工程建设与管理大数据解决方案
工程建设数字化转型方案
工程建设数字化转型方案一、背景随着信息化时代的到来，工程建设行业也迎来了数字化转型的趋势。
数字化转型是指利用信息技术和数字化工具对传统工程建设过程进行重构和提升，以实现高效、智能和可持续发展。
工程建设数字化转型将为建设行业带来新的增长点和动力，为建设项目的规划、设计、施工、运营和管理带来革命性的变革。
二、数字化转型的意义1. 提高效率数字化转型可以优化项目管理和资源配置，提高生产效率和工作质量。
信息化技术和数字化工具可以实现对建设项目各个环节的实时监控、调度和优化，减少人力物力的浪费，提高生产效率。
2. 提升智能化水平数字化转型可以实现智能化施工和管理。
通过使用传感器、无人机、机器人等智能设备和系统，可以实现对建设项目的智能监测、智能控制和智能决策，提升建设项目的智能化水平。
3. 优化用户体验数字化转型可以实现更高水平的设计和施工，并与智能城市建设、绿色建筑等工程相结合，提高用户体验和环境质量。
4. 降低成本数字化转型可以降低建设项目的经济成本和环境成本。
通过提高资源利用效率和减少环境污染，可以实现建设成本的降低和环保效益的提高。
三、数字化转型的路径1. 完善数字化基础设施建设行业需要加快数字化基础设施的建设，包括通信网络、数据中心、物联网平台等基础设施的建设和完善。
2. 推动数字化技术创新建设行业需要加大对数字化技术创新的投入和支持，包括大数据、人工智能、区块链、云计算等领域的技术创新。
3. 实行数字化企业管理建设企业需要进行数字化管理创新，包括数字化项目管理、数字化供应链管理、数字化质量管理等方面的管理创新。
4. 促进数字化合作与共享建设行业需要推动数字化合作与共享，包括平台化建设、数据共享、业务协同等方面的合作与共享。
四、数字化转型的关键技术和工具1. 大数据技术大数据技术可以实现对工程建设过程、设备状态、材料用量等方面的数据采集、存储和分析，为建设项目的管理和决策提供数据支持。
2. 人工智能技术人工智能技术可以实现对建设项目的智能监测、智能控制和智能决策，提升建设项目的智能化水平。
工程管理大数据平台建设综合解决方案
05
平台应用与效果评估
应用场景与案例分析
应用场景
工程管理大数据平台适用于各类工程建设项 目，包括土木工程、建筑工程、交通工程等 。案例分析：以某大型桥梁建设项目为例， 通过大数据平台对项目进度、成本、质量等 方面进行实时监控和预测分析，有效提高了 项目管理效率。
案例分析
某高速公路项目采用大数据平台进行工程管 理，通过对施工过程中的海量数据进行分析 ，优化了施工方案，缩短了工期，降低了成
04
平台实施与部署
实施方案与步骤
需求调研与分析
深入了解业务需求，明确平台建设目标，制 定实施计划。
系统设计与开发
根据需求设计系统架构，开发功能模块，实 现数据采集、存储、处理和分析。
数据清洗与整合
对原始数据进行清洗和整合，确保数据质量 和准确性。
平台测试与优化
进行系统测试，发现并解决问题，持续优化 平台性能和功能。
数据分析
02
03
数据挖掘
采用机器学习、数据挖掘等技术 对处理后的数据进行深入分析， 提取有价值的信息。
通过数据挖掘算法，发现数据之 间的潜在联系和规律，为决策提 供支持。
数据可视化技术
可视化界面设计
设计友好、直观的用户界面，方便用户查看和分析数 据。
数据图表展示
通过图表、图形等形式展示数据，便于用户理解和分 析。
工程管理大数据平台建设综 合解决方案
汇报人： 2023-12-27
目录
• 工程管理大数据平台概述 • 平台架构与技术实现 • 平台功能模块 • 平台实施与部署 • 平台应用与效果评估 • 总结与展望
01
工程管理大数据平台概述
定义与特点
定义
工程管理大数据平台是一种基于大数 据技术的信息管理平台，用于收集、 存储、处理和分析工程项目的各类数 据，为项目决策提供数据支持。
工程咨询数字化建设方案
工程咨询数字化建设方案一、方案背景随着信息化时代的到来，数字化建设逐渐成为各行各业的发展趋势。
在工程咨询行业中，数字化建设不仅可以提高工作效率和质量，还可以提升服务水平和竞争力。
因此，制定一套适合工程咨询的数字化建设方案显得尤为重要。
工程咨询数字化建设的方案需要从业务流程、信息系统、技术设施等多个方面综合考虑，以期达到高效、安全、智能、可持续发展的目的。
本文将提出一套全面的工程咨询数字化建设方案，以指导行业内企业进行数字化建设，提升整体竞争力和服务水平。
二、业务流程数字化建设1. 业务流程优化首先，工程咨询企业应对现有业务流程进行全面梳理和优化。
通过引入信息化技术，实现业务流程的自动化和智能化，提高业务办理的效率和质量。
在此基础上，建立完善的业务流程管理系统，对各个环节进行监控和管理，确保业务流程的顺畅和规范。
2. 数据化管理在业务流程数字化建设中，数据化管理是关键的一环。
工程咨询企业可以应用大数据、云计算等技术手段，对业务数据进行采集、存储、分析和挖掘，以提供决策支持和业务优化。
同时，建立健全的数据安全保障机制，确保业务数据的安全和可靠性。
3. 信息共享与协同数字化建设还应促进信息的共享与协同。
通过建立企业内部信息共享平台和业务协同系统，实现各部门之间的信息共享和协同办公，提高工作效率和团队协作能力。
与此同时，还可以利用互联网技术，实现企业间信息共享与资源协同，促进行业内企业之间的合作与发展。
三、信息系统数字化建设1. 综合管理系统工程咨询企业可以建立一套综合管理系统，涵盖项目管理、合同管理、人员管理、财务管理等方面。
这样的综合管理系统可以整合各类业务系统，提供一个全面的业务管理平台，帮助企业实现各项管理工作的标准化和规范化。
2. 项目管理系统项目管理是工程咨询企业的核心业务之一，因此，建立一个高效的项目管理系统至关重要。
该系统应覆盖项目策划、项目执行、成本控制、进度管理、质量管理等方面，并提供实时监控和报告功能，帮助企业管理者全面了解项目的进展情况，及时采取措施保障项目的顺利进行。
智慧工地大数据一体化管理平台建设方案建筑工地智能管控平台建设方案
2023《智慧工地大数据一体化管理平台建设方案建筑工地智能管控平台建设方案》CATALOGUE目录•智慧工地大数据一体化管理平台概述•平台建设内容与方案•建筑工地智能管控平台建设方案•平台应用案例与效果分析•总结与展望01智慧工地大数据一体化管理平台概述随着城市化进程的加速和建筑行业的快速发展，建筑工地的数量和规模不断扩大，传统的管理手段已经无法满足复杂多变的工地管理需求。
背景智慧工地大数据一体化管理平台的建设对于提高工地管理效率、保障施工安全、降低成本等方面具有重要意义，是建筑行业转型升级的重要方向。
重要性平台背景与重要性建设目标实现工地管理的智能化、精细化、全面化，提高管理效率、降低成本、保障施工安全，打造智慧工地，推动建筑行业的可持续发展。
建设原则以数据为基础，利用先进的技术手段，实现信息的实时采集、传输、处理和分析，为管理决策提供科学依据；注重平台的可扩展性和可维护性，满足不同用户的需求；强化用户体验，提高平台的易用性和交互性。
平台建设目标与原则总体架构：智慧工地大数据一体化管理平台由数据采集层、数据处理层、应用层和展示层四个部分组成特点数据全面：平台可以涵盖工地的各个领域和环节，实现数据的全面采集和整合。
技术先进：采用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术手段，实现数据的深度分析和挖掘。
定制化强：可以根据不同用户的需求进行定制开发，满足不同管理需求。
实时监控：可以实现施工现场的实时监控和管理，及时发现和解决问题，保障施工安全。
平台总体架构与特点02平台建设内容与方案数据采集通过传感器、摄像头、人员配备等设备，实时采集施工现场的人员、设备、材料、安全等数据。
数据整合将采集到的数据通过ETL技术进行清洗、整合、转换，为后续的数据分析提供统一、规范的数据源。
数据存储建立高效的数据存储体系，包括分布式文件系统、数据库等，确保数据的可持久化和可扩展性。
数据采集与整合方案数据分析与挖掘方案数据分析利用统计学、机器学习等方法，对采集到的数据进行分析，挖掘出有价值的信息。
大数据背景下工程建设项目管理信息化构想
大数据背景下工程建设项目管理信息化构想摘要：随着网络技术及信息技术的不断发展，我们已步入大数据时代，各行各业都在向着信息化方向发展，工程建设行业也不例外。
这是因为工程建设项目所涉及的施工内容多而杂,因此在工程项目进场开工前,很容易受到各种因素的制约,难以全面落实施工管理工作,从而无法保证施工安全、施工进度及施工安全达到工程设计标准。
为改善这一状况,目前有不少建筑企业,开始在实施工程项目过程中,运用信息化技术手段,以利于施工管理工作的有效落实,随时发现施工问题,在最短的时间内选择行之有效的措施,优化相应的施工问题,从而提高施工管理的速度和效果,保证工程质量。
键词：建设工程；项目管理；信息化；发展问题引言近些年，我国建筑企业发展速度很快，各种建设工程项目数量飞快增长，如何对这些工程项目进行有效管理就成了建筑企业面临的一个大问题。
将信息化应用到建设工程项目管理中，能对工程的预算、实际成本和施工过程进行有效把控。
但是，目前我国建设工程项目管理中的信息化应用仍然存在很多问题，当务之急就是找出相应的对策扩大信息化在建设工程项目中的应用范围，不断提高信息化水平，这样就会极大方便建筑企业制定科学的决策。
1实现建设项目工程管理信息化的重要性首先，对建设项目实行信息化的管理是企业发展实施的必要工具。
如果对建设中的项目实施信息化的管理，就能很方便的进行管理工作，使有关工程的一些资料能够及时又准确的传递，有助于工程的顺利建设，进而促进企业的快速发展。
其次，项目工程的信息化也可以使工作进行的更加科学。
在建设项目的过程中，把项目工程的信息化作为基础，在此基础上发展，有利于工作的顺利开展，使工作的过程更加的规范有序，可以使企业的资源及时合理的作用，做到不浪费，这是企业的发展需要走的一条重要的道路。
最后，实现信息化可以使企业管理更方便。
对建设项目工程管理的工作，会有很多的有关联的工作，如对于建筑材料的采买，管理项目不发生危险，这些管理的工作都没有很安全，如果按照传统的管理方式进行管理，就会很容易造成有关信息的错误。
建设方案中的大数据技术应用案例
建设方案中的大数据技术应用案例导言随着信息时代的到来，大数据技术逐渐成为各行各业的关键工具。
在建设方案中，大数据技术的应用可以帮助我们更好地了解问题的本质，提供有效的解决方案。
本文将介绍一些建设方案中的大数据技术应用案例，展示大数据技术在不同领域的威力。
一、城市交通规划城市交通规划是一个复杂而庞大的系统工程，需要综合考虑各种因素。
利用大数据技术，可以收集、分析和处理大量的交通数据，为城市交通规划提供科学依据。
首先，通过收集交通流量数据，可以了解城市不同区域的交通状况。
通过分析这些数据，可以确定交通瓶颈和拥堵点，并提出相应的改进措施，如增加道路容量、优化信号灯配时等。
其次，大数据技术还可以帮助城市交通规划部门预测交通需求。
通过分析历史交通数据和人口迁移数据，可以预测未来的交通需求，并相应地调整交通规划。
例如，如果预测到某个区域的人口将大幅增加，可以提前规划新的交通设施，以满足未来的交通需求。
二、智能电网建设随着电力需求的不断增长，传统电网已经无法满足人们对电力的需求。
大数据技术的应用可以帮助建设智能电网，提高电网的安全性和稳定性。
首先，大数据技术可以实时监测电网的运行状态。
通过收集电网各个节点的数据，可以实时了解电网的负荷情况、电压波动等信息。
这些数据可以帮助电力公司及时发现电网故障，并采取相应的措施进行修复，以避免电力中断。
其次，大数据技术可以帮助电力公司进行电力需求预测。
通过分析历史用电数据和天气数据，可以预测未来的电力需求，并相应地调整电力生产计划。
这样可以避免电力供应过剩或不足的情况，提高电网的运行效率。
三、医疗健康管理大数据技术在医疗健康管理领域的应用，可以帮助提高医疗服务的质量和效率。
首先，大数据技术可以帮助医疗机构分析患者的病历数据和基因数据，提供个性化的诊疗方案。
通过比对大量的病历数据，可以找出与患者病情相似的病例，从而为医生提供参考。
同时，通过分析患者的基因数据，可以预测患者的疾病风险，为早期干预提供依据。
工程数字化方案
工程数字化方案随着科技的发展和应用范围的扩大，工程数字化已经成为工程行业的一种趋势。
工程数字化是指将传统的工程设计、施工、运营和维护过程进行数字化改造，利用信息技术手段集成各种资源和服务，全面提升工程项目的建设质量、效率和管理水平。
一、工程数字化的意义1.提升建筑设计效率利用数字化技术可以提高设计效率、保证设计的精度与准确性, 并可以通过数字化模拟确保设计的合理性和安全性。
2. 提升建筑施工效率工程数字化可以提前根据模型进行模拟，解决施工过程中的难点和问题，提高施工的效率和安全度。
3. 提升建筑运营和维护效率利用数字化技术对建筑进行监测和维护，能够及时发现问题并进行处理，提高建筑的运营效率。
4. 提高建筑质量工程数字化可以减少人为的错误，确保建筑的质量和安全性，为业主提供更优质的工程产品。
5. 提高项目管理水平通过数字化技术可以对工程项目进行全面的管理，提高管理的效率和精确度，保证项目的进度和质量等各个方面。
二、工程数字化的主要应用技术1. 信息模型技术（BIM）信息模型技术是指通过建模软件对建筑进行数字建模和模拟，可以在虚拟环境中模拟建筑的设计、施工和运营等过程，从而更好地预测和解决问题，提高建筑的设计和施工效率。
2. 云计算技术云计算技术可以实现数据的在线存储和共享，不受时间和空间的限制，为工程项目提供强大的计算和存储能力，方便工程人员远程协作和管理。
3. 物联网技术物联网技术可以将传感器和设备连接到互联网上，收集建筑设施的运行数据和环境数据，实现对建筑的远程监控和管理，提高建筑的运营效率和节能环保水平。
4. 大数据技术大数据技术可以对大量的建筑数据进行分析和挖掘，提供数据驱动的决策支持，优化建筑设计和施工过程，提高工程项目的管理水平。
5. 人工智能技术人工智能技术可以通过机器学习和深度学习等算法，对工程项目进行智能化管理和决策支持，优化设计方案、预测施工风险等，提高工程质量和效率。
三、工程数字化的实践案例1. 卡塔尔圣诞城项目这是一个复杂的大型项目，采用了BIM技术对建筑进行全面的三维建模，实现了设计方案的优化和施工的精准控制，提高了项目的质量和效率。
智慧工程解决方案
智慧工程解决方案引言随着技术的不断发展，智慧工程解决方案已经成为了当今工程领域的热门话题。
智慧工程解决方案是一种利用各种科技手段和智能化技术来提高工程建设和管理效率的方法。
通过使用智能化技术，工程管理者可以更好地掌握项目情况，提高管理效率，减少资源浪费，保证工程质量，促进工程的可持续发展。
本文将从智慧工程解决方案的定义、特点、应用领域、优势和未来发展方向等方面展开讨论。
一、智慧工程解决方案的定义智慧工程解决方案是指利用信息技术、智能技术、互联网技术等现代科技手段来整合工程建设、管理和运营的各个环节，从而提高工程效率、降低成本、提高工程质量和安全性的一种综合性解决方案。
通过智慧工程解决方案，可以实现工程建设和管理的数字化、网络化、智能化。
二、智慧工程解决方案的特点1、数字化管理智慧工程解决方案采用数字化技术对工程项目的各个环节进行管理，包括设计、施工、监理、材料采购、设备运行、维护等，实现对工程全生命周期管理和监控。
2、网络化协作智慧工程解决方案建立工程信息化平台，实现各相关单位之间的信息共享和协作，提高工程协同效率，减少信息传递成本。
3、智能化应用智慧工程解决方案采用智能传感器、大数据分析、人工智能等技术，对工程施工、设备运行、安全监测等进行智能化监控和管理。
4、可视化展示智慧工程解决方案通过数据可视化技术，实现工程项目的实时监控、运行状态展示，为工程管理提供更直观、直觉的信息展示。
5、集成化系统智慧工程解决方案整合各种信息系统、传感系统、控制系统等，形成系统集成，提高工程信息流通和集中管理效率。
三、智慧工程解决方案的应用领域1、智慧城市建设智慧工程解决方案可以应用于城市基础设施建设，包括供水、排水、供电、交通等各个方面，实现城市对基础设施的智能管理和运营。
2、智慧交通建设智慧工程解决方案可以应用于交通系统建设和管理，包括智能交通信号灯、交通管理系统、智能交通监控等方面，提高交通系统运行效率。
3、智慧工厂建设智慧工程解决方案可以应用于工厂建设和设备管理，包括智能化生产线、物联网设备管理、智能化供应链管理等方面，提高工厂生产效率。
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立项背景 大数据带来的商业变革—美剧《纸牌屋》
Netflix利用大数据分析用户收视习惯，根据用 户喜好的精准分析进行创作；
Netflix一季度新增超300万流媒体用户，第一 季财报公布后股价狂飙26%。
立项背景 大数据带来的商业变革—淘宝“双十一”购物节
利用大数据分析消费者行为，实现精准营销； 颠覆传统的商业模式，2014 年“双十一”单
立项背景
根据Gartner公司的调查结果，目前全球64%的企业已经开始向大数据项目 注资，或者打算在2015年6月之前将计划付诸实践
各国大数据技术能力储发 人才培养
美国
英国
法国
澳大利亚
中国
注释：明确；有但较为模糊；未明确。
产业扶持
湖北省 造价站 数据中心
已建立
长期合作 关系
行业治理 工程管理
建筑工程政府监管
隐蔽工程电子旁站
诚信评价体系
……
地铁工程设计与施工决策支持
土建造型优化与概算
施工技术方案优化
设备造型优化与概算
…….
地铁运营线路巡检
轨道参数超限分析
线路质量状况预测
……
地铁施工安全管理
地铁施工安全风险管理
地铁施工行为安全管理
0
质量管理 安全管理 进度管理
背景
工程数据具备大数据的特点——类型复杂
按照管理职能分类
其它
进度管理 安全管理
合同管理 信息管理
质量管理
按照表现形式分类
其它
文本类
图片类
影音类
按照文件格式分类
其它
JPG
AVI
TXT DOC DXF
按照信息内容分类
其它
技术类
管理类
经济类
工程数据类型复杂，从管理职能、表现形式、文件格式和信息内容等多个维度可以进行划分
坚硬~中 20~30
硬土
0.15% 2~4
~0.2%
中软~软 20~40
弱土
0.2% 2~4
~0.3%
地质信息 监测信息
环境信息
进度信息
工程巡视信息
工程案例信息
气象信息
……
以前监测预警工作仅依靠单一的监 测数据进行判断，脱离工程实际
准确的安全风险预警必须依靠全样本数据，包括地质信息、环境信
息、进度信息、工程巡视信息、监测信息等，辅助科学决策
质量管理 安全管理 进度管理
数量级（GB）
质量管理
安全管理
进度管理
以华科地铁工程项目管理平台上存储100个工点三大类管理数据而言，平均达到1个 TB，全国每年产生的数据量平均下来更是达到了50PB左右，未来的数据级将更加庞 大…
数量级（PB）
全国三大类项目管理数据
70 60 50 40 30 20 10
土建工程 设计选型 与概算
施工技术 方案优化
管理
系统设备 接口优化
管理
工程大数据应用服务
决策支持
大数据处理 算法
大数据来源
设计阶段
施工阶段
土建选型优化与概算分析 设备选型优化与概算分析
施工技术方案优化 …
语义分析技术、图纸自动识别、模糊算法、时间序列 算法、匹配推理算法···
武汉建委 数据中心
武汉地铁 数据中心
02 地铁隧道安全风险时空演化预警
地铁工程大数据应用服务
地铁施工行为安全管理—武汉地铁“每天十分钟”行为安全培训工作
系统梳理地铁安全施工规范和操 作规程
采用图形化的表达方式
截止2014年12月31日，累计培
训5000多人次
行业治理 工程管理
建筑工程政府监管
隐蔽工程电子旁站
诚信评价体系
背景 从寻找因果关系到相关关系—地铁线路客流量预测
周边小区常住人口 和就业岗位
客流量预测
周边用地容积率
流动人口分布
出行时段
交通方式选择 周边基础设施 出行成本
………..
数据支持的互适应分析是关键
内容摘要
背景 工作 展望
行业治理
政府监管数据主体
建设工程 招投标办
建设工程 交易中心
建设市场 管理站
关 键
地铁大客流
点
：
线
路
设
备
养
护
、
维
修 运营事故频发
车辆频次加大
轨道设备磨损 加大
轨道故障频率 增加
地铁运营事故频发。 北京地铁：今年39起故障，
平均每周至少发生一起故障。
人
设 备
地铁运营 事故
管
环
理
境
地铁工程大数据应用服务
地铁运营线路巡检--海量数据
地铁运营数据
指挥调度中心 监控数据
线路检 测数据
机电设备 运作数据
其它 数据
地铁线路检测中将产生大量数据：轨检车
79.85km 一条记录/0.25m 2次/月
1年 450万数据量
3年 5360万数据量
有效管理海量检测数据，分析和预测轨道状态，优化线路维修计划。
1.6亿数据量
地铁工程大数据应用服务
地铁运营线路巡检--数据采集
轨道检测数据
测点信息数据
计价方法与模型
工程计价体系
大数据环境下基于BIM数据的地铁工程质量的模拟与动态监管研究
符合性 设计、建造合规
BIM – 虚拟建筑生命
建设项目DNA
修订
适应性 使用满意
大数据环境下工程施工行为规律
基于大数据的地铁运营客流管理研究
客流量预测
周边小区常住人口和 就业岗位
周边用地容积率
流动人口分布
出行时段
27 547.3项80目0 名-3.称3 1.5 一级超限标准 二级超限标准 三级超限标准 验收超限标准
27 531.7550轨-距3.1 1
+6/-2
27 524.8800水平
27 464.3800
27 446.690三0 角-4坑.1 4
-7.3 5.54
-7.7 5.25
4
27 400.8800高-低3.1 2.53
城市建设 档案馆
城建 安全生产
管理站
建委
建设工程 设计 审查办
市政 工程质量
监督站
建设工程 造价
管理站
合作
与武汉市建委合作 ： “基于大数据的建筑电子政务研究 与应用”
与武汉市建委建管办合作 ： “基于大数据的建筑行业诚信评 价管理体系设计与信息平台开发 ”
工程建设科学管理
武汉地铁
合作
与武汉地铁集团有限公司合作 ：“ 面向全寿命期的武汉地铁集团大数据 中心构建技术”
建筑工程政府监管
隐蔽工程电子旁站
诚信评价体系
……
地铁工程设计与施工决策支持
土建造型优化与概算
施工技术方案优化
地铁运营线路巡检
轨道参数超限分析
线路质量状况预测
地铁施工安全管理
设备造型优化与概算 ……
地铁施工安全风险管理
地铁施工行为安全管理
……. ……
工程大数据应用服务
地铁工程设计与施工决策支持—主要内容
5000
4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000
500 0
2006
2007
我国地铁建设（公里）
2008
2010
2015
里程数的增长率
2020
2050
背景 工程数据具备大数据的特点——数据量庞大
武汉市 全国
平台存储的 武汉市三大类项目管理数据
1500 1000
500 0
交通方式选择 周边基础设施 出行成本
………..
地铁工程大数据标准体系与存储平台研究
数据分类标准体系
数据采集更新机制
数据分类 数据编码 数据标准
技术保障 制度保障
数据存储平台
存储模型 存储平台
汇报完毕 感谢聆听
……
地铁工程设计与施工决策支持
土建造型优化与概算
施工技术方案优化
地铁运营线路巡检
轨道参数超限分析
线路质量状况预测
地铁施工安全管理
设备造型优化与概算 …
地铁施工安全风险管理
地铁施工行为安全管理
……. ……
地铁工程大数据应用服务
地铁运营线路巡检--现状
运营基础设备
地铁设备组成：供电设备、线路设备、
机电设备等。
工程建设与管理大数据解决方案
内容摘要
背景 工作 展望
立项背景
大数据时代带来的变革—思维、商业和管理变革
思维变革
大数据时代 BIG DATA
商业变革
管理变革
立项背景 大数据带来的思维变革—世界杯上的神奇小纸条
小纸条上记录荷兰队每位球员罚点球的习惯 世界杯半决赛最终阿根廷4:2战胜荷兰
他在看什么？
背景
地铁工程数据具备大数据的特点——数据流转快、分析决策时效高
工程数据分析决策时效高：
以地铁施工中地表沉降为例，数据需要及时分 析，并融合其他数据支持施工决策。
背景
地铁工程数据具备大数据的特点——数据潜在价值大
Velocity
连续
实时
近时
批量处理
Variety
结构化 半结构化 非结构化
Value
Volume
TB
PB EB
工程项目管理大数据的核心价值
就是能从海量的类型复杂的工程数据 中迅速找出数据价值