【摘 要】信息化技术的飞跃推动了建筑业转型升级，工程造价与信息技术的结合，加大提升了企业的成本控制能力，增强了建筑企业核心竞争力。本文研究在大数据背景下，信息资源共享对工程造价的重要性，简述资源共享模式以及其应用。

【关键词】大数据；工程造价；信息资源共享模式

建筑行业想要不断提升自身实力，稳步向前，必须融入大数据时代，充分利用信息资源，实现工程造价的信息化管理，控制工程成本，提升行业竞争优势。

一、信息因素对工程造价管理的重要性

对于建筑工程来说，工程造价信息对工程建设的各个阶段都至关重要。受市场供需关系变化影响，政策文件、工程经济指标等经常出现信息不对等，但是对于建筑企业来说，及时掌握全面的造价信息便掌握了第一手资源，有利于其编制科学合理的造价清单，提高工程造价管理水平。

由于工程造价信息量大，信息不确定因素多，在工程不同阶段需要对信息分析、挖掘，准确判断信息，进而形成合理报价、造价决策以及工程结算报告。可见，建筑企业对信息的挖掘、分析、处理能力越高，工程造价管理水平越能得到认可。

二、大数据背景下工程造价信息资源共享模式

大数据工程造价信息资源共享的本质就是将信息资源进行整合。在此模式下，有多个主体进行信息收集，且数据呈现无序性和非线性特征[1]，数据更新动态变化。构建工程造价信息资源共享模式首先要统一数据标准，从数据采集、交换以及储存等方面制定标准，以此形成统一的数据信息和数据结构。然后建立信息资源库，将大范围（包括地区、行业）的造价信息资源进行集合，构建中央、省级、地方和国家、行业、地方的联合信息资源库，实现信息的共享、交换，打破因信息造成的工程造价管理阻碍。

最后，建立信息管理平台。以信息标准为资源库基础，使用大数据、云计算等技术，将信息采集、分析和管理集为一体。通过这个平台，地方建设主管部门和工程造价管理机构可以收集工程项目原始数据，为工程建设提供造价汇总数据信息，通过平台可以收集、整理、统计分析同一时期、同一地区的类似工程造价信息，再发布专业工程造价分析信息。国家建设主管部门利用平台可以审核地方、行业上报的信息，并及时更新、维护造价信息数据库。

大数据的工程造价信息资源共享的总体框架由五部分构成[2]。基础设施层是其物质基础，靠主机服务器、机房等等具体硬件设施得以运行；数据层则负责数据存储和管理，为其提供数据支撑；应用支撑层则是由支撑软件构成，简化实施过程，快速、灵活部署相关应用系统；应用层通过互联网向用户提供软件服务，具备文件生成及储存功能；展示层利用可视化技术，对工程造价信息进行分析、预测、统计，快速细化数据流，再以图形方式展示结果，可实现工程造价指标分析、成本分析等等。

三、工程造价信息资源共享模式的应用

数据信息是工程造价预测中的依据，结合数据信息才能对工程造价进行全面预估。强化信息预处理是首要阶段，处理源头信息不一致的问题，再统筹信息。然后，选择预测变量。先选择输出变量，再明确输入变量，最后形成造价预测模型，充分发挥数据挖掘功能，以达到验算目的。建立了信息资源挖掘和共享机制后，提升了工程造价预测水平，投资结构得到优化，费用结构更加科学。实现了信息的全面类比，使工程造价得到合理调整，造价可行性提升。

项目价值管理在工程造价信息资源的共享功能上得到强化，保证了工程周期内造价信息的集成和共享，使各项因素达到平衡，用更少的投资获取更大价值。在项目价值理论中，决策和设计是价值管理核心内容。决策主要借助工程信息指标，将其他因素纳入考量范围，对方案进行分析对比，确保决策科学性。在设计阶段，先确立主体要求，形成信息流，利用平台分享信息资源。然后借助BIM技术建模，优化设计方案，防止出现返工情况，节省工程造价。然而在项目价值管理中，信息共享平台匮乏以及BIM系统昂贵等问题依然是阻碍。

在未来工程造价信息资源共享中，要立足于BIM云计算，形成造价信息资源共享基础框架。发挥基础层对海量造价信息的挖掘功能对数据进行全面分析，形成处理对策，实现信息分享。BIM计算精确，能够有效提升项目效率[3]，可视化监控可以对项目各阶段实施有效管控，通过试点应用，要全面带动BIM技术应用。此外，要加强复合型工程造价人才培养，开展工程造价大数据技术研究，灵活运用工程造价信息资源共享模式，提升工程造价管理水平，

四、结语

通过分析信息因素对工程造价的重要性，提出了大数据工程造价资源共享模式，这对解决工程造价处理海量信息提供了结构化和标准化的解决措施，能够有效提升建筑企业的工程造价管理水平，合理预测造价成本，节俭建设成本。在信息技术发展迅速的今天，工程造价也需要充分发挥信息共享模式中的数据挖掘和分析功能，合理提升信息处理水平。

参考文献：

[1]赵文滟.基于大数据的工程造价信息资源共享模式研究[J].计算机时代，2018（12）：113-115.

[2]张琼.大数据背景下工程造价信息资源共享的策略探析[J].居业，2018（10）：147-148.

[3]谢延安.大数据背景下工程造价信息资源共享简述[J].信息记录材料，2017，18（S1）：76-77.

（作者单位：贵州大学明德学院）