大數據背景下的工程項目管理創新【內容摘要】：建筑行業的發展不斷趨向于數字化、智能化。在工程建設活動中利用大數據技術進行信息共享，可以改變原有工程項目孤立、低效的問題。在項目建設過程中，管理人員利用大數據等先進技術為項目提供新的管理模式，大大提高項目各環節和整體的管理效率。通過分析如何運用大數據技術成果在工程項目管理中發揮作用，闡述了大數據時代下工程項目管理的具體創新應用。【關鍵詞】：大數據；工程項目；管理創新目錄1.引言 41.1.選題目的 41.2.研究現狀 41.3.研究方法 51.3.1文獻法 51.3.2比較法 51.3.3案例法 52.相關理論 52.1.大數據 52.2.工程項目管理 62.3.工程項目管理創新 63、杭州奧體中心體育場項目管理創新 73.1.項目簡介 73.2.項目管理創新現狀 84.大數據背景下工程項目管理創新存在的問題 84.1.大數據技術的實用性不足 84.2.復合型人才短缺 94.3.大數據技術整合信息落后于項目管理需求 104.4.管理制度不健全 105.大數據背景下工程項目管理創新問題的解決方法 115.1積極引進大數據決策技術 115.2加強技能的提升和人員的培訓 125.3建立基礎數據模型 125.4構建制度體系與管理層次 136.結束語 14參考文獻 15致謝 161.引言1.1.選題目的工程項目開展過程中，會產生形態多樣、關系復雜的龐大數據群，處理這些數據需要花費很多的人力、物力，且效率不高，而大數據為分析數據提供了便利，可以從海量的數據中，快速篩選出所需要的內容，準確而且高效。大數據背景下項目管理的創新，使工程項目的數據的采集、存儲、分析、應用等工作變得更加便捷，同時大大提高了數據的精確度和利用率；它還可以增強項目管理的效率，提升了決策的科學性，使企業管理人員的洞察力、應變力、決斷力不斷提高，并有效地解決大型復雜工程所產生的難題。1.2.研究現狀大數據在經濟社會里的應用范圍非常廣。Shirdastian等人認為任何業務中都是可以運用大數據技術的。Alessandro等人發現，大數據通過影響高層管理人員，從而幫助決策者更快速地作出決策。段宇波等兩人研究了大數據在地方政府監管體系改革中的應用。另外，還有許多學者對大數據在電子商務、傳媒、醫療服務等領域的應用進行了研究。很多學者都認為，由于行業內缺乏對大數據的深入了解，限制了其在具體領域的廣泛應用。Turgut等人指出，相比于傳統制造業，工程領域在產業結構升級和項目管理績效提高方面的滯后性，很大程度上是企業數據收集和價值化的能力低下導致的。李熙穎提出，大數據技術在工程項目中的應用尚處于初期，各大建筑公司之間的關聯性不強，各個工程環節的連接也不夠緊密，造成管理人員對各個項目的決策失誤，從而影響了工程進度。根據Suhail等人的說法，大數據應用能夠為項目管理者提供決策的關鍵信息，所以必須對工程項目實施過程中的所有數據進行全面準確的解析。英國政府基于對建筑工程的研究與實踐，規定將行業內公開信息數據透明化，帶動了經濟長期、持續、快速增長。劉爽和毛櫛睿認為，應用無人機技術、VR虛擬技術等高新技術，采集大量的數據，并通過大數據決策等方法來進行工程項目管理決策。楊青等提出從時間維、領域維和方法維三個維度分析大數據方法在工程項目中的應用。1.3.研究方法1.3.1文獻法利用互聯網上的各種數據庫，如CNKI數據庫、萬方數據庫、維普數據庫等，查閱國內外有關大數據和工程項目管理創新等方面的文獻，研究了工程項目管理創新中大數據的具體應用，同時結合在相關研究中獲得的知識和積累的經驗，有選擇性地吸收并創新了大數據在工程項目管理創新運用方面的知識。1.3.2比較法比較法是一種學術研究方法，是指研究兩個或兩個以上相關的事物，尋找相同和不同之處，并探索其普遍規律和特定規律。通過對比分析傳統工程項目管理創新與大數據下的創新，拓展了大數據技術在工程項目管理中的應用思路。1.3.3案例法對杭州奧林匹克體育中心主體育場項目進行分析，論證了大數據背景下工程項目管理創新現狀以及大數據技術給工程項目管理帶來的巨大優勢。2.相關理論2.1.大數據大數據不僅是人們對海量數據的總稱，更為觀察世界提供了全面豐富的角度，大數據有規模大、多樣、快速、價值和準確等特征（如表2.1）。在各種軟件的支持下，用先進的技術對數據進行收集，并隨著大數據信息及人們的使用需求的更新，來創新數據的處理方式。大數據是互聯網時代不斷向前發展的必然結果，借助云計算技術的儲存與處理功能，有些以前很難收集和使用的數據，現在可以得到更好的利用。通過所有行業在大數據方面持續創新進步，大數據技術會越來越先進，越來越深刻的影響著企業的管理行為。大數據通常用于數據的提取、分析、計算和分析，并對結果進行可視化處理，更好地滿足信息時代數據高存儲和快計算的要求。大數據還可以選取一些不完整、過于不清晰的數據信息加以利用，這些數據信息都有一個共性，不易察覺。表2.1大數據特征表2.2.工程項目管理工程項目管理是工程項目進行過程中不可或缺的一部分，它是一種系統的管理方法，其過程中涉及不可勝數的數據和豐富的信息資源，它需要對工程項目的整個生命周期進行動態管理，來達到工程總的目標。即從工程開工到竣工，工程的成本、工期、質量、安全目標都在工程計劃和工程管理中得到有效的實施（如圖2.2）。圖2.2工程項目管理工作流程圖工程項目管理包括組織協調、溝通管理、風險管理等許多方面的內容，管理周期長，需要豐富的數據資源。工程實施階段的項目管理工作主要是整合工程的質量檢測數據、建筑施工數據以及工期進度數據等，然后在此基礎上制定并完善工程項目管理相應的制度體系，并且嚴格按照制度進行管理工作，保證工程順利進行。2.3.工程項目管理創新傳統的項目管理創新是以工程實際為基礎，以問題為導向的探索式創新。該模式的創新以具體的工程問題為目標，運用結構、系統、比較等分析方法，尋求解決特定問題的途徑，借助相關理論知識和專業人員的智慧，最后實現工程項目管理的創新，如蘇通大橋工程的集成管理就是此類探索式創新的典型案例。工程項目管理的探索型創新通常只是以某一特定類型的工程為對象，因此，相似的項目在現成的創新的基礎上，對其進行非本質的改造，以解決實際問題，從而形成了一類實質相同的管理方式，這就是“參考式”創新。然而，“參考式”創新只注重形式，不注重真正能解決問題的實質，因此很少有成功的例子。比如，蘇通大橋工程集成化管理創新取得成功之后，一大批橋梁項目、公路項目都紛紛效仿，但大多都沒有成功。大數據下的項目管理創新與傳統創新的主要差別是創新的環境與條件不同。大數據時代，數據的爆發性增長，使得數據的價值密度降低，因而研究人員開始不斷探索新的處理數據的方法，以致大數據技術快速發展。大數據技術的發展增加了工程項目管理創新的可行性選擇，拓寬了了實現工程項目管理創新的路徑。從傳統到大數據時代，工程項目管理的環境和條件的在不斷發生改變，這勢必會對創新的實現方法和結果產生一定的影響，最終導致大數據下的項目管理創新的實質與以往有所不同。3、杭州奧體中心體育場項目管理創新3.1.項目簡介杭州奧林匹克中心體育場，位于浙江省杭州市濱江區，2009年奠基開工，2019年竣工投入使用，它是2022年杭州亞運會開閉幕式的主會場。杭州奧體中心體育場占地430畝，地上6層，地下1層，總建筑面積22.9萬平方米，總投資25億元，設計使用壽命100年。體育場是由鋼結構制成的，罩棚金屬屋面與幕墻總體呈現花瓣雙曲面形狀，主桁架最大懸挑高度達52.5m，現場鋼桿件焊接量大、鑄鋼節點用量大、定位復雜，異型結構繁多，鋼結構總用鋼量經多輪優化完善后僅為2.8萬噸，比北京國家體育場“鳥巢”少了1.4萬噸。該工程混凝土結構采用百年耐久性混凝土，對砂石質量、混凝土配合比、耐久性指標等要求極高，砼生產及耐久性指標控制難度大。該工程項目是浙江省內最先應用了BIM技術的工程，還應用了《建筑業十項新技術》（2010版）中的10大項32子項。工程總結形成國家與省級工法5項、國家專利15項、創新技術6項。奧體中心主體育場屋蓋面積十分大，設計復雜，還有復雜的曲面條件，所以幕墻部分的施工面臨著建設規模大、特殊部位處理復雜，質量要求高等的困難。幕墻工程項目組邀請專業技術人員采用先進的技術，使用最新、質量最好的材料，保證工程順利完工，且質量驗收合格。“大蓮花”使用的新技術包括在金屬屋面施工時使用的復雜屋面板施工技術、鑄鋼內埋式節點施工技術等。金屬罩棚的立面花瓣部分使用的材料是鋁鎂錳板，整個立面十分堅固，能有效避免強風的影響。該工程每個花瓣都是獨立存在的，花瓣之間采用PC陽光板進行填充，使整個金屬屋面具有防風、隔音隔熱、采光好等優點。3.2.項目管理創新現狀杭州奧體中心體育場是2022年杭州亞運會的核心區域，它的機電安裝工程具有深化設計復雜、危險區域多、施工難、調試難、專項系統多等突出特點，項目團隊充分發揮技術優勢，采用智能化疫情防控、智慧建造、新技術應用成果和質量管理等方法，從施工設計到造價預算，從施工組織到現場管理，運用“

數據化+智慧化”全方位賦能重大工程場館建設。針對施工階段專業工程分包多、總承包工作量大、現場管理難度高等重難點，本項目搭建了大數據施工現場管理平臺，將工程信息、智能硬件采集信息、分包信息整合到平臺中。利用“大數據云平臺+PC+手機移動端”實現工程項目的智能化管理，實時了解施工現場作業情況，及時發現問題，跟蹤進度。大數據云平臺的具體運作流程是，通過APP在現場施工過程中采集實際數據，運用大數據技術，對質量、材料、機械管理等業務模塊各方面的數據進行分析，從而為現場管理決策提供參考。此平臺以大數據技術為基礎，以施工項目為核心，形成集成高效的創新管理系統，確保工程項目的所有目標都順利實現。為了應對資源混亂、信息分散、數據不完整、更新不快、監督復雜等問題，該項目建立了一套全面的體育館大數據監督系統。清廉亞運大數據監督管理系統，該系統依靠杭州“城市大腦”數據架構發揮作用，通過對杭州奧體中心體育場的項目造價、進度、材料信息、現場監控等多個重要數據的采集，形成了杭州奧體中心場館建設的基礎數據。系統還通過移動互通、云計算、數字音視頻等技術，將獲取的數據內容實時上傳，實現對工程施工、項目資金和項目管理等的全過程、全要素監督。系統的所有數據都與“城市大腦”數據庫互相連通。監督管理系統的應用既避免了反復上傳數據的麻煩，又確保了數據更新的及時和高效，提升了監管的工作效率。4.大數據背景下阻礙工程項目管理創新的問題4.1.大數據技術的應用不廣泛很多企業尚未認識到大數據技術在工程項目管理中所起的作用，所以管理人員對大數據技術不夠重視和了解，無法將其應用于實際的項目管理工作中，從而導致當前的管理質量處于比較落后的狀態。另外，大數據技術的應用需要全面學習的，需要建筑公司對其中投入大量資金，但是多數公司因認為大數據投資不能提高經濟效益而拒絕投入成本，導致大數據技術在工程項目管理中的應用并不廣泛。工程項目生命周期較長，所以管理者進行工程項目管理時不僅需要考慮工程項目本身的特性，還需要結合不同實際應用的需求。由于工程項目管理的特殊性，目前缺乏一套合適的大數據技術方法在實際工程中應用。怎樣利用大數據技術，發掘有用的數據信息作為項目管理的決策依據是目前急需研究的題目。大數據技術的全面應用還沒有完全實現，這導致傳統的工程項目管理模式并沒有發生本質上的變化。在之前的工程項目管理中，項目管理人員通常會基于自己的主觀認識、集體討論的結果、個人的經驗來進行管理，這種做法導致管理工作中個人意識成分過多，許多問題的認識只停留在表面，無法深入其本質，因而無法找到徹底解決的方法，導致管理人員針對問題的的決策不夠合理，所以需要進一步加強對工程項目管理大數據的理論知識、決策分析、實際應用等方面的探索。4.2.復合型人才短缺項目管理是一項專業性很強的工作，管理人員必須同時具備工程和管理兩方面的專業技術。管理人員是工程項目管理的主體，在專業技能、管理經驗上的差別，會直接影響到管理的效果。在信息化的時代，工程實際對從事項目管理的人員提出了新的要求，除了基礎知識和技能外，他們還必須能夠理解和應用大數據，并有能力執行相關的管理。目前，我國建筑企業普遍存在著人才短缺，基礎設備落后，員工專業水平低等問題，難以滿足大數據發展的需要。在大數據時代，為了提高工程管理的效率，在各種限制條件下實現管理目標，需要復合型的人才，不僅要掌握項目管理的專業技能，了解工程項目管理的應用場景，還要熟悉大數據有關的知識，能夠熟練應用大數據的相關工具來分析處理數據。管理人員通過可視化管理，預判和調整工程項目實際情況，還要根據反饋結果來實施管理決策，這類復合型人才在所有管理人員里所占的比例不高。由于缺少復合型技術人才，大數據在工程項目管理的應用受到了限制，制約了建筑產業結構的優化，阻擋了工程項目管理的創新進程。目前，工程項目管理中主要采用移動互聯網、大數據、區塊鏈等技術，對人員、材料、設備、工序等進行管理控制。所有的技術在實際應用時都要求技術人員有過硬的專業能力，因為工作人員的專業技能素質將直接影響到決策方案的可行性，直接決定工程能否順利開展。4.3.大數據技術整合信息延遲我國雖然有豐富的數據資源，但目前大數據在國內的應用還處于初期，許多地區對其的了解和認識還不夠全面，而且大數據行業人才稀缺，相關企業的技術水平不高，這就導致了大數據技術的應用范圍還不是很廣泛。在數據工作當中，大數據技術在處理數量多、內容雜的數據信息的時候，由于受到實際情況如技術人員的能力水平不高等條件的約束，導致了該項技術的優勢不能夠完全地展現出來，它的實用性受到了極大地限制。在我國，如何在工程項目管理中的靈活使用大數據技術仍然是一個比較大的難題，具體操作過程中可能會有一些不足之處，并且很多建筑企業對大數據技術都缺乏足夠的了解。在工程項目管理的工作當中，只有根據實時數據處理結果來進行決策，才能提出切實可行的對策來解決問題。數據是項目開展的第一部分，也是最基礎的一部分，然而當前存在著整合數據所需的時間過長，或者是大數據技術不能對數據信息進行詳細處理的情況。當前的大數據在進行線上線下業務轉化的時候，會遇到瞬時數據未傳回或數量過多超過系統的限制的問題，就會延長收集信息所需的時間，導致它不能向管理人員提供最新的信息，進而影響了工程項目管理的效率，拖延工程的進度，推遲工程的完工日期，不利于工程項目管理中廣泛應用大數據技術。4.4.管理制度不健全從管理學的角度看，只有健全的制度才能保證管理的高效。目前，很多工程的項目部沒有制定健全的管理制度，致使管理人員失去管理的方向，施工人員也失去了行為的標準，降低施工的效率。不健全的制度使數據采集不全、采集錯誤的問題時有發生，導致工程管理者在工程項目各方面的決策的效果不明顯，項目工程管理難以達到預期的目標。不規范的運作程序會導致工程項目細節質量出現問題，出現安全隱患，長期如此，將會阻礙建筑企業的長期穩定發展運行。建立全方位的工程項目管理制度，能夠使管理人員更好地進行項目管理工作，是建筑工程能夠順利完工并驗收合格的主要因素。在當前的工程項目管理領域，很多建筑單位對管理體制建設，規范管理的運作程序不夠重視，甚至在一些工程的管理部門進行管理工作時，更多的是基于個人的經驗來進行項目的管理。制度建設落后，會導致工程的細部做法出現問題，嚴重時會影響整個建筑物的質量。不只如此，很多企業的管理理念也十分滯后，不能根據每個組織結構的特征和項目的現實情況來選取管理的方式，也沒有規定具體的管理程序，管理人員只能將以往類似項目的模式直接套用。隨著工程建設在國民經濟中重要性的提高，建筑工程的設計水平和施工技術也得到了快速地提升，然而，與之配套的施工項目管理制度體系仍停留在原地，使得管理制度體系已不能適應現代施工技術的飛速發展。由于施工現場管理制度的不完善，使得管理人員不能夠有效地按照相關的制度進行管理，會導致工程質量不合格，進行返修，拖延工期，還會使得施工的過程中存在事故隱患，威脅到現場人員生命安全。5.大數據背景下工程項目管理創新問題的解決方法5.1引進大數據技術只有在各行各業中應用大數據，才能真正使大數據技術的功能落到實處，所以不斷探索新的大數據方法應用在建筑行業，在大數據背景下進行工程項目管理創新是當前最為重要的工作。研究人員應該持續鉆研大數據的理論基礎，研發智能化數據挖掘技術，構建企業全場景數據庫，存儲和整合數據信息。通過統計學、數學模型、仿真模擬等技術和方法對工程數據進行分析和預測，可以避免工程項目實施過程中遇到風險，促進各部門之間數據的整合和互相分享，實現不同業務環節的有效交流，提高對工程項目全過程的實際管理控制能力，為工程項目企業的管理與決策提供了保障，可以為建筑企業帶來更大的經濟效益。工程項目都有一個較長的建設過程，在這個過程中，外部管理環境在不斷變化，就會出現許多復雜、易變的因素，如信息化、大數據等。如果仍然沿用傳統的工程項目管理方式，這些復雜多變的因素將會影響管理人員對工程項目預測結果的準確性，而大數據決策技術可以解決預測結果不準確的問題。大數據決策技術的應用對象，既有工程項目的設計、建設改造，又有工程項目運營期的維護管理等，可以運用在工程項目的整個過程。項目管理人員要在工程準備階段就設計施工圖紙、合同內容、施工方案等內容的確定，工程施工時的各方面管理，工程完工后的驗收和維護管理都可以應用大數據決策技術。在這些環節中，管理人員利用這項技術，對決策對象相關數據進行分析，從而對所要解決的問題有個科學、全面、準確的把握，保證最終決策方案具有可操作性。大數據集群智能是大數據技術的一種。在項目管理中，大數據集群智能的作用是讓人們基于發達的互聯網進行交流溝通、簡單合作、局部交互，此技術可以加快將個人智慧成果轉化為實際的管理效果，從而擴大數據的適用范圍和容錯性，有效克服個人智力的限制，完成工程項目的決策。隨著大數據技術的不斷發展，工程領域的發展呈現出了更多的可能性，管理者只有抓住機會才能在這個發展的時代穩步前進。工程項目管理中的數據決策是對整個項目的全局把握，能夠真正實現對材料、人員和進度等的管理。材料方面，經常會出現虛報謊報材料價格的現象，使用云計算技術，可以了解市場上的材料價格，合理的計劃材料的成本，設置材料定額。當然，數據決策技術對技術人員的專業能力要求非常高，因此在實際的數據決策過程中，數據有時會出現一些偏差，這就要求管理者在使用數據進行決策時，要充分考慮實際的情況。此外，對數據的進一步挖掘也很有必要，信息的不斷深化才能使決策功能更具科學性。5.2加強人員培訓和技能提升人才是創新的核心要素，加大管理人才方面的資金支持，強化人才培訓，提升項目管理人員的整體素質，對于建筑工程企業是非常重要的。大數據時代的項目管理對人員素質提出了更高的要求，所以企業要致力打造一支實力過硬的專業人才隊伍，加強對管理人員的專業技能培訓，尤其是加強對制圖軟件、造價軟件、結構設計軟件等常用軟件的學習，并引導管理人員將培訓所學融入到實際應用中；同時與高等學校合作以確保項目管理開發的優秀畢業生可以加入到企業的人才隊伍中；還要引進能將大數據和工程項目管理兩者有效結合的專業人才，培養企業管理人員的信息化意識。在大數據迅速發展的大環境中，要真正實現工程項目管理創新，提高管理的效率，需要從事項目管理的人員強化信息化思維，實現管理工作與信息化的結合，了解大數據的前沿技術，準確把握大數據在項目管理中應用現狀，預測其未來的發展趨勢。大數據不僅包含數據本身，而且還包括了技術和應用兩個要素，從廣義上講，大數據可以代表綜合的處理。因此，在大數據時代的背景下，管理人員在進行項目管理時必須理解大數據的內涵，不僅應注意數據信息的分析和處理，而且還應注意管理的局限性，以實現全面控制工程項目的進展。5.3建立基礎數據模型在工程項目管理中，數據的收集只是基本工作，在數據收集完成后，還要對數據加以分析處理，才能為決策提供更科學的依據。在對工程項目產生的大量數據進行處理時，需要及時提供最新的數據和處理結果給管理人員，輔助管理人員做好管理的工作。建立基礎數據模型，建設項目管理人員可以從中直觀地獲取與項目有關的數據信息，尋找規律，然后對項目相關數據信息規律加以使用，做出決策。工程項目分為前期準備、實施、后期運營三個階段，所以基礎模型也要分為三個層次，再將三個層次整合成完整的數據模型。完整的數據模型必須包含管理的詳細信息，例如，具體的施工方案，工程的成本以及工人信息等都需要在數據模型中展現出來，做到工程出現各種問題時可以責任到人，方便更好地解決問題。數據模型能夠貫穿于整個工程項目之中，真實的模擬工程的實際情況。在突發事件發生前，數據模型也能進行預測，使得管理人員和技術人員及時優化整個工程的細節，規避風險。在建立基礎數據模型時，要利用大數據技術，對工程數據進行發掘和綜合，且要關注數據與工程施工和工程管理三者之間的聯系，然后依據數據與聯系建立基礎數據模型。基礎數據模型可以更直觀地反映建筑工程的特征。工程項目管理包括質量管理、進度管理、安全管理及成本管理等多個環節，每個環節均包含多個子項，涉及到很多細分條目。在構建基礎數據模型時，需要對各個環節進行專項建模，再將所有的專項模型結合成一個整體，形成一個完整的模型，保證數據模型既能夠顯示出所有的細節，又能夠展示出不同信息的相互關聯，可以為工程項目管理人員提供科學決策的依據。5.4構建制度體系與管理層次在大數據時代，為了滿足市場需求，也為了更好地利用大數據挖掘技術提高工程項目管理的效率，就需要建立適合大數據挖掘的管理層次和制度體系，使不同職能部門明確自己的責任和權力，更好地完成部門的任務，更好地發揮作用。按照分層管理的思路，將項目施工企業作為數據的收集者，項目投資企業是數據的利用者，明確的讓工程建設企業在工程項目進行過程中有更加清晰的定位；按照集中控制的管理思路，項目投資企業為所有信息數據的處理、檢測、控制中心。工程建設企業只是一個數據采集的執行者，而工程投資企業則是利用數據來做決策的決策者。在具體的項目工程管理當中，工程建設企業一定要嚴格按照工程投資企業的要求來完成數據的采集工作，并且將所收集到的數據完整的傳遞給投資方。通過這樣的方式，工程投資企業方能對項目所有信息數據進行整合、分析和評估，結合總體數據的實際情況，更加科學、合理地判斷項目的具體實施情況，從而做出有效的決策。以上所提及的總體數據不僅包括施工企業所采集的內部數據，還包括投資企業所獲得的外部數據。同時，大數據挖掘制度框架的構建，必須要根據管理工作的要求，建立一個能夠對信息數據進行控制和處理的中心，對輸入進來的總體數據完成進一步挖掘以及處理，為項目管理人員的工程控制決策提供信息數據支撐，并根據管理人員的各項決策安排工程項目的施工作業以及其他管理工作，如此才能更好地進行工程項目的管理工作。6.結束語總的來說，隨著大數據技術在我國的應用越來越廣泛，給工程項目管理創新帶來了的機會，但同時也面臨著新的挑戰。大數據時代帶來的不僅是龐大的數據資源還有更加強大的技術，工程建設企業應當認識到大數據的作用，將大數據技術處理后的數據結果作為科學決策與管理的重要依據，最終提高管理人員的管理能力。同時，技術人員也要推陳出新，不斷地學習和掌握新理論，在此基礎上完成技術的升級和更新。我國已經將大數據視為國家戰略，在工程項目的管理中，也要積極響應國家的號召，加強大數據技術的應用，優化大數據應用管理模式。對于行業內人才缺失的問題，要加強大數據人才體系建設。企業要注重專業人才的引進和培養，以便更好地提高人才資源的儲備，