的结果进行初步判断。Р 信息技术在建筑行业的应用不断深入,结合自身运营的业务范畴和发展需求,企业会建立不同的办公自动化平台和业务处理系统来存储业务数据资料。在激烈的市场竞争中,管理者需要从这些不同的系统平台中筛选出有效的数据信息进行分析,大数据分析和数据挖掘技术可以把这些历史数据进行归纳、总结和补充,结合计算机技术,建立操作方便的风险决策系统,如图1所示。Р (一)数据仓库的建立Р 数据仓库是面向主题的、集成的、具有时间特征的、稳定的数据集合,用于支持经营管理中的决策支持过程[9]。数据仓库是许多不同数据源的信息集成,这些数据源本身有可能就是一个完整的数据库,因此数据仓库对数据挖掘技术的要求更高。以企业的立场出发,数据仓库涵盖了多个部门的数据信息。数据挖掘的任务是在现有的数据基础上发掘新知识,建立数据仓库能够将减少数据挖掘过程中的阻碍[10]。Р 投标项目数据库的建立以大数据的收集为基础。投标工作涉及到多个方面,积累和现有的数据大多杂乱无章,且承包商对日常工作中的数据积累不够重视,导致这些大量数据的浪费。要建立稳定、有效的数据库系统,必须先将这些数据信息进行整理。横向划分为组(包括企业自身、竞争对手等),纵向列出项目属性(包括项目名称、项目合同信息、招标业主、类型、规模、工期等),将数据以表的形式存储起来,如表1所示。企业内部数据源主要是企业自身多年工作的数据累积,一般来自各部门的业务处理系统、信息处理系统、资源规划系统和客户管理系统。企业外部数据包括竞争对手信息、行业市场信息等。行业市场信息可以从相关部门或网络平台获取,竞争对手信息较难获取,可以向第三方咨询公司购买或组织调研小组进行专项调查。各项目的风险影响因素又构成子数据库,对于企业积累的历史数据,可根据项目投标决策阶段的风险研究,结合项目在施工过程中的风险变化,进行风险重要性分析,总结针对各项风险因素的有效应对措施。
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