大数据应用号角正式吹响 建筑业信息化_数据分析师考试
建筑行业是最需要被互联网变革的行业,因为这是最大的大数据行业之一,却也是当前最缺少大数据的行业。
日前,国务院发布《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》(下称《意见》),正式吹响大数据应用号角。对已经身处BIM和“互联网+”浪潮的建筑行业而言,如何处理和用好海量的工程相关数据,是实现信息化变革的最关键因素。
《意见》提出,要进一步健全创新体系,鼓励相关企业、高校和科研机构开展产学研合作,推进大数据协同融合创新,加快突破大规模数据仓库、非关系型数据库、数据挖掘、数据智能分析、数据可视化等大数据关键共性技术,支持企事业单位开展大数据公共技术服务平台建设。
建筑行业是我国的支柱产业,建筑全生命周期内会产生海量数据。2014年,我国在建项目达60余万个,其中房屋新开工面积18亿平方米,而每个项目都会涉及建设方、总包方、分包方、材料设备厂商、劳务公司、设计院、监理方、政府部门等,在此过程中会产生大量数据。有公开资料显示,平均每个建筑生命周期大约产生10T级别数据,相当于630万部《红楼梦》。
在从事工程项目管理多年的国有建筑企业某负责人王理看来,现阶段建筑企业还缺乏对信息化的有效应用,无法通过传统方法管理海量工程数据,从而实现精细化管理。管理的支撑是数据,项目管理的基础就是工程基础数据的管理,及时、准确地获取相关工程数据就是项目管理的核心竞争力。建筑行业大数据应用和BIM普及的核心,是基于企业核心数据的积累、存储和管理。
“现在很多国外公司想进入国内做建筑行业信息化,目前国内做得很有规模、很深入的公司也比较少,但很多企业都想借大数据和云计算这些新技术变革的机会努力做一些创新。”有行业分析师表示。
不过,王理分析认为,对于建筑行业的大数据挖掘来说,存在天然的行业壁垒。“首先是数据维度比较复杂,简单来看,既有建筑类数据,如建筑造价类数据、建筑结构类数据、建筑施工工艺类数据、建筑材料类数据,也有管理类数据;其次是我国的建筑法律法规和对专业的要求与国外不一样,各省市的建筑行业法律法规都不一样。在这种情况下,建筑行业的大数据挖掘成了一个高门槛行业。”他说。
信息增值改变行业“玩儿法”
虽然入门很难,但是大数据对建筑行业的改变非常大。《意见》也指出,要充分认识运用大数据加强对市场主体服务和监管的重要性。
以传统的工程造价咨询公司为例,拥有100个造价人员的公司至少会有两个人专门做询价,即找材料价格,而一个咨询师的年成本约30万元,两个人就是60万元。从收集材料厂商数据的成本来看,收集一个厂商的信息,大约一年需要140元,而目前国内的建筑材料生产厂商有约79万家,要把这79万家的材料信息收集回来,成本是非常高的。
信息增值改变行业“玩儿法”
“所以针对这一情况,我们努力做的事情就是把这些生产厂商的数据收集回来,结合一系列机器学习、数学建模、自然语言处理、搜索引擎等技术,把信息精细加工以后,提供给用户。这既可以节省很多人力成本,也可以在做招标、投标和审核时的预算中直接载入做过精加工的数据,方便进行各种调度。”大数据专家付永晖说。
工程造价信息化是行业趋势,企业数据库建设就是排头兵。有业内专家指出,通过BIM可以更好地处理造价管理工作,“多、快、好、省、准、全”地获取材价数据,构建企业核心数据库并进行有效管理。“这些都是工程造价行业从业者每天都要面对的问题,以前他们需要通过大量时间与人脉积累,去了解庞杂的产品造价和工程管理信息,而BIM和‘互联网+’能将一切都整合到网上,实现阳光、透明的采购流程,更好地搭建核心材价数据库、指标数据库、项目数据库、供应商数据库等。”他说。
王理则直言,基于互联网的信息增值服务改变了行业玩法。这种信息化、扁平化、互动化、可视化、精细化的增值服务,延伸了工程项目预决算管理的产业链,提升了建筑行业的产业链价值,呈现出新常态背景下从要素驱动、投资拉动向创新驱动、服务带动转变的特征。
信用建设必须以大数据为支撑
《意见》提出,要运用大数据加强和改进市场监管。建立国家统一的信用信息共享交换平台,整合金融、安全生产、质量监管等领域信用信息,实现各地区、各部门信用信息共建共享。充分发挥行政、司法、金融、社会等领域的综合监管效能,在招标投标、国有土地出让、企业上市、劳动用工、环境保护等方面,建立跨部门联动响应和失信约束机制。
事实上,去年发布的《关于推进建筑业发展和改革的若干意见》已经明确,要探索开展工程建设企业和从业人员的建筑市场和质量安全行为评价办法,逐步建立“守信激励、失信惩戒”的建筑市场信用环境。鼓励有条件的地区研究、试行开展社会信用评价,引导建设单位等市场各方主体通过市场化运作综合运用信用评价结果。国家发改委副主任连维良曾表示,信用建设必须以大数据为支撑,以大数据为支撑的信用建设手段,对于加强对市场主体的服务和监管具有非常重要的作用。
据了解,浙江、湖南、安徽、山东等多地已建立或筹建工程建设信用大数据平台、建筑市场数据库等,并定期发布失信违约“黑名单”。我国建筑市场中各方主体普遍存在信用缺失情况,诚信“短板”问题突出。一些企业不按工程建设程序办事,或违法转包工程,或关键技术岗位人员不到岗履职,或在施工中偷工减料,导致质量问题和安全隐患等。而通过大数据平台动态记录信息,通过建筑市场管理和施工现场监管有效联动,有助于更好地实现“数据一个库、监管一张网、管理一条线”。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14