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活力2024年管理科学

基于大数据的电力工程造价信息化管理研究

王刚

（四川电力设计咨询有限责任公司，成都610000）

［摘要］随着电力工程规模和复杂性的不断增加，传统的造价管理方式已经无法满足项目管理的需求。基于大数据

的电力工程造价信息化管理成为一种新的解决方案。基于此，文章探讨了大数据的概念和特点，以及基于大数据的电力工

程造价信息化管理的优势，并提出了基于大数据的电力工程造价信息化管理的策略，以期为电力工程的顺利实施提供有力

支持。

［关键词］大数据；电力工程；造价信息化管理

引言结构化数据具有明确的模式和组织结构，易于存储和处理；

电力工程的造价管理对于项目的成功实施和运营具有半结构化数据具有一定的组织结构，但不符合传统的关系

重要意义，大数据技术的快速发展和广泛应用为电力工程型数据库模型；非结构化数据则没有明确的组织结构，需

造价管理带来了新的机遇和挑战。基于大数据的电力工程要进行智能化的处理和分析。因此，大数据处理需要结合

造价信息化管理，通过整合、分析和挖掘大量的数据，可适当的技术和工具，如分布式存储系统、数据挖掘、自然

以实现全面、准确和实时的项目成本控制和风险管理。语言处理和图像识别等，旨在从多样化的数据中提取有用

[1]

一、大数据的概念和特点的信息。

大数据是指规模庞大、类型多样、快速生成的数据集合，（三）价值密度低

其具有以下特点。在大数据中存在大量冗余数据、噪声数据和低价值信

（一）体量巨大息，因此需要进行有效的数据提取和分析，以提炼出有用

大数据的数据量通常以千字节（TB）、拍字节（PB）、的信息和洞见。通过应用数据清洗、特征选择、模式识别

艾字节（EB），甚至更高的级别来衡量，远超传统数据处和机器学习等技术，可以识别和处理冗余数据、噪声数据

理工具的处理能力。表1比较了不同级别的数据量及其相和无关信息，从而凸显出对业务和决策有意义的高质量数

对传统数据处理工具的处理能力。据。这有助于揭示数据中的规律、趋势和关联性，帮助企

表1数据处理能力业和决策者做出准确的预测，优化资源配置，并制定战略

数据量级别数据量传统数据处理工具的处理能力和决策依据。

TB大约1000 TB （千字节）有限处理能力，需要较长时间（四）复杂性

PB大约1000 PB （拍字节）非常困难或不可能处理大数据往往具有复杂的关联关系和结构，其中包含多

EB大约1000 EB （艾字节）无法处理或超出极限维度、多层次的数据关系，需要使用高级的分析方法和算

更高更大的数据量级别传统数据处理工具无法处理法来揭示其中的规律和模式。

举例来说，假设一家电力工程公司进行EPC总承包项

由此可见，传统数据处理工具通常在处理规模较小的目，并收集了大量与项目进展和成本相关的数据，包括项

数据集时表现良好，但在面对大规模的数据量级时，其处目工期、材料采购、工人工时、质量指标等多个维度和层

理能力远远不及大数据处理工具。次的信息。通过高级的分析方法（如关联规则挖掘），可

（二）多样性以发现某些特定的材料采购模式与项目进展存在