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数字经济时代|企业如何制定数字资产标准?


随着数字技术的飞速发展,数字化转型逐渐被大多数企业提上了发展的日程。在此背景下,国内大中型企业在项目投资及建设过程中,为规避投资风险和节约成本,建立专门的风险分析及预警、企业指标数据库等体系。



NO.01




背景·推行工程造价改革






住建部2020年发布了《工程造价改革工作方案》,指出取消最高投标限价按定额计价的规定,逐步停止发布预算定额。同时指出,在定额等计价依据不能很好满足市场需要下,加强工程造价数据积累,特别是加快建立国有资金投资的工程造价数据库。


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该方案一经发布,加快建设工程造价信息共享,在数据积累层—分析维护层—各阶段场景应用层搭建体系,完成市场化计价下的数据库成为企业信息化亟待解决的重点问题。



NO.02




痛点·数据库建设多维困境






建数据库容易,建有价值的数据库难。


一个合格、完善造价数据库,不仅需要从数据中提取出关键有效的信息,还要以交互式、分布式的计算架构来不断实时对数据进行更新和处理,提高概算、预算的准确性,为参建各方的内部决策与管理提供支撑。


然而多数企业在搭建造价数据库过程中,都不可避免地面临着这几个难题


➣ 数据采集难:公路工程建设具有周期长、投资大等特点,其中产生大量的数据整理难度大,尤其是历史工程数据的分层次分数据类型收集,其难度更大。


➣ 数据分析难:规范的数据才有分析的可能性,数据采集阶段收集文件类型囊括整个公路工程造价过程,计价格式、定额、自编清单、材料等迥异的格式加剧数据分析难度。


➣ 数据定位难:庞大的数据库,一旦出现数据异常,查找效率低,难以精准定位,影响项目进度。


➣ 数据应用难:不同工作场景下,企业数据库如何发挥效用难以明晰,不同项目的数据无法相同借鉴应用,业务能力得不到提高。



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NO.03




破局·直面数据库建设难点






数据是一种无价资产,企业造价数据库的搭建既能方便、有效的存储查找数据,又能避免重复赘余的工作。


现目前行业中有极少数企业利用信息化技术处理工程造价指标数据,但大多数工程造价指标数据库平台仅有对原始数据进行简单整理、加工和存储的功能,填写线下指标套表,效率极低,出错率较高,人为干预因素较多,指标不准确,需反复复核、对比、修改才能提取准确的指标数据,不能有效进行指标共享和应用。







  云开天工造价云指标系统


云开天工造价云指标系统,旨在借助大数据分析和指标提取,对工程造价进行评估和控制,包括用来度量和衡量工程成本的指标和标准,帮助各单位建立自身的指标体系,有效降低工程造价成本、提高工程项目的经济效益,发挥指标最大的价值。


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同时,系统支持人工智能(AI)匹配,通过神经元网络算法充分的训练学习,以及数据的沉淀积累,系统人工智能匹配精准度也随之越来越高。


01
数据采集


与云开造价软件WEC10.8.1双向联动,支持导入ecbt、ecb、ecp等多种格式的WEC文件,同时支持导入Excel数据和XML格式数据。


02
指标分析


通过内置数据匹配规则AI人工智能匹配模式,在模板和多个数据文件之间建立关联,为模板子目提取有效数据,为企业解决数据采集量大、格式不统一、整理效率低的问题。


同时造价数据平台提供不同工程造价阶段的指标创建、管理和使用,帮助企业数据实现大数据管理分析。


03
造价评估


云开WEC10.8.1造价管理软件设有独立的“造价评估”功能,快速判断当前文件的综合单价是否在指标数据库的合理范围内,适用于送审文件/报价文件的造价评估,实现“边编边审边改”,大大节省人工审查所投入的时间和精力。



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造价评估功能展示图





交通建设工程正处于快速发展推进阶段,数字化建设也在加码推进。在工程造价取消定额、建立数据库的改革大环境下,行业主管部门、行业相关企业建立适时所需的造价数据库,积累大量有效数据,同时也将数据分析结果应用其他新项目,这将有利于确保工程投资效益得到有效发挥,实现企业和行业数字化高质量发展。




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