[摘要]信息技术的应用极大地改变了传统的社会生产生活方式，工程建设自然也不会例外，其中以大数据的应用最为突出。对此，本文以工程建设项目投标管理工作为切入点，立足于投标决策这一环节，探讨大数据的基本内涵，并阐述工程项目投标决策中涉及的风险管理，列举出大数据的具体应用内容，然后再提出风险管理的方法和策略，希望能够为相关工作者提拱一定的参考和帮助。
[关键词]大数据;工程项目建设;投标管理;风险防范;应对方法
0引言
近年来，我国建筑行业的发展规模不断扩大，工程所涉及的主客观因素也越来越多样，并且会面临各种各样的挑战和风险，在这种情况下，就必须要保证各个建设环节的有序进行。由于工程项目的施工建设需要收集各种各样的数据，数据生产力的转换又具有很大的难度，所以建筑企业必须要提高对大数据的重视和关注，特别是就投标管理工作来讲，这一环节本身就会面临不同的风险，能够直接影响到工程项目的决策效果。
1分析大数据的基本理论
1.1主要内涵
信息的沟通和传递为数据的产生搭建了桥梁和纽带，这些数据大多是以集合的形式展现出来的，已然成为群众生产、生活中不可或缺的重要组成部分。其中，数据的传递需要经历一个系统性的流程，包括收集、筛选、分析、传输等多个步骤，而在这一传递的过程中，数据也会被记录，被集合成为相应的系统，这就形成了大数据。在大数据的引导下，信息规模会更大，而且真实度和客观性会更加明显，信息资源会在传递的过程中快速增长，对原有的数据系统进行扩充和完善。
1.2基本特征
大数据的发展，让原有的数据储存模式得到了进一步的更新和优化，能够把语言、图像符号等多种元素统一纳入相应的体系内，数据管理的模式也变得更加多元化，正是在这种态势的引导下，数据管理工作也变得更加快速便捷，再加上我国正处于信息高速发展的时代，所以数据的实时分析处理面对着更加广泛的市场，而大数据能够满足动态监测和分析的基本要求，能够根据企业发展的实际需要共享资源。与此同时，大数据的管理系统也会随着信息技术的进步而不断更新，由此来提高数据传递的速度，保障信息的真实性和客观性。
2分析工程项目投标决策中的风险管理内容
2.1基本内涵和流程
工程项目投标在本质上是一种市场交易行为，而投标决策就是这一行为引导下的行业竞争。在具体实践的过程中，工程项目所涵盖的业务会对工程项目的后续建设提出相应的要求，然后在市场上寻求投标商。在此基础上，承包商会对工程项目的施工和建设开展竞争，而这一竞争的过程往往是以施工的报价为基础的，业主不仅会考虑到报价的高低，也会衡量承包商的综合素质与施工能力。总的来说，项目投标决策的一系列工作都是由承包商来完成的，涉及多个领域的专业知识，承包商不仅要了解市场发展的动态和方向，明确业主对工程建设的基本要求，同时还要分析竞争对手的实际情况，由此来制定投标的计划和方案。在这里，工程项目的投标决策和管理都具有明显的系统性特点，需要承包商对主客观因素进行全面分析和筛选，同时，也要利用大量的数据分析，保证信息的真实准确。只有这样，才能让投标决策中的各项内容都能够有效且合法。值得注意的是，投标项目的选择和报价决策是较为重要的两个构成部分，这也就意味着，风险贯穿于投标决策的全过程，承包商面临的挑战是随处可见的。
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就工程项目整体的投标来看，承包商都要遵循公平且公正的原则，在制定决策的时候，要充分考虑三个方面的内容：首先是资质等级与能力;其次是投标活动所处的竞争环境;最后是投标所取得的经济效益。具体来讲，项目的建设和施工本身就向承包商提出了严格的要求，承包商要想具备建设项目的资格，就必须要满足一些基本的条件，再加上建筑工程的施工本身就较为复杂，需要经历相当长的一段周期，所以承包商也需要具备相当的能力和素质。如果承包商在资质等级和能力上有明显的优势，那么在市场上所展露出来的竞争力也就更加明显。另外，工程项目开发的资金投入力度是相对较大的，所以承包商在投标管理的过程中也需要考虑到项目能够取得的经济收益和市场价值，着重分析工程建设的成本，只有这样才能确定最终的报价范围，尽可能地规避投标管理中存在的风险。
2.2主要影响因素
当下，投标管理和投标决策的完成，是推动项目建设落到实处的重要基础，所以承包商的决策也需要考虑多个方面的因素，对大量的信息进行筛选和管理，保证决策的合理性与可行性。这也就意味着，承包商必须要着重分析影响投标的因素。具体来讲，施工方需要掌握自身发展的实际情况，明确自身在项目施工中具备的优势以及存在的弱项，明确投标的目标和方向，而且还要考虑到市场经济的波动，最大限度地控制风险和隐患。另外，工程投标工作本身就具备较大的不确定性，所以承包方也需要对行业潜在的风险隐患给予足够的重视和关注，要分析可能存在的不确定性因素并有所准备。
3分析大数据在工程项目投标决策风险管理中的应用
3.1建立数据仓库
数据仓库能够把不同类型的信息资源全部整合到一起，为后续的数据分析奠定坚实的物质基础，让企业能够有效整理自身所需的资源。在传统投标管理模式的引导下，许多承包商并没有建立起较为统一的数据仓库，造成了大量信息的泄漏和流失。对此，在新时期，承包商应当实现对数据仓库的整合，把这一系统的运行分为横向和纵向两个部分，不能仅仅把信息的收集局限在企业内部的发展上，还需要延伸到外界的市场活动中。在具体的实践过程中，企业可以利用先进的互联网技术和平台，及时捕捉市场发展的动态，然后再对外界的其他数据进行调查，保证数据信息的真实性与可靠性。
3.2数据的筛选和划分
企业要根据项目建设的具体需求，从数据仓库中筛选出所需的资料，避免资源的浪费，然后要通过具体的算法进行处理。通常情况下，企业可以选择挖掘算法，这一方法能够有效处理结构化数据的相关内容。对于那些非结构化的数据来讲，企业就需要利用检索技术来完成分析工作。同时，就工程项目投标决策管理来讲，与项目决策有关的内容本身就属于结构化数据的范畴，所以可以直接使用挖掘算法，但风险管理数据就需要利用检索技术进行提炼和挖掘。当步入预处理阶段的时候，操作人员要明确数据库对信息储存的主要需求，对现有的格式进行调整和转化，然后进行一系列的分类处理。当步入挖掘分析阶段的时候，操作人员就可以利用关联性分析、分类发现等方法，解决非结构化数据的相关问题，了解工程项目投标潜在的风险。
3.3定性和定量处理
当企业对数据分析做出初步的评估和识别之后，就应当从定性和定量这两个基本的层面出发，了解工程项目投标决策存在的风险，明确风险管理的方向和目标。通常情况下，经济风险、行业风险、公司风险和项目风险是评价工程建设的重要指标，也是风险管理集中针对的重要部分。就经济风险来看，主要体现在项目融资途径、通货膨胀等方面，能够直接影响甚至决定资金投入的效果，影响工程建设的成本以及企业的市场效益。就行业风险来看，主要体现在政府政策变化以及竞争对手实力的调整上。就公司风险来讲，主要是以企业内部的危机为主，与企业的管理层和决策层存在密切的关系。就项目风险来讲，项目风险本身是不可避免的，所以企业应当着重考虑人身和财产安全的保障，在签订合同的过程中，要把项目风险的有关内容详尽列举出来。
4分析工程项目投标阶段风险管理的方法和措施
4.1风险的判定和识别
风险的判定和识别能够直接影响风险管理的定位，从而引导后续一系列的工程设计和规划，让企业能够从判定结果出发，对投标中可能出现的问题采取有效的预防措施。值得注意的是，风险识别贯穿工程项目投标决策的全过程，具有十分明显的复杂性和综合性等特点，不仅需要收集大量的数据，而且还需要对其进行综合性的研究，为后续应急预案的制订奠定坚实的基础。笔者在上文中已经提到过，工程项目投标决策的风险，主要包括经济风险、行业风险等多种类型。对此，企业应当针对风险的识别指标，细化判定的标准和内容，明确风险指标所涉及的风险内涵，除了要考虑可能性较高的隐患之外，也不能忽略可能性较低的风险，避免因细节性问题造成巨大损失。
4.2风险分析
风险的分析直接影响企业是否参加投标工作，是否做出投标的决策，决定着决策和方案的制定。在这里，风险分析主要包括三个阶段的内容，首先是数据的收集;其次是信息的处理;最后是风险程度的评估。具体来讲，数据的收集要求承包商明确个体的信息，同时还要完善自身的数据库，拓展信息的来源，对竞争对象做出一定的分析，明确竞争的重点和方向。另外，信息的处理也涉及定量和定性分析这两个方面的内容，企业需要对有价值的信息进行筛选，并构建评价模型，分析不同的风险可能发生的概率，然后制定出规避的方法。而风险程度评估，主要针对的是项目决策可行性的分析，能够让企业尽可能降低投标的风险。
5结语
综上所述，本文通过数据仓库的建设、数据的筛选和划分、数据的定性定量处理这三个角度，探讨了大数据的应用内容，充分结合了工程项目投标决策的特点，也考虑到企业在不同阶段可能面临的风险，具有理论上的合理性与实践上的可行性，能够作为建设主体的参考依据。在未来的实践过程中，大数据必然会得到更加广泛的应用。——论文作者：赵颖
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