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摘 要：随着信息技术的不断发展，企业运行过程中出现的数据越来越多，并形成大数据，如何应用大数据分析企业项目管理的细节，保障其管理的水平成为现阶段企业密切关注的问题。基于此，本文笔者就大数据在项目管理的创新应用探索进行简要阐述。
关键词：大数据;项目管理;创新应用;
一、大数据时代的主要特征
近年来，随着信息化时代的来临，这对企业的项目管理工作而言将是一项新的挑战。至于大数据时代下的企业项目管理，将主要面临以下几方面考验：首先是基于大数据时代所具有的较大数据规模，使得企业于发展过程中必将面临大量且类型繁多的数据，继而使得企业的项目文件信息数据亦同步呈现出大幅上涨的趋势，这将在一定程度上影响到企业的项目管理工作创新。其次是基于大数据时代具有的多样异构性特征，使得企业在开展项目管理工作中将面临更多的管理事项。如基于数据的多样性，使得企业将面临纸质、电子等众多类型的数据信息，这不仅将极大增添企业数据分析工作量，且处理的难度亦将随之上升。而异构性则主要体现在数据的非结构化特征之上，至于所谓的非结构化，则是指大数据时代下的数据信息具有标准多样的特点，诸如音频、视频、图像、图形等。针对上上述类型的数据信息，通常需要经过处理后方可使用。最后则是动态化特征。数据信息的动态性主要是指不同时代产生的数据信息将会呈现出较大差异。对此，企业的项目管理工作要想切实满足时代发展要求，则必然要对原工作模式予以合理创新，以此方有助于维护企业的发展有效性和稳定性。
二、大数据与项目管理概述
大数据又称海量数据、巨量数据，是指数据量巨大，无法用人工来管理和处理，大数据具有以下特征，一是大数据具有更大的容量，资源丰富，数据信息量较大且变化速度较快，二是数据类型多种多样，数据来源渠道多样，如网络文章、网络搜索、社交媒体等，内容形式多样，包括办公文档、格式、图片、音频、视频等，三是价值密度较低，四是处理速度较快，数据移动和创建的速度快，时效高。项目管理是指项目管理人对时间和费用等功能条件进行约束，并用科学的方法对资源进行整合，保障计划内容更加高效，保障项目在实施的过程中能夠高效运行，最终满足项目目标的一种管理方法。项目管理具有以下几方面的内容，项目的质量管理方法、项目进度、项目成本、项目计划、项目人员、项目采购、项目风险、项目评估管理等。利用大数据对项目进行管理，帮助项目管理完成所需要的目标。利用大数据的采集、分析、存储和搜索能力处理信息并时刻的监控系统数据。
三、大数据下的项目管理创新策略
1.数据获取与创新问题界定
在大数据时代背景下的项目管理工作创新，首要之务当是解决数据的获取问题。而就时下的数据获取技术而言，诸如 BIM 技术可将项目的主要技术数据以二维或三维的方式来加以呈现;而数据转化技术则能将其他类型的数据信息转化为电子信息;信息检索技术，可利用搜索引擎查找相关的数据信息。以上技术，其对企业的项目管理工作创新无疑均提供了良好的契机，对此，若企业的项目管理工作开展过程能对上述技术予以充分、有效的运用，则必将有助于解决企业当前与项目管理工程中存在的问题。至于项目管理中的具体问题通常被划分到了两大领域，其一为确定需要创新的范围及领域;其二则是基于定性数据的分析来对创新问题的明确界定。
2.明确数据处理分析，创新方案制定
任何工作的开展唯有在详尽方案的支撑下，方能确保工作开展的有序性。对此，企业的项目管理工作创新亦需提前做好相关的数据处理分析与项目创新方案制定等多方面工作，而针对以上工作的具体执行则可由以下三方面入手。首先是做好对不同类型数据的分类工作，诸如结构数据、固化数据以及结构化数据等。就以上三大类型的数据而言，企业最终将非结构化与半结构化数据转化为结构化数据，因此方能为企业的发展过程提供信息方面的支撑。其次则是企业应对项目管理工作创新平台的建立给予高度重视，以此确保企业对大数据技术的合理运用，继而帮助企业提炼可能对自身发展造成影响的核心问题。最后则是要基于共享数据平台的建立来强化数据信息于企业内部的共享及应用，以此方能切实发挥数据信息的真正效力并促进企业项目管理创新工作质量的提升。
3.项目数据存储
项目数据采集后需要及时的存储下来，项目存储主要包括项目自身数据、项目数据标准化信息和项目数据的索引三方面内容。通过增加相应的存储硬件来增加项目数据的存储能力。将数据进行模块划分，并备份，保障项目数据的可靠性。利用快速搜索能力，保障搜素的及时性和便捷性。全文搜索需要支持模糊查询，不仅包括全部匹配的搜索还包括部分匹配的搜索，并保障全文索引的存储是可线性扩展的，当其中的索引失效的时候可以自动定位到备份索引中。
4.明确动态数据分析，创新项目实施方案
创新方案于项目生命周期内的具体实施，将为企业实施项目创新方案及后续绩效评价工作的实施提供有效依据，继而可结合动态的数据分析结构来及时优化尤其项目创新方案，以此确保企业的项目进展始终处于持续改进之中。
5.以信息化建设为中心，优化设计组织结构
企业为收集、处理与分析数据信息成立专门部门，一方面可强化企业各部门之间以及和外界之间的配合，且能同时对企业的项目组织予以合理优化，继而切实促进从业务部门、项目型组织到组织生态等不同层次的数据过程贯通的顺利实现。
四、利用大数据对工程项目进行管理创新应注意的问题
1.数据收集和处理方面的问题
众多的工程项目内一定包含了丰富的数据资源，如果没有立即通过专业人才对这些数据进行合理分类、有效分析的话，会导致工期延后，甚至会导致建筑物质量不达标等严重后果。长此以往，必然会引起所设计的各项指标不能够迎合社会发展与市场需求，导致企业的发展受限，甚至间接引导整个建筑界发展方向出现偏差，不仅会造成经济损失，还会造成更加严重的后果。
2.工程客观地受到市场经济的影响
各行各业在经济发展领域都会受到市场经济的影响，工程项目管理亦是。各个时期经济大环境形势不同，工程项目领域会受到市场经济的左右，导致在管理工程项目的同时需要考虑更多的市场经济风险。可能导致项目的风险增大。对于许多传统的大工程，如无法正确利用大数据对其自身进行普适性分析，面对经济形势不好的时期，便不能准确调控成本及资本运营，容易受到经济形势的冲击，导致项目受损。因此，为提高工程项目管理的质量，要适应市场经济的各种变革，并对其进行总结、整合、分析。
结束语
总之，基于大数据的时代背景，使得我国企业亦面临着前所未有的严峻挑战。对此，当代企业要想切实满足时代与社会的进步要求并切实维护自身发展的有序及问题，从而切实提升自身的行业竞争力，便必然要对项目管理的创新工作给予有效创新。当然，具体的创新工作，企业除了需始终基于自身的实际状况外，尚需以创新性的思维去思维问题，以此方有助于节省企业的项目管理创新工作成本，继而确保企业的经济效益最大化。
参考文献：
[1]李娟.基于大数据的项目管理创新研究[J].商品与质量，2018（20）：118-119.
[2]叶琼伟，张谦，王鹏等.大数据视角下基于项目管理的资源型企业信息化战略模型实证研究[J].项目管理技术，2018，13（10）：113-117.
[3]黄恒振，周国华.基于大数据的项目管理创新研究[J].建筑经济，2018，36（4）：135-138.
关键词：大数据;项目管理;创新应用;
一、大数据时代的主要特征
近年来，随着信息化时代的来临，这对企业的项目管理工作而言将是一项新的挑战。至于大数据时代下的企业项目管理，将主要面临以下几方面考验：首先是基于大数据时代所具有的较大数据规模，使得企业于发展过程中必将面临大量且类型繁多的数据，继而使得企业的项目文件信息数据亦同步呈现出大幅上涨的趋势，这将在一定程度上影响到企业的项目管理工作创新。其次是基于大数据时代具有的多样异构性特征，使得企业在开展项目管理工作中将面临更多的管理事项。如基于数据的多样性，使得企业将面临纸质、电子等众多类型的数据信息，这不仅将极大增添企业数据分析工作量，且处理的难度亦将随之上升。而异构性则主要体现在数据的非结构化特征之上，至于所谓的非结构化，则是指大数据时代下的数据信息具有标准多样的特点，诸如音频、视频、图像、图形等。针对上上述类型的数据信息，通常需要经过处理后方可使用。最后则是动态化特征。数据信息的动态性主要是指不同时代产生的数据信息将会呈现出较大差异。对此，企业的项目管理工作要想切实满足时代发展要求，则必然要对原工作模式予以合理创新，以此方有助于维护企业的发展有效性和稳定性。
二、大数据与项目管理概述
大数据又称海量数据、巨量数据，是指数据量巨大，无法用人工来管理和处理，大数据具有以下特征，一是大数据具有更大的容量，资源丰富，数据信息量较大且变化速度较快，二是数据类型多种多样，数据来源渠道多样，如网络文章、网络搜索、社交媒体等，内容形式多样，包括办公文档、格式、图片、音频、视频等，三是价值密度较低，四是处理速度较快，数据移动和创建的速度快，时效高。项目管理是指项目管理人对时间和费用等功能条件进行约束，并用科学的方法对资源进行整合，保障计划内容更加高效，保障项目在实施的过程中能夠高效运行，最终满足项目目标的一种管理方法。项目管理具有以下几方面的内容，项目的质量管理方法、项目进度、项目成本、项目计划、项目人员、项目采购、项目风险、项目评估管理等。利用大数据对项目进行管理，帮助项目管理完成所需要的目标。利用大数据的采集、分析、存储和搜索能力处理信息并时刻的监控系统数据。
三、大数据下的项目管理创新策略
1.数据获取与创新问题界定
在大数据时代背景下的项目管理工作创新，首要之务当是解决数据的获取问题。而就时下的数据获取技术而言，诸如 BIM 技术可将项目的主要技术数据以二维或三维的方式来加以呈现;而数据转化技术则能将其他类型的数据信息转化为电子信息;信息检索技术，可利用搜索引擎查找相关的数据信息。以上技术，其对企业的项目管理工作创新无疑均提供了良好的契机，对此，若企业的项目管理工作开展过程能对上述技术予以充分、有效的运用，则必将有助于解决企业当前与项目管理工程中存在的问题。至于项目管理中的具体问题通常被划分到了两大领域，其一为确定需要创新的范围及领域;其二则是基于定性数据的分析来对创新问题的明确界定。
2.明确数据处理分析，创新方案制定
任何工作的开展唯有在详尽方案的支撑下，方能确保工作开展的有序性。对此，企业的项目管理工作创新亦需提前做好相关的数据处理分析与项目创新方案制定等多方面工作，而针对以上工作的具体执行则可由以下三方面入手。首先是做好对不同类型数据的分类工作，诸如结构数据、固化数据以及结构化数据等。就以上三大类型的数据而言，企业最终将非结构化与半结构化数据转化为结构化数据，因此方能为企业的发展过程提供信息方面的支撑。其次则是企业应对项目管理工作创新平台的建立给予高度重视，以此确保企业对大数据技术的合理运用，继而帮助企业提炼可能对自身发展造成影响的核心问题。最后则是要基于共享数据平台的建立来强化数据信息于企业内部的共享及应用，以此方能切实发挥数据信息的真正效力并促进企业项目管理创新工作质量的提升。
3.项目数据存储
项目数据采集后需要及时的存储下来，项目存储主要包括项目自身数据、项目数据标准化信息和项目数据的索引三方面内容。通过增加相应的存储硬件来增加项目数据的存储能力。将数据进行模块划分，并备份，保障项目数据的可靠性。利用快速搜索能力，保障搜素的及时性和便捷性。全文搜索需要支持模糊查询，不仅包括全部匹配的搜索还包括部分匹配的搜索，并保障全文索引的存储是可线性扩展的，当其中的索引失效的时候可以自动定位到备份索引中。
4.明确动态数据分析，创新项目实施方案
创新方案于项目生命周期内的具体实施，将为企业实施项目创新方案及后续绩效评价工作的实施提供有效依据，继而可结合动态的数据分析结构来及时优化尤其项目创新方案，以此确保企业的项目进展始终处于持续改进之中。
5.以信息化建设为中心，优化设计组织结构
企业为收集、处理与分析数据信息成立专门部门，一方面可强化企业各部门之间以及和外界之间的配合，且能同时对企业的项目组织予以合理优化，继而切实促进从业务部门、项目型组织到组织生态等不同层次的数据过程贯通的顺利实现。
四、利用大数据对工程项目进行管理创新应注意的问题
1.数据收集和处理方面的问题
众多的工程项目内一定包含了丰富的数据资源，如果没有立即通过专业人才对这些数据进行合理分类、有效分析的话，会导致工期延后，甚至会导致建筑物质量不达标等严重后果。长此以往，必然会引起所设计的各项指标不能够迎合社会发展与市场需求，导致企业的发展受限，甚至间接引导整个建筑界发展方向出现偏差，不仅会造成经济损失，还会造成更加严重的后果。
2.工程客观地受到市场经济的影响
各行各业在经济发展领域都会受到市场经济的影响，工程项目管理亦是。各个时期经济大环境形势不同，工程项目领域会受到市场经济的左右，导致在管理工程项目的同时需要考虑更多的市场经济风险。可能导致项目的风险增大。对于许多传统的大工程，如无法正确利用大数据对其自身进行普适性分析，面对经济形势不好的时期，便不能准确调控成本及资本运营，容易受到经济形势的冲击，导致项目受损。因此，为提高工程项目管理的质量，要适应市场经济的各种变革，并对其进行总结、整合、分析。
结束语
总之，基于大数据的时代背景，使得我国企业亦面临着前所未有的严峻挑战。对此，当代企业要想切实满足时代与社会的进步要求并切实维护自身发展的有序及问题，从而切实提升自身的行业竞争力，便必然要对项目管理的创新工作给予有效创新。当然，具体的创新工作，企业除了需始终基于自身的实际状况外，尚需以创新性的思维去思维问题，以此方有助于节省企业的项目管理创新工作成本，继而确保企业的经济效益最大化。
参考文献：
[1]李娟.基于大数据的项目管理创新研究[J].商品与质量，2018（20）：118-119.
[2]叶琼伟，张谦，王鹏等.大数据视角下基于项目管理的资源型企业信息化战略模型实证研究[J].项目管理技术，2018，13（10）：113-117.
[3]黄恒振，周国华.基于大数据的项目管理创新研究[J].建筑经济，2018，36（4）：135-138.