造价大数据的重要性

随着造价行业逐步从传统的预结算编制、审核转向投资估算、工程概算、预算、结算编制与审核、以及全过程造价控制管理等领域，造价质量控制变得愈发关键。然而，高质量的参考数据对于实现有效的质量控制至关重要，这需要具有典型性和完整特征的数据。然而，许多造价咨询机构通常只专注于单一领域的造价编审工作，缺乏跨多个工程领域的经验和全生命周期管理经验。这种局限性使得会员单位在业务升级和市场拓展方面面临诸多挑战。

在信息化建设过程中，由于各机构业务范围狭窄、数据量不足和技术能力有限，信息化进程进展缓慢，甚至停滞不前。另一方面，大数据和云计算技术的广泛应用为造价行业提供了新的发展机遇。共享经济理念也为行业发展提供了新的思路，例如“共享经验数据、搭建数据积累平台”，这对于提升行业竞争力和促进多元化发展具有重要意义。

尽管在大数据时代，造价数据分析和应用仍停留在传统水平，如散乱的磁盘文件和Excel手工计算。然而，海量的历史造价数据蕴藏着丰富的知识财富，但目前主要依赖造价师个人经验来挖掘和利用这些数据，存在显著的人为差异和局限性。因此，大量历史数据尚未得到有效利用，其潜在价值未能充分释放。

通过大数据和人工智能技术的应用，构建造价行业的大型数据库，将极大丰富数据知识财富，显著提升服务质量，推动行业进入造价大数据时代。

造价大数据的应用

通过大规模数据库的建设和积累，造价管理、数据发布、质量控制、估算测算等业务将获得强有力的支持。随着大数据建设项目持续推进，将逐步实现以下目标：

• 发布具有代表性的单项工程，作为造价标准参考信息，方便查询。
• 提供各类典型工程的特征信息、参考单价、单位造价水平、重要技术经济指标的参考区间。
• 发布各类典型工程的单项特征、单位造价构成及完整参考信息。
• 发布不同类型典型工程在不同地区或不同时期的经济指标参考区间。
• 发布典型类型工程的综合单价参考价格区间及常见价格。
• 发布典型类型材料的价格参考区间及常见价格。
• 发布典型类型材料在不同地区的价差参考信息。
• 发布典型类型材料在不同时期的价格变动趋势信息。

借助海量典型工程数据，可以在线分析工程造价的详细信息，包括清单、特征、定额、人材机等构成部分。通过对比不同工程的造价，快速识别造价差异，并通过在线分析工具迅速发现问题。当数据积累到一定规模时，可以利用大数据进行质量核查，通过大数据和人工智能技术检查清单特征与名称、材料匹配度、清单综合单价异常值、材料价格异常值以及清单综合单价不一致等问题。

当数据积累到足够量级，且在工程造价估算模型研究上取得突破，可以利用大数据结合估算模型和人工智能算法，基于海量典型工程及其造价构成数据，智能寻找相似工程群，并进行人材机调整等操作，从而实现基于历史数据的快速精准估算，打破基于人工经验的现状，为工程规划阶段的新工程提供更精确的造价参考。

基于大数据确定材料合理价格

建设工程涉及大量材料，定额中的人工、材料、机械价格波动频繁。仅依靠人工采集和经验确定的价格信息常面临滞后、偏离市场等问题。而造价大数据可以实时提取所有材料价格数据，形成庞大的材料价格库。数据库中的造价数据来自在建或历史项目，编制造价文件时，所有的费用组成都是基于当时的市场价格，通过建模和分析计算出每种材料或人工、机械的合理动态价格区间，客观准确地反映市场真实行情，供管理部门和工程建设各方参考，极大减少造价争议。

基于大数据确定综合单价合理价格

建设工程涉及多种综合单价，这些价格也经常波动。同样，这些数据面临滞后、偏离市场的问题。造价大数据可以实时提取所有综合单价数据，形成庞大的综合单价价格库。数据库中的造价数据来自在建或历史项目，编制造价文件时，所有的费用组成都是基于当时的市场价格，通过建模和分析计算出每种综合单价的合理动态价格区间，客观准确地反映市场真实行情，供管理部门和工程建设各方参考，极大减少造价争议。

因此，通过造价大数据的建设，可以实现对历史项目、在建项目和未来新建项目的预测和风险防范，基于大数据形成的工程项目目标可以提高决策的准确性和效率。造价大数据还可以作为招标报价的重要参考，通过参考造价目标进行快速报价，评估报价的合理性。造价目标与招标控制价的对比检查有助于提高招标控制价的质量，有利于更合理地确定和控制工程造价。

此外，利用大数据技术，可以消除造价师个人经验的不确定性和不准确性，解决造价预算不同阶段的滞后问题，帮助企业准确预算造价成本，减少不必要的经济损失。