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【摘 要】 近10年来，工程造价行业积累了海量数据，工程造价行业的大数据时代即将到来。迫切需要建设工程造价数
据库，将各行业、各渠道关于工程造价的信息化资源整合起来，对工程造价信息化建设进行改造；建立以科学分类和代
码系统为基础的数据库结构，对真实的历史数据进行录入、整理、分析，形成各种单位指标或比较基准等，来充分挖掘
工程造价信息数据的价值。完善的造价数据库可以为投资者提供投资分析依据，提高设计单位概算、预算等造价文件编
制的准确性，为施工企业提供大宗建材消耗量参考指标。总之，造价数据库对于项目建设的不同角色、工程造价的不同
阶段均有巨大的利用价值，造价数据库的建设需要各行业、各部门通力合作，建立统一规划、统一编码的工程造价信息
资源共享平台。
【关键词】 大数据 数据库 资源整合 规划 编码
【中图分类号】 TU-9 【文献标识码】 A 【文章编号】 1008-2166（2020）04 -082-06
【DOI】 10.19730/j.cnki.1008-2166.2020-04-082
Using Big Data to Build Engineering Cost Database
Fang Guangyu,Liu Zhaimin
（Qingju Engineering Consultants Limited，Beijing 100048，China）
【Abstract】 Over the past few decades, The big data era of engineering cost is approaching with numerous data
accumulated in this industry. To fully tap the value of engineering cost information data, it is urgent to establish a database
of engineering cost, integrating information resources in different fields, improving information construction, building a
database structure underpinned by scientific classification and code system and forming unit indicators and benchmark
by inputing，organizing and analyzing historical data. An improved engineering cost database provides a foundation for
investors to analyze data, increases budget estimate of design organizations, secures the accuracy of documentation such
as budgets and provides referential indicators of large amounts of construction materials consumption for construction
enterprises. To conclude, the engineering cost database has enormous value for different rol.
【Keyword】B ig data; Data bank; Resource integration; Plan; Code
作者简介：房光玉（1 9 8 7 — ），男，山东济南人，工程师，主要从事建筑领域的工程造价、管理咨询工作。
刘寨民（1975— ），男，山东济南人，工程师，主要从事工程造价、建设项目全过程管理咨询等工作。
收稿日期：2019年6月
应用大数据构建工程造价数据库
房光玉 刘寨民
（青矩工程顾问有限公司，北京 100048）
工程造价管理 / 2020 年 4 期
交流?地
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一、引言
我国仍处于高度发展和建设时期，建设项目
遍地开花，每天都有海量的造价数据产生，而且
各地有各地的造价站或造价信息网，行业有行业
的造价协会，企业有企业的造价中心，每个部门
都有一定的造价数据存储量，但大家只是各自为
政，关注的造价内容也不相同。尤其咨询企业，
在长期为客户服务中产生很多成果与文件，如客
户资料、生产工艺、设计图纸、货源资料、财务
报告、工程报告等，往往使咨询企业借以形成竞
争优势。
目前，多数企业仍然依靠资料室、图书馆等
老手段保存和管理信息，即使使用数据库，能力
也很有限，只能够为固定项目查阅资料使用，很
难为新建项目提供参考。
二、工
应用大数据构建工程造价数据库（论文）.pdf
