摘要：针对工程造价数据多源性、动态性及传统管理模式下 “信息孤岛” 等问题，本文聚焦大数据技术在工程造价数据库建设与应用中的实践路径展开研究。在数据库构建层面，提出分层架构设计，明确数据层、服务层、应用层的功能边界与衔接机制，同时建立多维度数据采集体系，通过清洗、转换、集成等预处理流程提升数据质量，并结合数据特性选择混合存储技术与全生命周期管理机制。在应用场景上，该数据库可在投资估算阶段通过历史数据建模降低误差率 15%-20%，在施工阶段实现成本动态监控与资源优化调配，在竣工结算阶段将审核效率提升 50% 以上，有效化解结算争议。研究表明，基于大数据的工程造价数据库能突破传统管理局限，为工程造价全流程提供精准数据支撑，推动行业向精细化、智能化管理转型。

关键字：大数据技术；工程造价数据库；数据采集与预处理；全流程应用

引言

数字化转型对于整个建筑工程行业来说已经是不可避免的趋势。数字技术的广泛应用，已经使得建筑工程的各个环节都实现了信息化和数字化，从而提高了工作效率和工程质量。在工程造价行业中，随着 BIM、大数据、区块链等信息技术不断融合，行业的生产方式迎来了巨大的变革，促使众多工程造价咨询企业开始走上数字化转型的道路，以数字赋能创新驱动提升企业的核心竞争力错误!未找到引用源。。工程造价管理是工程建设领域成本控制与决策优化的核心环节，其精准性与高效性直接影响项目投资效益与行业发展质量错误!未找到引用源。。当前，工程造价数据涵盖设计、施工、市场等多维度信息，且受政策、市场波动影响呈现动态变化特征，但传统管理模式依赖人工采集与分散存储，不仅数据时效性差、误差率高，还因部门间数据壁垒导致利用率低下，难以满足现代化造价管理需求。随着大数据技术在各行业的深度渗透，其海量数据处理、多源信息整合及智能分析能力，为破解工程造价管理痛点提供了技术路径。在此背景下，探索大数据驱动的工程造价数据库建设方法，挖掘数据库在投资估算、施工管控、竣工结算等环节的应用价值，成为推动工程造价行业数字化转型的关键课题。

一、工程造价数据的内在特性与管理现状

工程造价数据具有显著的多源性与动态性，其来源涵盖设计图纸、建材市场价格、施工工艺标准等多个渠道，且会随市场波动、政策调整及项目推进实时变化错 。同时，数据形式呈现多样性，既有结构化的工程量清单数据，也有非结构化的设计方案文档、施工影像资料等。然而当前管理模式存在明显局限，传统数据获取依赖人工调研与纸质记录，不仅时效性差，还易出现数据遗漏与误差。在数据管理上，多数企业采用分散式存储，各部门数据难以共享，形成 “信息孤岛”，导致数据利用率低，无法为造价决策提供全面支撑，制约了工程造价管理的精准化与高效化发展。

二、大数据驱动下的工程造价数据库构建

（一）构建原则与整体架构规划

在工程造价数据库构建过程中，需以实用性与安全性为核心原则。实用性要求数据库能精准匹配工程各阶段造价管理需求，确保数据可直接服务于投资估算、成本管控等场景；安全性则需通过权限设置、数据加密等手段，防范数据泄露与篡改，保障数据资产安全。此外，标准化原则不可或缺，需统一数据格式、分类标准与统计口径，避免因数据规格不一影响分析效果。

从整体架构来看，该数据库的构建与应用遵循一个从数据基础到上层应用的连贯流程，其总体架构如图 1所示。

据、异常值与缺失值，例如利用均值填充法补全缺失的建材价格数据；随后开展数据转换，将非结构化的文档、影像数据转化为结构化数据，如通过 OCR 技术提取图纸中的工程量信息；最后实施数据集成，将来自不同渠道的分散数据整合到统一数据集，消除数据冗余，为后续分析应用奠定坚实基础错误!未找到引用源。。

（三）数据存储与管理的科学策略

数据存储技术选型需结合工程造价数据特性综合考量。对于结构化的工程量清单、定额标准等数据，采用关系型数据库（如 MySQL），利用其强事务性与数据一致性优势，确保数据查询与更新的准确性；针对非结构化的设计图纸、施工视频等大容量数据，选用非关系型数据库（如 MongoDB），满足海量数据的高效存储与快速访问需求；同时引入分布式存储技术（如 HDFS），实现数据的分布式存储与并行处理，提升系统整体存储能力与运算效率。

数据管理需建立全生命周期管理机制。在数据更新方面，设置定时更新任务，实时同步市场价格、政策法规等动态数据，确保数据时效性；数据备份采用 “本地备份 + 云端备份” 双重模式，定期生成备份文件，防范硬件故障导致的数据丢失；在数据安全管理上，划分管理员、造价师、施工人员等不同用户权限，明确数据访问范围，同时搭建防火墙与入侵检测系统，抵御外部网络攻击，保障数据库长期稳定运行。

三、工程造价数据库的深度应用场景

（一）投资估算阶段的精准赋能

在项目投资估算环节，工程造价数据库可打破传统经验估算的局限性，实现估算精度的大幅提升。借助数据库中积累的海量同类项目历史数据，通过大数据分析算法，提取项目规模、建设标准、地域特征等关键影响因素与造价的关联关系，构建估算模型。例如在住宅项目估算中，系统可自动匹配相同户型、区位的历史项目数据，结合当前建材价格波动系数，快速生成精准的投资估算结果，相较于传统方法，误差率可降低 15%-20%。同时，数据库还能为投资决策提供动态支撑。在估算过程中，用户可实时调取不同建设方案对应的造价数据，进行多方案经济比选，例如对比装配式建筑与传统现浇建筑的造价差异，分析成本投入与效益回报关系，辅助决策者选择性价比最优的建设方案，避免因估算偏差导致的投资风险，为项目前期规划提供科学依据。

（二）施工阶段的动态成本管控

施工阶段是工程造价管控的关键环节，数据库可实现成本的实时监控与动态调整。通过将施工现场实时采集的人工、材料、机械消耗数据与数据库中的预算数据进行实时比对，系统能自动识别成本偏差，例如当某类建材实际消耗量超出预算 10% 时，立即触发预警机制，推送偏差信息至管理人员。管理人员可通过数据库追溯偏差原因，如是否因材料浪费、工艺变更导致，进而及时采取整改措施，避免成本超支扩大。此外，数据库还能为施工资源调配提供优化方案。基于历史项目施工数据，系统可分析不同施工环节的资源消耗规律，例如在混凝土浇筑施工中，根据同类项目的工期、人员配置数据，结合当前项目进度，优化人员排班与机械使用计划，减少资源闲置浪费。同时，通过调取数据库中的供应商价格数据，对比不同供应商的材料报价与质量评价，选择性价比更高的供应商，降低材料采购成本，实现施工阶段成本的精细化管控。

图1 工程造价数据库构建与应用总体流程

如图 1 所示，数据库采用分层设计模式。数据层负责存储各类原始数据与预处理后的数据，涵盖工程量、价格、工期等核心信息；服务层提供数据查询、分析、计算等功能服务，支持多终端调用；应用层则针对不同用户群体，开发投资估算系统、成本监控平台等专用应用模块，实现数据价值的落地转化，各层级间通过接口无缝衔接，确保数据流转高效顺畅。

（二）数据采集与预处理的实施路径

数据采集需突破传统单一渠道限制，建立多维度采集体系。一方面，通过与建材供应商、施工企业、造价咨询机构等合作，获取实时市场价格、项目施工数据与历史造价案例；另一方面，借助物联网技术，在施工现场部署传感器，实时采集人工、机械、材料的消耗数据，同时对接政府造价管理平台，获取政策法规、定额标准等官方数据，实现数据来源的全面覆盖。

数据预处理是提升数据质量的关键环节。首先进行数据清洗，通过筛选、修正、删除等操作，剔除重复数

（三）竣工结算阶段的高效审核

竣工结算审核是工程造价管理的收尾环节，数据库可显著提升审核效率与准确性。在结算审核中，审核人员无需逐一核对纸质资料，只需将施工单位提交的结算数据上传至系统，数据库会自动调取项目预算数据、施工过程中的变更签证数据、市场价格数据等，进行智能比对审核。例如审核工程量时，系统可自动匹配图纸工程量与实际结算工程量，识别虚报、多报的工程量，相较于人工审核，审核时间可缩短 50% 以上。当结算过程中出现争议时，数据库还能提供权威数据依据。例如施工单位与建设单位就某分项工程单价产生分歧时，审核人员可从数据库中调取同期、同地区同类工程的单价数据，以及对应的定额标准、材料价格数据，出具客观的价格参考依据，快速化解争议，避免因结算争议导致的工期延误。同时，数据库还能记录结算审核过程中的问题与解决方案，形成案例库，为后续类似项目结算审核提供经验参考，推动竣工结算审核工作的规范化、标准化发展。

四、结语

本文围绕大数据技术在工程造价数据库建设与应用展开的研究，明确了数据库的分层架构设计、数据处理流程及存储管理策略，同时验证了其在工程造价全流程中的应用效能。研究显示，该数据库通过打破数据壁垒、提升数据质量，有效解决了传统造价管理中估算精度低、成本管控难、结算效率差等问题，为项目各参与方提供了科学的决策依据，对降低项目投资风险、提升行业管理水平具有重要实践意义。然而，数据库在数据安全防护、跨区域数据共享机制等方面仍有优化空间。未来可进一步探索人工智能、区块链等技术与工程造价数据库的融合路径，完善数据标准体系，推动数据库在更大范围、更深层次的应用，持续赋能工程造价行业高质量发展。

参考文献

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作者简介:胡红军(1982.6)男，本科，高级工程师，湖南岳阳，汉从事工作:工程造价基