大数据视角下建筑施工智慧管理研究

大数据视角下建筑施工智慧管理研究

彭娜

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摘要：建筑施工智慧管理作为应用大数据技术的新兴领域，面临着数据质量、数据清洗、数据安全、技术壁垒、人才缺口等多重困境。为了提高建筑施工智慧管理的水平，需要加强数据质量管理、数据清洗技术的应用、数据安全保障、技术的开放性以及人才的培养。这些举措的实施需要政府、高校、企业和个人的共同努力。相信在各方的共同努力下，建筑施工智慧管理一定会得到更好的发展，为建筑行业的可持续发展贡献力量。

关键词：大数据视角；建筑施工；智慧管理

1大数据视角下建筑施工智慧管理面临的困境

1.1数据质量困境

数据质量不一致是建筑施工智慧管理面临的一个重要问题。在建筑施工过程中，数据来源多样，包括传感器、手动输入、摄像头等多种方式，不同来源的数据格式、采集频率、精度等可能存在较大差异，导致数据质量的不一致性。这会影响到建筑施工智慧管理的准确性和精度，甚至影响到建筑施工的安全和质量。数据缺失也是建筑施工智慧管理面临的一个问题。在建筑施工过程中，由于数据采集的复杂性和人工管理的不足，一些关键数据可能会被遗漏，如材料到货时间、工人出勤情况等。数据缺失会导致建筑施工智慧管理的分析结果不准确，从而影响到施工计划的执行和施工质量的保障。

1.2数据安全困境

1.2.1数据泄露问题

数据泄露可能是建筑施工智慧管理面临的最严重问题之一。建筑施工智慧管理涉及的数据可能包括建筑结构、设备信息、工程进度等重要信息，一旦这些数据泄露，将给建筑施工企业带来严重的损失。数据泄露可能是由于网络攻击、病毒攻击、内部员工不当操作等原因引起的。为了解决数据泄露问题，建筑施工企业需要加强网络安全措施、采用数据加密技术、加强员工的安全意识教育等。

1.2.2数据篡改问题

数据篡改可能会导致建筑施工智慧管理的数据不准确、不真实，进而对建筑施工项目的进度和质量产生不良影响。数据篡改可能是由于黑客攻击、网络病毒、内部员工不当操作等原因引起的。为了解决数据篡改问题，建筑施工企业需要采用数据加密、数据备份、数据校验等技术，确保数据的完整性和真实性，防止数据被篡改或被恶意修改。

1.2.3数据丢失问题

数据丢失可能是由于设备故障、系统崩溃、人为疏忽等原因引起的。建筑施工智慧管理涉及的数据量大，而且数据更新频繁，一旦数据丢失，将对建筑施工项目的进度和质量产生不良影响。为了解决数据丢失问题，建筑施工企业需要采用备份技术，对数据进行定期备份，确保数据的安全和可靠性。

1.3技术壁垒困境

1.3.1技术应用能力有限

目前建筑施工领域对于大数据技术的应用尚处于初级阶段，智慧化管理模式也还没有得到广泛推广。部分建筑施工企业可能缺乏高素质的技术人才和相关技术支持，也存在一些企业仍在使用传统的施工管理模式。

1.3.2数据互联互通困难

建筑施工过程涉及到多个部门和各种各样的数据源，但这些数据源之间缺乏互联互通的方式。不同系统之间的数据交换难以实现，无法构建完整的数据分析和管理平台。此外，数据来源也可能来自不同的国家和地区，涉及不同的语言和文化背景，这也增加了数据交换和集成的难度。

1.3.3数据难以标准化和清洗

建筑施工行业数据种类繁多，数据来源杂乱，其中包括现场数据、文本数据、图片数据、视频数据等多种类型。而这些数据之间的标准化和清洗是建立有效的大数据管理平台的前提条件，数据标准化和清洗的难度也是当前施工企业需要面对的重要技术壁垒之一。

2大数据视角下加强建筑施工智慧管理的对策建议

2.1数据清洗

2.1.1建立数据清洗流程

数据清洗流程是对数据进行清洗的具体操作步骤。建立数据清洗流程可以规范数据清洗的操作流程，包括数据预处理、数据去重、数据过滤、数据转换、数据归一化等。其中，数据预处理是指对原始数据进行初步处理，包括数据格式转换、数据格式校验、数据去噪等；数据去重是指消除重复数据，避免重复数据对分析结果造成影响；数据过滤是指排除异常数据和无效数据；数据转换是指将数据转换为可用于建筑施工智慧管理的格式；数据归一化是指将不同类型、不同量纲的数据进行标准化处理。建立完善的数据清洗流程，可以提高数据清洗的效率和准确性。

2.1.2建立数据质量评估指标体系

数据质量评估指标体系是对数据质量进行评估的重要依据。建立数据质量评估指标体系可以综合考虑数据质量的多个方面，包括数据的准确性、完整性、一致性、可靠性、可重复性等。通过对数据质量评估指标体系的建立，可以实现对数据质量的定量分析，发现数据质量问题并进行针对性的改进和优化，进而提高建筑施工智慧管理的效果。最后，应用机器学习算法进行数据清洗。机器学习算法是对数据进行高效清洗的有效手段。机器学习算法可以通过对数据的学习和模型的构建，自动地发现和消除数据中的异常值、重复数据和无效数据等。其中，基于统计学的机器学习算法包括基于规则的方法、聚类方法和分类方法等；基于深度学习的机器学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络等。应用机器学习算法进行数据清洗，可以提高数据清洗的效率和准确性，缩短数据清洗的时间周期，进而提高建筑施工智慧管理的效率。

2.2安全保障

2.2.1加强数据保密意识和安全意识的培养

建筑施工中涉及的数据种类繁多，包括工程设计、材料采购、财务核算等，这些数据都是企业的重要资产。因此，企业应加强员工的数据保密和安全意识培养，定期进行数据安全知识的宣传教育和培训，提高员工的安全保密意识和风险意识，防范数据泄露和信息安全事故的发生。

2.2.2完善数据访问权限管理体系

在建筑施工智慧管理过程中，需要涉及多个部门和岗位的数据共享和交流，因此需要建立完善的数据访问权限管理体系。企业可以采用基于角色的访问控制技术，对员工进行分级管理，分别设定不同的访问权限，确保员工只能访问自己需要的数据，防止数据被不当使用或泄露。

2.2.3采用加密技术保障数据安全

对于敏感数据和重要数据，企业可以采用加密技术进行保护，确保数据传输和存储的安全。在数据传输过程中，可以采用加密传输协议，如SSL/TLS协议等，对数据进行加密传输。在数据存储过程中，可以采用数据加密算法，如AES、DES等，对数据进行加密存储，提高数据安全性。

3结语

随着数字化、信息化、智能化技术的不断发展，建筑施工行业也面临着前所未有的变革和机遇。其中大数据技术作为新兴的信息技术之一，在建筑施工行业的应用越发广泛。大数据视角下，建筑施工智慧管理的核心思想是通过采集、分析和利用海量的建筑施工数据，实现对施工过程的全方位、高效率、精准化管理，提高施工质量和效率，降低施工成本和风险。建筑施工智慧管理将成为建筑施工行业数字化转型的重要趋势和发展方向。

参考文献

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