大数据平台支持下的工程项目成本控制与人力资源绩效评估体系构建

　　文/闫明 艾姣 李有慧 榆林学院

　　摘要：随着大数据技术的迅速发展，其在工程项目管理中的应用价值日益凸显。通过汇聚和整合海量异构数据，打造数据中心及应用系统，可以实现工程项目全生命周期的实时监控和风险预警。企业可借此及时发现问题，优化资源配置，有效控制成本超支风险，从而建立更加科学公正的评估体系。当前，大数据平台已成为推动工程项目精细化管理的重要抓手。基于此，本文旨在设计一个集成的管理系统，同时构建基于大数据的人力资源绩效评估指标体系，有望提高项目效率和人力资源利用率，为企业在竞争激烈的市场中赢得优势。

　　关键词：大数据平台；工程项目成本控制；人力资源绩效评估

　　引言

　　当前，我国正在积极推进新型工业化进程，工程项目建设的规模和投资额持续扩大。在这一背景下，加强工程项目成本控制与人力资源绩效评估工作，对于提升企业竞争力、实现高质量发展至关重要。与此同时，大数据技术的飞速发展为上述工作带来了新的机遇，可以从根本上为建立高效智能的成本控制与人力资源绩效评估体系提供新的途径。

　　1. 传统工程项目成本控制与人力资源绩效评估存在的主要问题

　　1.1 成本控制方面存在的主要问题

　　首先，数据采集不完整、质量不高。工程项目建设过程中涉及大量人员、物资、设备等，信息来源分散、类型多样，很容易出现漏采、错采情况，导致数据缺失或不准确。其次，传统的人工记录方式存在工作量大、工序烦琐、效率低下等弊端，无法满足成本控制的实时数据需求。再次，部分企业成本跟踪监控手段薄弱，传统的人工检查、报表统计只能被动接收反馈的信息，缺乏主动实时监控的能力。一旦出现超支或浪费等问题，发现就为时已晚，给企业带来不必要的经济损失。最后，缺乏有效的成本评审决策支持。很多项目在启动阶段对投资规模、资金安排缺乏科学分析评估，导致资金预算不准确、不合理，给项目实施埋下隐患。在建设过程中，当遇到突发情况时，缺乏可靠的数据支持来调整和优化成本控制方案[1]。

　　1.2 人力资源绩效评估方面存在的问题

　　首先，评估体系单一，过于关注个人业绩指标，这种狭隘化的评估模式容易导致个人主义蔓延，削弱团队协作动力。其次，评估范围狭窄，主要集中在工程现场人员，忽视了管理、服务等后勤保障人员的绩效考核，影响整体人力优化配置。最后，评估内容过于注重经济贡献，忽视了对企业文化、员工成长等软实力的考核，员工职业发展空间受限，积极性不高。

　　2. 大数据平台支持下的工程项目成本控制体系构建

　　2.1 采集分析多源异构数据

　　构建大数据平台支持下的工程项目成本控制体系，首要任务是打通数据壁垒，实现对工程项目全生命周期各环节海量多源异构数据的高效采集、整合和分析利用。

　　工程项目涉及勘察、设计、施工、监理、运维等诸多专业领域和作业环节，数据来源异常复杂。例如，设计阶段会产生大量二维和三维设计模型、图纸文件等数据；施工阶段会涉及视频监控、无人机航拍、BIM模型等各类图像数据，以及来自施工设备的实时状态数据；监理阶段需要把控工程进度、质量安全等大量检查监测数据。

　　传统模式下，这些数据存在信息孤岛，难以高效整合和利用，而大数据平台能通过统一数据标准和格式，实现跨系统、跨专业的数据集成共享，最大限度消除“数据烟囱效应”。同时，配套的大数据分析工具可对异构数据进行深度融合挖掘，发现传统人工分析难以觉察的潜在规律和关联，为更精准的成本控制提供数据支持。

　　2.2 建立成本预警监控系统

　　全面掌握工程项目投资动态是成本控制的前提。基于大数据平台，企业可以建立项目全生命周期的投资预警监控体系，精准把控各项目的资金使用情况，防范成本超支风险。例如，工程项目大数据中心实时监控所属数百个在建工程项目的资金支出，通过采集施工设备数据和物资采购清单，能够精准核算施工作业量和材料消耗量，从而实时预警所产生的费用是否超出预算。同时，对于超预算项目，可自动溯源分析原因，是工期延误、物资浪费，还是设计变更所致，有利于管理层及时介入、果断决策。

　　此外，大数据平台的模拟分析功能也可为项目启动阶段的投资预算编制提供参考依据。通过对历史同类项目数据的挖掘比对，能够较为精准地估算各项支出，确保资金使用科学合理，避免事后返工等不必要的成本浪费[2]。

　　2.3 开发多维度评审决策支持工具

　　科学决策是成本控制的重中之重，工程项目的决策环节事关重大，关系到投资的可行性、效益和回报周期等诸多核心问题。一旦决策失误，可能导致后续资金浪费、经济损失。

　　传统的评审方式往往只是依托少量历史数据、人工经验等有限信息进行决策，缺乏系统全面的评估支持，而在大数据平台的支持下，评审决策者可以借助各类分析工具，从投资金额、技术方案、资源配备、工期安排等多个维度，对拟投资项目进行全面评估和分析预测，有利于作出最优投资决策，防范潜在风险隐患。例如，海南省工程建设项目同步上线工程建设项目策划生成信息平台，从多个方面充分保障工程建设项目策划生成各阶段工作开展的规范性、科学性、可行性，会通过大数据平台提供的场景模拟功能，模拟各种可能的风险情况及其对工期、质量和投资的影响，从而选择最优投资方案[3]。

　　2.4 优化编制投资控制计划

　　编制科学合理的投资控制计划是工程项目成本控制的重中之重，借助大数据平台强大的分析和模拟功能，企业可以更加精准地编制资金使用计划，确保投资全程可控在控。

　　例如，在工程项目进程中，可以运用大数据分析工具，针对每个新开工项目，制定分阶段、分工种、分项目的资金使用计划。借助数据挖掘，能够从以往同类项目中发现影响投资变动的关键因素及规律，并结合实际情况制定最优资金投放方案，着力做到“投资最小化、进度适度化”。同时，在项目实施过程中，工作人员还会实时监测项目实际资金支出情况，与计划进行动态对比，一旦发现异常或超支情况，及时审理调整计划。同时，大数据平台的模拟分析功能还可探寻影响投资变动的诸多可能因素及其权重占比，为管理层制定补救措施提供依据，从而制定出更加科学合理的资金使用计划，确保工程项目投资全程可控在控。

　　3. 大数据平台支持下的人力资源绩效评估体系构建

　　3.1 建立全员绩效管理体系

　　基于大数据平台，可以建立覆盖企业全员的人力资源绩效管理体系，打破传统评估的封闭局限性，有助于全面提升组织绩效。该体系将人员划分为工程建设、运维保障、管理服务等不同层面，每个群体都设置相应的绩效考核模块，确保全覆盖、无遗漏。

　　例如，施工人员按产值、质量等核心指标考核；管理人员按工作质量、工作量等维度评判；后勤服务人员则根据满意度等服务绩效进行评价等。通过全员覆盖，能有效调动和凝聚企业的整体绩效意识，营造人人讲奉献、团结拼搏的良好氛围。与此同时，全员体系中还引入团队、部门等集体绩效考核机制，促进个体与组织目标的统一，从而达到个人、集体、组织三者协同并进、整体绩效优化的效果[4]。

　　3.2 搭建关键绩效指标监控系统

　　传统的绩效评估往往依赖于人工填报、核查，存在主观随意性很大的问题。基于大数据平台，企业可以建立关键绩效指标数据的自动采集和监控机制，让绩效考核有据可依。

　　例如，在工程项目阶段，平台能够自动采集工期进度、质量缺陷、安全事故等核心指标数据，做到全程实时监控和量化考核。对于后勤保障人员，系统也将对其服务能力、执行力等维度的关键指标予以有效监测和记录。如此一来，在绩效评估时，评估者和被评估者都能够基于一手的大数据系统数据进行公正评判，有效规避人为干扰，提高了考核公信力。同时，系统的关键指标监控还可以为薪酬分配、岗位调整等环节提供重要参考。

　　3.3 开发多层次分类绩效考核机制

　　考虑到不同岗位的工作性质存在较大差异，大数据平台还配置了个性化的绩效考核机制，确保每个人都得到公平合理的考核。例如，绩效考核可分为A、B、C、D四个层级，分别对应施工队长、一线工人、后勤人员和管理人员。A级主要考核施工进度、质量问题等与最终业绩紧密相关的指标；B级则主要围绕考勤、事故等基础指标评判；C级注重服务质量和满意度；D级则偏重执行力和组织能力。

　　不同层级之间考核模型各不相同，因岗位特征差异而量身定制。例如，在施工队长的考核模型中，安全生产占比最高，对于质量把控非常严格，而管理人员则侧重考核其整体管理绩效、工作质量和事项落实情况。通过模型差异化，有效避免了“一刀切”式的粗放评估。

　　3.4 形成精细化人力资源配置方案

　　借助大数据挖掘和分析优势，企业可以更加精准地配置和调配人力资源，最大限度地提高资源使用效率[5]。可以通过对往期工程项目各类人力资源使用情况的数据分析，整理出工人不同工种及等级的施工效率和质量数据，进而在新项目的人员配备时，相应预算人力成本，避免人员配备不当导致的资源闲置或工期延误。此外，人员异动调配时，大数据平台也可以通过人力分析，找出项目组人员的最优搭配方案，提高协同作业效率。例如，广州红海云计算股份有限公司总结多年来服务国企客户人力资源管理数字化实践的经验，从干部管理、考核评价、薪酬激励三大机制建设方面入手，借助新一代数字化技术，结合国企改革目标，助力企业高效推进人力资源管理模式转型[6]。

　　4. 二者融合优化机制

　　4.1 数据融合：成本控制与人力资源管理的信息共享机制

　　为实现成本控制与人力资源管理的有效整合，建立健全的信息共享机制至关重要。首先，需要设计统一的数据标准和接口，确保来自不同系统的数据能够无缝对接。其次，构建中央数据仓库，实现成本数据与人力资源数据的集中存储和管理，通过数据清洗、转换和加载过程，保证数据质量和一致性。再次，引入实时数据同步技术，确保各系统间信息的及时更新。在此基础上，开发智能化的数据分析工具，如机器学习算法，挖掘数据间的潜在关联。最后，建立数据可视化平台，直观展示成本控制与人力资源管理的关键指标，辅助管理者作出更加准确的决策。通过这种全方位的信息共享机制，企业可以打破部门壁垒，实现资源的优化配置，从而提高整体运营效率。

　　4.2 决策协同：基于多维度分析的项目资源优化配置模型

　　传统的项目管理往往将成本控制与人力资源管理割裂开来，导致资源配置效率低下。为解决这一问题，可以基于多维度分析的项目资源优化配置模型。首先，从项目特性、成本结构、人员能力等多个维度收集数据。然后，利用高级分析技术，如聚类分析和回归分析，识别影响项目成功的关键因素。在此基础上，构建预测模型，模拟不同资源配置方案对项目成本和进度的影响。其次，模型整合了人力资源管理的关键指标，如员工满意度和绩效评估结果，以确保资源配置既能满足项目需求，又能促进员工发展，还可以引入动态优化算法，根据项目进展实时调整资源配置策略。最后，通过设立跨部门的决策委员会，综合考虑模型输出和实际情况，制定最终的资源配置方案。这种协同决策模式不仅提高了资源利用效率，还增强了部门间的沟通与合作[7]。

　　4.3 激励机制重构：基于数据驱动的动态绩效管理与成本意识培养

　　传统的激励机制往往难以准确反映员工对项目成本控制的贡献，同时也未能充分调动员工的积极性。为此，可以实施基于数据驱动的动态绩效管理与成本意识培养策略。

　　例如，设计多维度的绩效评估指标体系，不仅包括传统的工作量和质量指标，还纳入成本节约、资源利用效率等指标，利用大数据分析技术，实时捕捉员工在项目中的表现，建立动态的绩效档案。同时，开发个性化的成本控制培训计划，根据员工的岗位特点和历史数据，精准推送相关知识和技能培训，或者引入游戏化元素，如设立成本控制挑战赛，激发员工主动参与成本管理的热情。此外，构建透明的奖惩机制，将个人绩效与项目成本控制效果直接挂钩，并通过可视化平台及时反馈结果。同时，鼓励跨部门协作，设立团队成本控制奖励，培养整体成本意识。通过这种全方位的激励机制重构，不仅能够提高员工的成本管理能力，还能营造积极向上的组织氛围，从而实现人力资源管理与成本控制的良性互动。

　　结语

　　大数据技术为工程项目成本控制与人力资源绩效评估带来变革。借助大数据平台的支持，企业可以打造全面有效的管理体系，实现项目运行全程可视化、风险可预警、决策可支持、人力资源配置优化，这将有力提升工程项目管理精细化水平，为投资者和企业创造更大经济价值。

　　参考文献：

　　[1]段光尧,余杰,伍任雄,等.基于大数据的建筑工程项目成本控制应用研究[J].重庆建筑,2023,22(11):34-36.

　　[2]柏常青.大数据时代企业构建成本控制体系的现实选择[J].城市建设理论研究(电子版),2019(16):36.

　　[3]陈雪怡,尹建军.海南这个工程建设项目“神器”上线了！可在线实景化模拟业务需求[EB/OL].(2020-07-19)[2024-06-24].https://m.thepaper.cn/baijiahao_8342508.

　　[4]梁维.大数据下市政工程项目成本管控探讨[J].合作经济与科技,2024(8):116-117.

　　[5]郑国涛.基于大数据的企业人力资源绩效管理创新研究[J].商场现代化,2024(14):86-89.

　　[6]中国劳动保障报.数字化赋能国企人力资源管理——以应用红海云HR系统为例[EB/OL].(2023-02-02)[2024-06-24].https://www.mohrss.gov.cn/SYrlzyhshbzb/ztzl/rsxthfjszl/jyjl/202302/t20230202_494204.html.

　　[7]孟文华.大数据背景下人力资源绩效管理创新策略研究[J].环渤海经济瞭望,2024(5):114-117.

　　作者简介：闫明，硕士研究生，经济师，研究方向：人力资源；艾姣，硕士研究生，讲师，研究方向：基础数学；李有慧，硕士研究生，讲师，研究方向：经济统计。

　　基金项目：陕西省教育厅自然专项项目——人力资本投资对陕西数字经济发展的影响研究（项目编号：23JK0751）；中榆工程设计有限公司合作项目——基于大数据技术项目成本控制优化研究（项目编号：H2024060050）

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