Page 219 - 建筑施工技术与项目管理研究

第五章 建设管理数字化转型

周边的地理环境、地形地貌等数据，为项目规划提供宏观层面的信息支持。同时，
社交媒体和在线论坛也成为数据收集的新渠道，通过分析相关话题和讨论，能够
了解公众对建设项目的看法和期望，为项目决策提供参考。

2. 多源数据的自动采集
大数据系统可以实现多源数据的自动采集。在建设项目中，不同部门和环节
会产生各种类型的数据，如设计图纸、施工进度报告、质量检测数据等。通过大
数据技术，可以将这些分散的数据进行自动采集和整理。例如，利用光学字符识

别（OCR）技术，可以将纸质文档中的文字信息转换为可编辑的数据，实现对历
史资料的数据化处理。另外，大数据还能从企业内部的业务系统、办公软件中自
动提取相关数据，如财务数据、人员考勤数据等，确保数据收集的高效性和准确性。
（二）大数据在建设管理数据整合中的应用

1. 数据清洗与预处理
收集到的建设管理数据往往存在噪声、重复和不一致等问题，需要进行清洗
和预处理。大数据技术可以对数据进行初步筛选，去除无效、错误和重复的数据，
提高数据质量。例如，通过编写算法识别和纠正建设项目进度数据中的异常值，

使数据更加准确可靠。同时，对数据进行标准化处理，统一数据的格式和编码，
为后续的分析和应用提供基础。
2. 构建数据仓库
建设管理涉及的数据种类繁多、来源广泛，大数据技术可以将清洗和预处理

后的数据整合到一个统一的数据仓库中。数据仓库可以按照不同的主题进行分类
存储，如项目进度、质量、安全等，方便管理人员快速查询和使用。通过建立数
据仓库，能够打破数据之间的壁垒，实现数据的集中管理和共享，为建设管理决
策提供全面的数据支持。

3. 数据关联与融合
大数据技术可以对建设管理中的不同类型数据进行关联和融合。例如，将建
设项目的施工进度数据与气象数据进行关联分析，了解天气因素对施工进度的影
响；将质量检测数据与材料供应商信息进行融合，评估供应商对工程质量的影响。

通过数据关联与融合，可以挖掘出数据之间的潜在关系，为建设管理提供更深入
的洞察。

207