摘要：随着大数据时代的来临，工程造价信息化管理面临着诸多挑战，但同时也迎来了新的发展机遇。本文深入剖析了大数据时代工程造价信息化管理在数据质量与安全、技术应用与设施更新、专业人才需求以及信息协同等方面所面临的挑战，并针对性地提出了建立数据标准与质量管理体系、加强技术研发与创新应用、强化人才培养与团队建设以及推动信息共享与协同平台建设等应对策略，旨在提升工程造价信息化管理水平，适应大数据时代的发展需求。

关键词：大数据；工程造价；信息化管理；挑战；应对策略

一、引言

在当今数字化快速发展的时代，大数据技术已广泛渗透到各个领域，工程造价管理也不例外。大数据为工程造价管理提供了更丰富的数据资源和更高效的分析手段，推动了工程造价信息化管理的发展。然而，在这一进程中，也面临着一系列挑战，需要我们深入研究并采取有效的应对策略。

二、大数据时代工程造价信息化管理的挑战

（一）数据质量与数据安全问题

数据质量是工程造价信息化管理的基础，但在实际操作中，面临着诸多问题。首先，数据来源广泛且复杂，包括工程项目的设计图纸、施工记录、材料采购清单等，这些来源不同的数据在格式、精度和准确性上可能存在差异，导致数据的整合和分析存在困难。例如，不同供应商提供的材料价格数据可能因报价时间、规格型号等因素而有所不同，如果不进行仔细的甄别和校准，就会影响工程造价的估算精度。

其次，数据安全也是一个重要问题。工程造价数据涉及到企业的商业机密和工程项目的敏感信息，如成本预算、投标报价等。在大数据环境下，数据的存储和传输面临着更高的风险，如黑客攻击、数据泄露等。一旦数据安全出现问题，不仅会给企业带来经济损失，还可能影响工程项目的顺利进行和企业的声誉。

（二）技术应用与设施更新的困境

工程造价信息化管理需要依靠先进的技术和设备，但目前在技术应用和设施更新方面存在一定的困境。一方面，现有的工程造价管理软件功能相对单一，难以满足大数据处理和分析的需求。例如，一些软件在处理海量数据时速度较慢，数据分析的深度和广度不够，无法为决策提供有效的支持。

另一方面，云计算、人工智能等新技术在工程造价管理中的应用尚处于初级阶段，存在技术不成熟、应用难度大等问题。例如，利用人工智能进行工程造价预测需要大量的历史数据和复杂的算法模型，而目前的数据积累和算法优化还不够完善，导致预测结果的准确性和可靠性有待提高。

此外，企业在技术设施更新方面往往面临着资金投入大、技术更新换代快等压力，使得一些企业对新技术的应用望而却步。

（三）专业人才短缺与复合能力要求

大数据时代的工程造价信息化管理需要既懂工程造价业务又熟悉信息技术的复合型人才，但目前这类人才严重短缺。一方面，传统的工程造价人员对信息技术的了解和掌握程度有限，难以有效地运用大数据技术进行数据分析和管理。另一方面，信息技术人员往往缺乏对工程造价业务的深入理解，无法将技术与业务需求紧密结合。例如，在进行工程造价数据分析时，不仅需要掌握数据分析的方法和工具，还需要了解工程造价的构成、计价规则等专业知识，否则分析结果将缺乏实际应用价值。此外，随着大数据技术的不断发展，对人才的要求也在不断提高，需要他们具备持续学习和创新的能力，以适应快速变化的技术环境和业务需求。

（四）信息孤岛现象与协同管理难题

在工程造价管理中，不同部门和阶段之间存在着信息孤岛现象，信息沟通不畅，协同管理难度大。例如，设计部门、施工部门和造价管理部门之间往往各自为政，数据难以共享和流通。设计部门的变更不能及时传递给造价管理部门，导致造价估算不准确；施工过程中的实际成本数据不能及时反馈给设计部门，影响后续项目的优化设计。此外，缺乏统一的信息共享与协同平台也是一个突出问题。各个部门使用的软件系统不兼容，数据格式不一致，难以实现有效的信息整合和协同工作。这不仅降低了工作效率，还容易导致决策失误和资源浪费。

三、大数据时代工程造价信息化管理的应对策略

（一）建立数据标准与质量管理体系

为了显著提高数据质量，首要任务是确立统一的数据标准和规范，清晰地界定数据的采集、存储、处理和分析流程。具体而言，对于数据的格式，应制定严格且明确的规定，例如统一采用特定的电子表格格式或数据库结构，以确保不同来源的数据能够无缝整合。在精度方面，需根据工程造价管理的实际需求和行业标准，精确设定数据的小数位数和测量精度，避免因精度差异导致的计算误差。对于计量单位，应遵循国家标准和行业惯例，杜绝因单位不一致而引发的误解和错误。通过这些细致的规定，能够有力地确保数据的一致性和可比性，为后续的分析和决策提供坚实的基础。

（二）加强技术研发与应用创新

加大对工程造价信息化管理技术的研发投入，开发功能强大、适应性强的工程造价管理软件。例如，软件应具备高效的数据处理能力、精准的分析预测功能和友好的用户界面。积极探索云计算、人工智能等新技术在工程造价管理中的应用。利用云计算实现数据的存储和计算资源的共享，提高数据处理效率；运用人工智能技术进行工程造价的预测和风险评估，为决策提供智能化支持。建立技术应用的试点和示范项目，通过实践积累经验，不断优化技术应用方案，推动新技术在行业内的广泛应用。

（三）强化人才培养与团队建设

制定工程造价信息化管理人才培养计划，通过高校教育、职业培训等多种途径培养复合型人才。在高校课程设置中，增加大数据技术、信息技术等相关课程，培养学生的综合能力。企业应加强内部培训，为员工提供学习新技术、新知识的机会，鼓励员工参加相关的培训课程和认证考试。同时，建立人才引进机制，吸引外部优秀的人才加入。组建跨专业的团队，包括工程造价人员、信息技术人员和数据分析人员等，通过团队协作，充分发挥各自的专业优势，共同推进工程造价信息化管理工作。

（四）推动信息共享与协同平台建设

构建统一的信息共享平台，实现不同部门和阶段之间的数据流通和共享。平台应具备数据上传、下载、查询、分析等功能，方便用户获取和使用数据。明确平台的运行机制和管理规则，确保数据的安全和准确性。建立数据权限管理体系，根据不同用户的角色和需求设置相应的访问权限。加强平台与其他业务系统的集成，实现数据的无缝对接和协同工作。例如，与项目管理系统、财务管理系统等进行集成，提高工作效率和管理水平。

大数据时代为工程造价信息化管理带来了前所未有的机遇和挑战。面对数据质量与安全、技术应用与设施更新、专业人才短缺以及信息协同等问题，我们必须采取积极有效的应对策略，建立数据标准与质量管理体系，加强技术研发与应用创新，强化人才培养与团队建设，推动信息共享与协同平台建设。只有这样，才能充分发挥大数据的优势，提高工程造价信息化管理水平，为工程项目的顺利实施和企业的可持续发展提供有力支持。同时，我们也要不断关注大数据技术的发展趋势，持续优化和完善工程造价信息化管理体系，以适应日益复杂多变的市场环境和业务需求。

参考文献：

[1]王艳.大数据时代工程造价信息化建设的研究[J].中国建筑装饰装修，2023（05）：168-170.

[2]李雪.大数据背景下工程造价信息化管理的困境及应对策略[J].智能建筑与智慧城市，2022（11）：121-123.