引言：大数据挖掘技术凭借其强大的数据处理和分析能力,正在渗透到社会各个领域,为企业和组织的决策提供了重要支撑。建筑业作为资源消耗和信息产生量极大的行业,大数据的产生速度和规模具有显著特点。如何利用大数据挖掘技术提高建筑企业的管理和运营水平,是当前建筑企业面临的重要课题。

1大数据挖掘在建筑工程管理中的应用问题及对策

1.1大数据挖掘在建筑工程管理中面临的问题

（1）技术挑战

建筑工程数据的特点是多源、多维、多类型、多层次,涵盖了图形、图像、视频、文本、语音等结构化和非结构化数据,这对大数据挖掘技术的算法和模型的设计和实现提出了更高的要求。例如,如何有效地对不同类型的数据进行预处理、集成、融合、分析和可视化,如何提高大数据挖掘技术的准确性、效率、可扩展性和可解释性等,都是亟待解决的技术难题^[1]。

（2）人才挑战

建筑工程管理是一个跨学科的领域,需要掌握建筑、管理、计算机等多方面的知识和技能。然而,目前建筑企业普遍缺乏具备大数据挖掘技术的复合型人才和管理人才,无法充分发挥大数据挖掘技术的潜力和价值。

（3）制度挑战

建筑工程管理涉及到多个项目参与方,每个方面都有自己的数据信息,但是这些数据往往是封闭的,缺乏有效的数据共享和交流机制,导致数据的利用率低,无法形成数据的协同效应。此外,目前建筑行业还没有建立统一的数据标准和规范,数据的格式、内容、质量等各不相同,给数据的整合和分析带来困难。

（4）文化挑战

建筑企业对大数据的认识和重视程度还不够,数据意识和数据文化还不够深入,没有形成主动利用数据支撑决策和创新的习惯和氛围。很多建筑企业还停留在传统的经验管理和直觉决策的模式,没有充分利用数据的优势,忽视了数据的分析和挖掘的重要性和必要性。

1.2对策

（1）构建大数据挖掘的管理架构和制度结构

建筑工程管理人员应构建包含数据采集、存储、处理、分析、应用等在内的大数据挖掘管理架构，明确各个环节的责任主体，优化业务流程。同时，还应制定全面的数据管理规范，包括数据采集标准、数据安全制度、数据使用规范等，确保数据的质量和安全。此外，管理人员还需要树立数据意识，加大投入，提供资源保障，为大数据挖掘工作创造良好的条件^[2]。

（2）构建大数据挖掘的项目组和专家团队

建筑工程管理人员应组建项目化的大数据挖掘专项小组，可以跨部门，也可以联合外部机构，组建具备多学科知识的团队。项目团队负责数据采集、清洗、建模、结果分析及应用等具体工作，专家团队提供理论支撑，研究建筑行业特点，针对核心问题提供决策支持。同时，还应建立激励机制，强化人才培养，夯实大数据挖掘的人才基础。 

（3）加强大数据挖掘的现场监督和管控

建筑工程管理人员应加强大数据挖掘的现场监督和管控。首先，应建立详细的项目进度规划，设定关键节点，实行项目考核，确保项目按时按质完成。其次，应建立问题导向的沟通机制，项目团队可以及时反馈数据采集、清洗、建模中遇到的具体问题，以便专家团队提供指导，解决问题。最后，应重视结果应用效果的评估，确保大数据挖掘结果能够有效解决实际问题，提高建筑工程管理的水平。 

（4）加强大数据挖掘与BIM、智能技术的融合

建筑工程管理人员应加强大数据挖掘与BIM、智能技术的融合。BIM提供大量结构化建筑数据，是进行大数据挖掘的重要资源。结合物联网、移动互联等技术，可以获取更多非结构化数据，如现场视频、传感器数据等。充分利用这些先进技术，拓展大数据采集渠道，发挥协同效应，使大数据挖掘工作更具价值。

2大数据挖掘在建筑工程管理中的应用

2.1建筑项目前期策划阶段的应用

建筑项目前期策划阶段是决定项目成功与否的关键阶段，大数据挖掘技术可以发挥重要作用。首先，针对需求预测，可以收集和分析过去5-10年该地区的人口数据、城镇化进程数据、GDP增长数据、居住条件数据等，采用回归模型等方法预测未来3-5年的住房需求量。同时，还可以收集互联网用户搜索指数、房地产网站浏览量等数据，分析潜在购房者的兴趣和需求，为不同类型住宅的市场定位提供依据^[3]。其次，在项目可行性研究方面，可以收集气象站的多年气候数据，采用大数据模式识别算法分析该地区的气候特点，为项目设计提供参考；收集地形地貌数据、地质勘察数据，评估项目选址的适宜性，为项目建设提供保障；收集道路交通网络数据、公共设施配套数据，运用地理信息系统评估项目的区位优势，为项目运营提供支持。通过大数据技术，可以使建筑项目的前期策划更加科学系统，提高项目的可行性和竞争力。

2.2建筑项目实施阶段的应用

建筑项目实施阶段是项目质量、进度、安全的关键保障阶段，大数据挖掘可以有效提高进度管理、安全管理和质量管理的水平。首先，针对进度管理，可以收集各参建单位的日报数据、工程量统计数据，建立进度预测模型，实现对项目整体进度的动态管控。同时，还可以收集项目合同数据、成本数据、资源数据等，进行进度与成本、资源的关联分析，优化进度计划，提高资源利用率。其次，在安全管理方面，可以收集施工环境监测数据如温湿度、有毒气体浓度、噪音强度等参数，建立关联规则模型，实时监测施工过程中的潜在安全隐患。同时，还可以收集历史事故数据，利用数据挖掘技术进行事故原因分析，提出安全防范措施，降低事故发生率。最后，在质量管理方面，BIM等技术可以实时采集各楼层、分部分项的质量检测数据，通过大数据分析找出质量瓶颈，实现全面管控。同时，还可以收集不同施工方案的质量数据，进行质量对比分析，优化施工方案，提高质量水平。

2.3建筑项目运营阶段的应用

建筑项目运营阶段是项目价值实现的关键阶段，大数据挖掘技术可以应用于设备状态监测、能耗管理和维保管理等方面。首先，可以收集各类设备的实时运行数据和故障报警数据，建立设备健康状态评估模型，实现设备的智能化监测和预警。同时，还可以收集设备的历史运行数据，进行设备性能分析，为设备更新换代提供依据。其次，在能耗管理方面，可以收集建筑使用过程中的能耗数据，结合气候数据、使用数据等建立能耗预测和诊断模型，指导建筑节能改造。同时，还可以收集不同节能措施的能耗数据，进行节能效果分析，优化节能方案，降低能耗成本。最后，在设备维保方面，通过挖掘历史维修保养数据，可以分析不同类型设备的维修周期、常见故障模式，制定精细化的维保策略。同时，还可以收集设备维保的成本数据，进行成本效益分析，提高维保效率。

结束语：总而言之，信息时代背景下，大数据技术对于建筑领域发展而言发挥着重要作用。然而，大数据挖掘技术应用也面临数据安全、人才短缺等问题。建筑企业应加快推进管理模式创新,积极应用大数据挖掘技术,在提高经济效益的同时,促进建筑业的可持续发展。