前瞻產業研究院數據顯示，當前我國建筑信息化投入占總產值的比例僅0.1%左右，遠低于發達國家1%的平均水平，離國際平均水平的0.3%也有較大差距。而以云計算、大數據、物聯網、人工智能為代表的新興技術正推動工程企業逐步向精益化、服務化、智能化和協同化發展，對產品和服務方面的生產能力、創新能力、精細化運營能力及全球化戰略管控能力的要求日益加劇。工程數據作為工程企業的核心資產和提升企業競爭力的基石，如何更好地開發和利用這些工程數據，成為當前工程企業的重中之重。

一、工程數據治理價值在哪里?

工程企業發展轉型價值

縱觀全行業，傳統工程企業的數字化轉型不在于新概念、新模式，而是將工程管理關注的重點轉變為更優質信息資源的獲取，以及如何從信息資源中挖掘更大的價值。海量工程數據不僅僅是業務應用的副產品，而是驅動新業務、催生新應用的核心動力。最終通過對工程數據的有效管理和使用，減少項目和企業經營決策或執行過程中的風險，為企業帶來經濟效益。

BIM及數據行業變革價值

工程項目作為一項為創造獨特的工程產品而進行的定制化工作，具有眾多不確定性。正是這種不確定性導致了當前出臺的工程數據標準、BIM行業標準面向的表述對象是工程設計或管理人員，而不能直接應用于計算，很難形成可實踐、可語義化表達的數據標準。多數工程數據和BIM模型數據標準的落地需要人為參與。開展工程數據治理不僅可將所有的工程數據能夠以標準的要求、標準的工具、標準的形式管理起來，還可以將數據與BIM技術結合，通過BIM標準程序化，實現對BIM模型按標準管理，改變工程行業特別是BIM數據當前能“看”但不能“用”的現狀，可解決已發布的標準不能落地的諸多問題。

工程管理智慧化價值

工程管理“智慧化”是工程建設管理信息化的進階之路，是“互聯網+”在工程行業的落地。以工程數據治理驅動建設管理水平是當前工程建設管理者的必然選擇。通過重構工程項目現有IT基礎設施，建立全新的“云—網—邊—端”人機物融合的基礎架構，集成工程智慧化運作管理體系，才能實現海量工程信息的智能分析和趨勢預警，才能滿足工程建設精細化管理、提高工程決策管理水平、加強風險管控能力的需要，“智慧化”的工程建設管理最終也將形成一流的企業智慧管理能力。

工程數據管理商業價值

工程數據治理不僅是工程企業發展的必由之路，也是傳統數據治理和工程軟件廠商正面臨的商業風口。經歷十幾年發展，傳統數據治理和基于BIM的工程管理領域已開始呈現“紅海”狀態，國外有SAP、Orcale、IBM、Informatica等數據管理軟件企業霸占高端市場， 國內有華為、阿里、億信華辰、浪潮、用友等廠家廝殺細分領域，但這些企業對我國現有工程行業中的特有數據涉及較淺，對工程數據特有價值的認識和發掘也并不充分。同時，BIM市場上基于BIM的設計和施工管理平臺眾多，產品核心逐步常規化，效益逐步降低，資源和管理投入進一步增大。工程數據治理這一細分領域目前可認為是一片商業“藍海”，可開辟一個全新市場，形成具有工程數據價值能力的工程數字化解決方案，創造全新的商業價值。

二、工程數據治理怎么做？

建立工程數據管理體系

在工程項目開展的過程中，多數工程人員認為相關數據管理的責任主體是信息化工作人員，即認為“工程數據管理是一項單純的技術工作，與業務人員關系不大”，這種對數據和數據管理認識上的缺陷，一定程度上造成了數據標準制定和落地困難的現狀。

有效的數據治理需要跨越組織和系統邊界，連續和持續改進的工程數據管理須依托全新的工程數據管理體系，從數據管理、數據流程、數據規范、數據技術等方面約束工程數據資產，從企業戰略到管理落地，從數據源頭到數據應用，形成全面的、覆蓋所有應用系統的工程數據管理體系。針對工程數據的管理策略、組織模型、流程模型需要進行清晰的目標定義，約定可執行的數據管理和價值挖掘的實施階段和步驟，才能有效完成對整個工程數據全生命周期數據的獲取、處理、校驗、生效、變更、分析。

建立工程數據標準體系

工程數據標準語義化問題是產業數字化轉型過程中的關鍵阻力。行業內統一的可落地、可實現計算機語義化定義的工程數據和BIM數據標準尚未建立，導致工程數字化、價值挖掘過程中各類開發、運維、管理人員難以正確理解數據含義，最終致使數據分散、不一致，造成系統集成、數據共享、價值挖掘的困難。

因此，在建立工程數據標準體系時，必須組織業務人員和信息化人員協同參與，確保業務人員主導的數據標準能夠與數據管理技術相協調，特別是針對BIM模型數據標準，需要根據該數據的特殊性單獨成類，可將其認為是一種典型的工程主數據， 融入原有數據管理體系。通過制定一套完整的、可靠的、可語義化的工程數據標準體系，避免數據管理出現各自為政、互不理解的現象，夯實工程數據共享基礎，提升工程數據的利用價值。

建立數據管理平臺

傳統的數據管理平臺的數據管理范圍受限，也是數據管理困難的原因之一。特別是在處理 BIM 模型、 工程空間、工程編碼等工程項目特有數據內容時，未提供相應工具或技術手段。即使BIM 軟件開發商逐漸認識到在現有產品解決方案中BIM 技術并未發揮出核心載體作用，現有軟件對數據管理也依然難以實踐。

不僅可以對工程項目進行更加精細化的業務管理，而且可以以BIM為核心統一流轉、管理工程數據，從業務源頭改變工程數據組織管理形式，在數據中臺實現所有工程價值數據的管理覆蓋。

建立工程數據價值挖掘體系

現階段海量的工程數據產生，但是多數仍作為工程過程的附屬產物，價值并未得到充分的挖掘利用。分階段、分平臺管理的工程數據與企業業務數據內部關聯性尚未建立，同一工程不同階段數據也無法以BIM模型為紐帶集成起來，導致工程數據的價值挖掘仍停留在單一的分析應用層次。

故而，只有不斷分析業務痛點、梳理業務模型，開發具有工程智慧化能力的工程數據中臺，形成可實時進行時空數據挖掘的能力，才能真正意義上提升企業的業務能力和工程建設管理能力，填補國內工程數據價值挖掘的空缺，促進完整的工程數據價值挖掘體系成型。

工程數據治理是企業數據治理理念、方法、覆蓋領域的進一步延伸，是企業信息化、工程數字化發展的產物，也是工程企業在BIM技術推廣應用中不斷發展的必然選擇。工程企業實施和推動工程數據治理的根本目的在于讓數據驅動企業持續高效發展。在企業數據管理體系下的工程數據治理，是工程企業數字化轉型的必由之路。