摘要：本文围绕建筑行业项目数据治理的挑战与创新策略展开研究。首先，介绍了建筑行业数据治理的背景及其在行业中的重要性。其次，分析了数据质量与一致性、安全与隐私保护以及大数据量处理等方面的挑战。然后，提出了引入先进技术、制定全面的数据治理政策和建立跨部门协同机制等三大策略，以期通过这些保障措施能够实现建筑行业项目数据良好治理。

关键词：建筑行业；数据治理；挑战；创新

李洪杰

（中国核工业二三建设有限公司 北京 100000）

引言

随着社会的不断发展和科技的飞速进步，建筑行业正经历着前所未有的变革。数字化技术的广泛应用使得建筑项目生成了庞大而复杂的数据。这些数据不仅包含了设计、施工和运营的方方面面，而且对项目决策和效率产生了深远的影响。在这个信息爆炸的时代，如何高效地管理、分析和应用这些数据成为建筑行业亟待解决的问题。为此，许多建筑企业都有意识开始了数据治理。但在实践中，由于技术等方面原因，项目数据治理仍然面临着一系列的挑战，比如数据质量低、数据泄露等，这些都给建筑行业发展带来了不良的影响。基于此，需要针对这方面展开相应的探究。

1.建筑行业项目数据治理的挑战分析

1.1数据质量与一致性

1.1.1数据来源多样性

在建筑项目中，数据可能来自多个渠道，包括但不限于传感器、监控设备、设计软件、施工管理系统等。这种多样性导致了数据的异构性，使得数据的标准化和一致性难以实现。

以监控设备为例，不同供应商提供的设备可能使用不同的数据格式和标准，导致数据集成和分析变得相当困难。例如，某建筑项目同时使用了来自两个不同供应商的监控摄像头，而它们的数据格式和元数据标签不同。这样的差异性使得在整合这两个来源的数据时，可能需要耗费大量的时间和资源进行数据转换和清洗，从而影响到项目的实时监控和决策制定。

此外，由于建筑项目涉及多个阶段，包括设计、施工和运营，每个阶段都可能涉及不同的数据来源。例如，设计阶段的数据主要来自建筑信息模型（BIM），而施工阶段可能涉及施工计划软件和传感器数据。这种多样性使得整个项目的数据管理更加复杂，容易出现信息孤岛和数据不一致的问题。

1.1.2数据格式不一致问题

数据格式的不一致性是建筑行业项目数据治理中遇到的另一个挑战。在建筑项目中，不同系统和软件通常采用各自的数据格式和结构，这导致了数据在采集、传输和存储过程中存在着格式的差异，从而给数据的解释、集成和分析带来了诸多困难。

以建筑信息模型（BIM）为例，不同设计软件生成的BIM数据可能使用不同的标准和格式。例如，某项目设计团队使用了Revit软件，而另一设计团队则选择了ArchiCAD。由于这两种软件使用了不同的数据模型和标记方法，将它们的BIM数据整合成一个一致的数据集就变得非常具有挑战性。因此，无论是从设计团队之间的协作来看，还是对后续的施工和运营而言，这种不一致性都对数据利用带来了一定的阻碍。

此外，建筑项目中涉及的传感器、监控设备等也存在数据格式的不一致问题。例如，温度传感器可能输出摄氏度或华氏度，而湿度传感器可能使用百分比或绝对湿度作为单位。这使得在整合和分析这些数据时需要进行繁琐的单位转换和数据标准化，增加了数据处理的复杂度。

1.2安全与隐私保护

1.2.1敏感信息泄露风险

安全与隐私保护作为建筑行业项目数据治理中的重要内容，敏感信息泄露会给整个建筑项目带来不良的影响。在建筑项目中，涉及的数据不仅包含了设计图纸和工程计划等技术性信息，还包括了项目参与者的个人身份信息、财务数据以及商业机密等敏感信息。这种敏感信息一旦泄露，可能对项目的进展和相关利益造成不可逆转的损害。

以设计图纸为例，这些图纸包含了建筑结构、系统布局等关键信息。如果这些设计图纸被未经授权的人获取，可能导致潜在的安全风险，如结构脆弱性的暴露或者安全漏洞的滥用。在过去的案例中，一些建筑项目因为设计文件泄露而遭受恶意攻击，导致工程延误和额外成本的产生。

另外，项目中涉及的个人身份信息和财务数据也是极具敏感性的信息。在数据治理过程中，如果未能有效地实施隐私保护措施，这些信息可能被黑客或内部人员窃取，进而导致身份盗窃、财务欺诈等风险。

1.2.2建筑项目数据的合规性要求

随着数据隐私法规和标准的不断升级，建筑行业面临着越来越严格的数据管理要求。保护项目数据的隐私和确保其符合法规的同时，也是数据治理中的重要任务。

一个典型的挑战是个人数据的处理。建筑项目可能包含业主、设计师、承包商等多方参与者的个人信息。根据诸如欧洲通用数据保护条例（GDPR）等法规，处理这些个人数据需要经过用户明确的同意，并在数据处理过程中提供透明的隐私政策。这为建筑项目数据的收集、存储和共享带来了复杂性，因为合规性要求必须嵌入到整个数据治理流程中。

另一个挑战是建筑项目可能涉及的地方性法规和行业标准。例如，一些国家或地区可能要求建筑项目数据在境内存储，或者符合特定的数据安全标准。这使得建筑公司在跨境项目中需要同时满足不同地区的合规性要求，增加了数据管理的复杂性和成本。

1.3大数据量处理

1.3.1存储与传输问题

存储问题主要涉及数据的长期保存、备份和检索。建筑项目可能涉及多种类型的数据，包括设计文件、施工图纸、监测数据等，这些数据的规模巨大且不断增长。传统的数据存储系统可能无法满足对海量数据的高效管理和检索需求。例如，一个大型建筑项目的BIM数据可能包含数十甚至数百GB的文件，传统的硬盘存储方式可能无法提供足够的速度和容量，从而影响数据的访问效率。

同时，数据的传输问题涉及从采集点到存储中心的数据传输过程。例如，在一个分布式建筑项目中，监测设备可能分布在不同的建筑结构中，而将这些设备产生的数据传输到中心服务器需要高效的网络和通信设施。如果传输速度慢或者中断，可能导致实时监测受到影响，进而影响项目的决策和管理。

1.3.2高效处理大规模建筑项目数据的挑战

在数字化转型背景下，建筑项目数据呈指数级增长，因此需要应对大数据处理的复杂性和高要求，其中具体表现有以下两个方面。

一方面，大规模数据带来了数据处理和分析的计算负担。建筑项目涉及了大量的传感器数据、BIM模型、监控图像等，这些数据需要在短时间内进行处理和分析，以支持实时的项目决策。例如，在一个智能建筑项目中，数以千计的传感器每秒都在产生数据，要及时检测到异常情况并作出响应，需要高效的数据处理算法和计算资源。

另一方面，数据的多样性和复杂性增加了数据处理的难度。建筑项目数据通常涉及结构、电气、机械等多个领域，而这些数据的类型和格式各异。例如，要对建筑结构的BIM模型、电气系统的传感器数据和机械设备的监控信息进行综合分析，需要处理不同结构和语义的数据，这增加了数据融合和分析的难度。

2.创新策略

2.1引入先进技术

2.1.1人工智能在数据清洗与标准化中的应用

数据清洗是指通过检测和纠正数据中的错误、不一致性或缺失值等问题，以确保数据的质量和可用性。在建筑项目中，由于数据来源的多样性和大规模性，数据往往存在着格式不一致、缺失、错误等问题。人工智能可以通过机器学习算法，识别和纠正这些问题，提高数据的准确性和一致性。例如，利用自然语言处理（NLP）技术，可以对建筑文档进行智能解析，自动识别并修复其中存在的语法错误或不一致性。

数据标准化是指将不同格式和结构的数据转换为统一的标准格式，以便更好地进行整合和分析。在建筑项目中，不同设计软件、监测设备产生的数据格式可能存在较大差异。人工智能可以应用数据规范化的算法，自动将这些异构数据转化为统一的标准格式。例如，通过深度学习模型，可以实现对BIM模型的自动标准化，使得不同设计软件生成的BIM数据能够在整合过程中更加无缝地结合。

2.1.2区块链技术确保数据的安全与透明性

区块链技术作为一项分布式账本技术，对于建筑行业项目数据治理的创新提供了强大的安全和透明性保障。

在数据安全方面，区块链通过去中心化和加密技术，防范了数据篡改和恶意访问的风险。建筑项目中涉及的设计文档、合同、支付信息等数据被存储在区块链上的区块中，并使用加密算法链接，使得一旦数据被写入，就难以被修改。这为防范数据泄露、篡改等安全威胁提供了强有力的手段。例如，在建筑合同中，合同的签署和执行记录可以被安全地存储在区块链上，确保其不被篡改，从而增加了合同执行的可靠性。

同时，区块链技术还保障了数据透明性，即所有参与者都可以共享相同的数据视图，且该数据视图是不可篡改的。在建筑项目中，涉及多个参与方，如设计师、施工方、业主等，他们需要共享项目的进展、成本等信息。区块链通过共享不可篡改的数据视图，确保了所有参与者在同一数据基础上进行决策，减少了信息不对称和误导的可能性。例如，在项目进展方面，施工方的完成时间、质量检测等信息被记录在区块链上，业主可以实时获取到准确的数据，提高了项目管理的透明度。

2.2制定全面的数据治理政策

2.2.1建立明确的数据使用和分享规范

在建筑项目中，涉及的数据可能包括设计图纸、监测数据、人员信息等多个方面。为了保护数据的隐私和确保合规性，建议制定明确的规范，明确数据的使用权限和分享条件。例如，在设计阶段，设计团队可以使用BIM数据进行建筑模型的优化，但对于包含业主个人信息的数据，需要遵循隐私规定，限制其访问权限。

同时，建立数据使用和分享的审批机制，确保每次数据的使用都符合项目的目标和法规要求。例如，某建筑项目中，监测设备产生的数据可能涉及结构安全和环境监测，需要建立明确的规范，确保只有获得相关审批的团队可以访问和使用这些数据，以防止数据被滥用或泄露。

此外，可以使用技术手段如访问控制和加密，实施数据使用和分享的细粒度控制。通过访问控制，限制特定角色或个人对数据的访问权限，确保只有授权人员可以获取敏感数据。最后，借助加密技术，可以在数据传输和存储过程中增加额外的安全层级，有效防范数据在传输和存储中的风险。

2.2.2强化数据质量管理的流程与标准

为提高建筑行业项目数据的质量，创新地强化数据质量管理的流程与标准至关重要。在实践中可以从数据质量管理流程、数据质量标准和先进技术三个方面采取有效的措施。

首先，可以制定全面的数据质量管理流程，确保数据从采集到分析的整个生命周期都能受到有效监控和控制。例如，在数据采集阶段，可以引入自动化的数据验证机制，检测异常值和缺失数据。在数据存储和管理阶段，建立数据审查和清洗的机制，及时发现并修复数据质量问题。在数据分析和应用阶段，建立反馈机制，将实际应用中发现的数据问题反馈到数据采集和处理环节，形成闭环的数据质量管理体系。

其次，标准化的数据质量标准也是提高数据质量的关键。相关企业需要建立明确的数据质量标准，量化数据的准确性、完整性和一致性，为数据的管理和分析提供可度量的指标。例如，建筑项目中设计数据的准确性可以通过与实际施工结果的比对来评估，而监测数据的一致性可以通过检查不同传感器产生的数据是否相符来评价。

最后，引入先进技术以支持实时的数据质量监测和维护。例如，利用机器学习算法和自动化工具，实时监测数据流中的异常值和模式变化，及时发现潜在的数据质量问题。这样就可以在数据质量问题发生时迅速进行修复，提高数据质量管理的效率和实效性。

2.3建立跨部门协同机制

为推动建筑行业项目数据治理的创新，可以考虑建立跨部门协同机制，特别是在项目参与方之间加强信息共享与协作。这种机制可以提高数据的整合性，促进实时的决策支持，从而推动项目的高效推进。

在建筑项目中，不同参与方包括设计团队、施工方、业主、监理等，每个团队产生的数据都对整个项目的成功至关重要。建筑企业可以从信息共享平台建立入手，将各方的数据集成到一个中心化的系统中，实现数据的互通互联。例如，设计团队产生的BIM模型可以与施工方的施工计划进行实时集成，业主可以通过监理报告了解项目的实际进展。这样有助于消除信息孤岛，提高项目团队的整体协同效率。

另一方面，协作机制则强调不同参与方之间的互动与合作，可以考虑建立协作机制，避免由于数据不一致、格式不统一等问题导致的沟通障碍和决策错误。例如，在项目决策会议上，设计团队、施工方和业主可以共同讨论并制定项目数据的使用规范，明确每个参与方的责任，以确保数据的一致性和有效性。

此外，引入协同工具和平台，如协同编辑、实时通讯工具等，可以进一步促进项目参与方之间的实时协同。例如，设计变更可能对施工进度产生影响，通过实时协同平台，设计团队和施工方可以及时交流变更信息，迅速调整施工计划，减少项目延误的风险。

结语

建筑行业项目数据治理的挑战在于多样化的数据来源、复杂的数据格式和安全隐私等方面。为了创新地应对这些挑战，相关企业可以引入先进技术如人工智能和区块链，为数据清洗与标准化、安全与透明性提供了有效的解决方案。同时建立全面的数据治理政策，包括规范数据使用和分享、强化数据质量管理的流程与标准，为项目数据的可管理性和可持续性奠定了基础。最后，可以考虑建立跨部门协同机制，通过信息共享和协作，实现项目参与方之间的紧密互动，从而提高了整体的协同效率。

参考文献：

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审核：刘坤

责编：明贵栋

编辑：刘彬