速检查清单，可以自动对工程造价成果中定额套用、信息价采用实现项目快速自检，同时也可以生成单位造价指标，对编制成果的指标进行校对，降低造价错误。

　　⑴定额检查。智能化平台可以按照概预算定额，对造价成果文件中选用的定额子目合理性进行检查和判断。电子建设工程造价员

　　⑵信息价检查。信息价是工程造价中必不可少的基础资料，其检查主要包括：是否采用最新的、与项目匹配的市场信息价资料；工程成果中是否出现同一材料有多个材料价格；识别是否出现异常偏高或异常偏低的材料价格。

　　⑶造价指标检查。按照工程造价指标数据库对造价成果文件的造价指标与数据库中的造价指标进行智能匹配对比，快速发现造价指标差异较大的问题，提交给造价人员再次审核，可以提升工作效率与质量。

　　〔2〕中观层面

　　中观层面应用主要体现在实现快速投资编制造价自动计算及智能分析。

　　大数据库中存储有大量历史工程项目，亦有大量的工程组价方案。人工智能借助“互联网+大数据云+计算规则”的策略，基于深度学习的复杂算法，模仿人类的思维，能够实现一键智能快速组价，同时通过组价规则组价，能够降低人脑思考的疲劳度，规避新手漏组定额等常规错误，从而降低造价错误。

　　〔3〕宏观层面

　　宏观层面应用主要体现在实现造价指数统计分析、投资分析预测及价格趋势预测等。传统造价工作主要是按照现有的设计资料、计价规则、信息价等资料进行成果编制，而信息价的发布往往具有滞后性，造成造价成果并不能及时反映最新的市场水平。按照大数据资料，可对各生产要素进行动态预测与分析，实现对过程工程造价成果的动态分析，有效避免现行编制过程中的被动性与滞后性问题，把大数据库中掌握与预测的市场信息和价格指数反映到工程中，使得项目投资编制、成本控制等，能够更好地预测工程造价的变化趋势，为实现主动性、及时性的预控型造价动态管控提供基础与依据。

　　工程造价信息化技术能够确保工程造价更为科学、合理，大数据技术为工程造价信息化建设提供技术支撑，亦是造价信息化的新机遇。在工程造价中引人人工智能、大数据技术，促进建立造价数据库平台，可以让造价数据分析能力实现从“统计”到“算法”的飞跃，也能够有效推动工程造价行业进入真正的“智能时代”，促进工程造价行业更加健康有序的发展。工程造价中管理费