建筑咨询业从业者眼中的造价大数据

随着移动互联网的普及和共享经济模式的推进,即便是比较传统的建筑行业人士,也对大数据这个概念非常熟悉了,大数据等信息化技术正潜移默化的影响和改变着人们的生活、工作以及传统各行业的运营模式,当然作为建设行业最核心的造价咨询业务领域也不例外。

大数据将如何影响传统的造价咨询服务业呢,本文将和你一起进行探讨。

1、大数据技术有机的组织各种互锁的造价信息

造价属于细分的子行业,小众化,以它为点可以连接各个行业,凡做建设必涉造价,不管是房屋建设还是交通基础设施建设,它几乎与所有行业都有相关性。

传统造价行业的特点决定各专业的数据基本是互相隔绝的,没有一个通用平台作为载体,来保证数据无缝连接、相互关联畅通使用。这种信息孤岛有种种弊端。从个体来说,孤岛信息降低认知成本,如果一个人长期接受局部化的信息就会弱化复杂系统思维的能力。

其次,从实践来看,孤岛信息降低应急处置的效率,增加整个社会的运营成本,如成都某个地方道路塌陷,由于相关部门的地下管线数据不共享,就需要找齐20多个相关部门才能把数据找全并开展故障维修。有了大数据技术平台,这些问题就迎刃而解了,他将把信息全部联通,释放出更大的价值和效应。

以前因行业自身发展和技术条件的原因,各种信息被互锁,并没有实现开放、关联、融合、共享,有了大数据技术后,它们得以有机的组织起来。大数据将把分散封闭的的信息孤岛链接起来,使其发挥突破式的效益。

信息互锁就是信息孤岛

2、大数据真实的价值

概而言之:大数据即从各种原始数据的相互关联之中发现事物的本质和规律。

一位老农民临终前告诉他的3个儿子,在家的地中埋藏了一罐金子,但没有讲埋在哪里。

3个儿子把所有的地都深挖了一遍,结果并没有挖到金子,但由于深挖了土地,改善了土壤耕种条件,从此庄稼收成特别好。

数据的收集和存储很多时候从表面上看,没有价值和意义,但实际上,因为数据收集、分析的量级和能力提高了,即使没有发现”金子”,大数据的价值也会逐步体现。钱学森说:“必集大成,才能得智慧”。大数据能不能出智慧,关键在于对多种数据源的集成和融合。

多源小数据集成融合成大数据,才可挖掘出单一来源数据得不到的大价值。

大数据的价值正在显现

3、材料价格数据引入大数据机制确保即时性和准确性

我国各地方的造价站所发布的信息都是属于浅层次的局部数据的数据搜集、整理,同时缺乏有深度、有附加值的信息,如行业发展趋势的分析和预测、典型工程间的纵向分析和横向对比等。

以人材机价格信息为例,各省级地级市都在发布人材机价格信息。信息价是政府造价主管部门根据各类典型工程材料用量和社会供货量,通过市场调研经过加权平均计算得到的平均价格,并且对外公开。其真实性一直受到怀疑。其实质并不是真正的市场价格,而是政府认定的价格。并且,这也有滞后性,而不是即时动态真实反映市场行情与走势。

其次造价将面临厂家报价的真实性问题,因为市场封闭割裂,厂家虚报价格成为可能,虚报的客观原因是由于信息不对称。厂家报价动辄翻番,水分太多,虽然面临价格太高导致无人问津失去潜在买主的风险,但不到最后成交时厂家绝不会真实报价。如果有大市场概念和应用大数据工具,整个市场所有商品价格都透明化,那么,虚报价格变得没有意义。

造价人员获取价格信息的渠道单一狭窄,除了政府权威公布的信息价之外,有些单位购买材料价格提供商的服务,这比政府发布的信息价更丰富更全面更真实,但仍然是远远不够的,因为它依然是小数据,而不是大数据概念。

因此行业各个环节应面向未来,以开放的心态,共同建设整合材料价格大数据系统,让现存的各种小数据在积累、传递、交换、共享中增值,抱守孤立的数据完全没有价值。

造价时要想查一个真实的价格真难

4、造价指标指数、造价经验积累依托大数据技术提升行业管理和服务水平。

历史工程积累的造价指标具有极高的投资决策、工程预测与成本分析意义,同时对设计来说,这些类似工程的造价指数也为设计方案、优化比选提供样本参考。但不依托大数据技术,没有对它进行结构化、系统化存储,将不能充分发挥它的参考作用。

目前,造价人员仍停留在依靠人的经验积累、表格化存储,造价公司和造价从业人员积累的历史数据、经验数据、造价指标数据都是原始存储状态,没有很好地组织起来,它们或被束之高阁,或散落在各处,或杂乱无章,或找不到踪迹,或如历史的尘埃。同时没有对其进行编码和存储等规格化处理,更不可能进行数据分析和数据挖掘,数据就像没有翻整过的土地一样,不可能得到很好的“收成”。

只有应用大数据技术才能把这些海量的工程项目造价数据进行处理,把分散的信息集成,再对数据进行综合分析挖掘,找出规律,提取有用数据。

基于这种现实的需求,大匠通公司把行业商业实际与大数据云计算技术充分结合,开发了指标云造价数据积累与分析Saas平台,通过对传统分散的工程项目造价数据进行快速云端存储、分析和挖掘,在充分考虑实际商业环境情况下,为管理机构、BIM应用提供商和各地的造价咨询服务企业提供快速的大数据智能支撑解决方案。

指标指数需要大数据来确保有效性

5、造价行业大数据解决方案

大数据应用是造价行业信息化的突破口。工程全生命周期,从最初的设计数据、到中间的施工数据、到后期的运维数据都需要大数据支撑;同时造价质量控制、成本测算、成本分析、项目估算这些具体业务更不能忽视造价大数据的作用。

造价大数据平台不可能一天建成,应立足于地域和行业特征,制定造价行业大数据的发展路线图,即:建设企业级云计算大数据中心→行业级云计算大数据中心→地方级云计算大数据应用平台→国家级云计算大数据应用平台。

进行数据的基础架构规划时,所有云数据中心的构建基于对数据的整合,解决数据挖掘、分析、归档、更新、重复数据删除等各种处理,从而提取有价值数据。

把所有与造价有关的信息统一格式和标准,把非结构性数据结构化,与造价数据、工程资料、建筑信息等相链接,然后分门别类地集成到一个大数据库中,其他零零碎碎的、各自为战的自我封闭的价格库等信息都将不复存在,要么并入大数据中,要么自然消亡。大数据库有统一入口,提供数据的查询、分析、提取等应用。

未来,数据将成为核心资源。得数据者得天下。

造价行业的发展将离不开大数据的支撑。

期待行业朋友以开放、面向未来的心态,一起共建造价行业大数据平台。


分阶段构建分层、分级的大数据造价指标云平台

申明: 文中观点仅代表个人意见,且部分文字和图片素材来源于网络,如需转载请注明出处。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,723评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,080评论 2 379
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,604评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,440评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,431评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,499评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,893评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,541评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,751评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,547评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,619评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,320评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,890评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,896评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,137评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,796评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,335评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容