導語：大數據項目管理創新論文一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

1大數據項目管理創新的基本背景

（1）從數據規模上說，項目型組織在項目管理創新中所能利用的數據規模之大超出了傳統認知的范疇。一是自項目型組織成立開始，就不斷地積累著與項目相關的各種信息和數據；二是隨著相關制度的完善，大量與項目型組織及項目相關的數據通過政府信息平臺得以公開；三是遍于媒體和網絡中各類相關數據和信息。所有這些信息加起來，成為項目型組織進行項目管理創新中可待開發的無盡財富。

（2）從數據來源和結構的角度看，大數據具有多源異構特征。多源性體現在項目管理創新涉及的數據不僅來自于項目型組織和項目本身，還可能來自于政府相關部門、其他組織和網絡媒體；異構性一方面體現在數據的表現形式，項目管理創新中的數據不僅以電子形式存在，還可能以紙質或音像制品等其他形式存在，另一方面，從使用的角度看，數據不僅包括可以直接使用的結構化數據，還包括海量的需要進一步處理的半結構化數據和非結構化數據。

（3）從數據的動態性角度看，不論是項目型組織、項目本身還是外部相關數據都處于一個不斷積累的過程中。對這些新的數據流的實時處理，為項目管理創新的持續提升和改進提供了可能。

綜上所述，大數據成為當前項目管理創新的基本背景。大數據之“大”，對于項目型組織開展項目管理創新具有如下影響：

（1）大數據的存在擴展了項目型組織可利用的資源和條件的范圍，使得項目型組織能夠在一個更廣泛的組織生態中開展創新工作。

（2）大數據決定了項目管理創新是數據驅動的，大數據的存在使得項目型組織開展項目管理創新決策更為科學，數據分析結果成為創新方案決策和評估創新績效的核心依據。

（3）大數據要求項目型組織在組織文化及工作流程等方面做出相應改變，以適應新背景下項目管理創新的要求。一方面大數據之“大”，要求項目型組織變革創新思維方式，從動態的視角出發，基于動態的數據收集和分析結果做出決策；另一方面，在大數據背景下，創新的中心不再僅僅是流程、知識或者技術，而是數據和基于數據分析的發現，這就要求項目型組織必須重視項目管理創新中的數據問題。

2傳統項目管理創新與大數據下的項目管理創新比較

項目管理創新的傳統模式，主要是基于工程實踐、問題驅動的探索式創新。這種模式從特定的工程實踐管理問題出發，借助組織知識和專家智慧，利用定性分析或定性與定量相結合的方法，找到解決問題的途徑，實現項目管理創新。近年來較有影響力的項目管理創新，如蘇通大橋工程項目的綜合集成管理、京滬高速鐵路工程的標準化管理等，就是這類創新的典型代表。由于探索式創新往往是針對一類特定的工程，使得同類工程項目，能夠在已有探索式創新的基礎上，通過非本質性的修正，解決本工程面臨的管理實踐問題，從而形成傳統模式的一種衍生模式，即借鑒式創新。但借鑒式創新往往重在形式而非本質，所以鮮有成功案例。例如在京滬高速鐵路工程的標準化管理創新取得成功后，大量高速鐵路項目乃至公路項目都競相模仿，但從實際效果看，并不如預期那么理想。大數據下的項目管理創新，則與傳統模式有本質不同。傳統項目管理創新猶如“池塘捕魚”，而大數據下的項目管理創新則如同“大海捕魚”。此處的“池塘”和“大海”指的是創新的環境和條件，“魚”代表的是可能存在的項目管理創新選擇，而“捕魚”的過程即是實現項目管理創新的方法和路徑。環境和條件的變化，必然影響到可能的實現途徑和結果。因此，從“池塘”到“大海”的變化，決定著傳統項目管理創新和大數據下的項目管理創新存在著諸多本質性的區別。

2.1創新環境和條件的區別

傳統項目管理創新的基本背景是“池塘”，“池塘”意味著有限的生態，即創新是圍繞著組織知識、專家智慧等少數項目型組織自身可能擁有的資源展開的，資源的有限性限制了實現創新的手段和方法。大數據下的項目管理創新，其基本背景是“大海”，“大海”在某種程度上意味著資源的無限性，大數據下的項目管理創新不僅依賴于項目型組織，還可借助于更為廣泛的組織生態中的資源，從而為創新提供了更為有利的條件。

2.2驅動因素、創新方式和路徑的區別

傳統項目管理創新是問題驅動的，項目型組織領導、管理專家等在“池塘”所提供的資源條件下，應用德爾菲法、頭腦風暴法、決策樹法等定性或定性定量相結合的方法，自上而下地找到一種創新的方案。而大數據背景下，創新不僅可能是出于問題驅動，同時也可能是基于數據，更多情況下是二者的結合，即提出問題，然后借助于數據確定問題。考慮到數據的共享性，在大數據背景下，可以通過更廣泛參與的形式實現項目管理創新。一方面，項目型組織的領導及專家，借助于專業人員對數據的分析處理，形成初選方案，另一方面，項目型組織中其他人員也可以在數據平臺下開展研究和分析，提供備選方案，甚至還可以通過一定程度的數據公開，如同眾包類網站那樣，尋求網友提供的解決方案，從而形成項目管理創新備選方案集。從創新路徑來看，大數據背景下的項目管理創新，不再僅僅是自上而下的，而且還可以是自下而上，甚至是網絡化的協同方式。在大數據時代，數據是項目管理創新中最重要的要素，而數據分析方法則是尋求創新的核心問題。目前常見的云計算、數據分析等，盡管也可以用于傳統項目管理創新問題，但在大數據背景下，這一問題的應用廣度和深度完全不同。

2.3創新結果及成功關鍵因素的區別

傳統項目管理創新中，受創新背景、條件和手段的限制，可能獲得的創新方案是有限的，并且最終創新方案能否獲得成功，關鍵在于資源約束下專家知識的應用。在大數據背景下，創新方案存在更多的可能性，并且最終創新方案決策主要取決于數據分析的結果以及項目型組織對結果的解讀；創新方案在實踐中是否成功，關鍵在于數據的可得性和數據分析結果及解讀的準確性。基于以上分析，傳統項目管理創新與基于大數據的項目管理創新的區別如表1所示。

3基于大數據的項目管理創新模型

大數據是項目管理創新的核心要素，而數據處理過程則是大數據問題的關鍵。相關領域的研究表明，數據處理過程與創新過程存在一種耦合關系，因此，圍繞著創新過程中的數據問題，本文建立了基于大數據的項目管理創新模型。

3.1數據獲取與創新問題界定

在項目開始，項目型組織首先要確定是否要進行項目管理創新。這一決策涉及的關鍵問題是數據的獲取問題。借助于BIM技術，將項目的主要技術數據以二維或三維方式呈現出來；借助數據轉換技術，將現有的其他形式的數據轉化為電子化信息；借助各類信息檢索技術，利用搜索引擎等搜集媒體上公開的相關數據。基于獲得的這些數據，項目型組織評估是否要進行創新以及能否創新。一旦做出肯定的回答，則需借助于數據，根據項目型組織管理層及專家知識確定項目管理創新問題。問題的界定通常包括兩個階段：一是大致確定需要創新的范圍或領域；二是借助于初步的定性數據分析，明確界定創新問題。

3.2數據處理分析與創新方案決策

這一階段，主要是項目管理創新方案決策，而創新方案的形成和決策則取決于數據處理和分析。項目型組織獲取的各類數據，需要進一步的處理，首先需要將大量半結構化數據和非結構化數據，通過數據整合和數據提煉，轉化為可用于分析的結構化數據，形成項目管理創新的數據平臺。然后由專業分析人員應用云計算、數據挖掘技術、統計分析等分析技術，找到項目管理創新問題范疇內，各類數據之間的關聯模型，通過數據分析發現可能影響創新成功或失敗的關鍵因素，提煉出項目管理創新中的核心問題。項目管理創新一般涉及到大量的問題，而數據處理的結果，因數據的可得性、數據人員的專業能力、使用的數據處理方法以及對分析結果的解讀的不同而有所差異，并進而可能影響到項目管理創新方案的科學性和合理性。通過共享數據平臺信息，項目型組織可以在不同層面、不同維度上獲得項目管理創新方案，一是項目型組織領導或專家，自上而下地根據數據分析結果形成項目管理創新方案，二是由項目型組織工作人員，根據數據分析結果自下而上地形成項目管理創新方案，三是可以通過項目型組織外部人員，利用網絡渠道收集數據共享平臺形成的方案，最終構成項目管理創新方案集。根據數據處理分析的結果，對備選項目創新管理方案進行再驗證，包括形成方案的依據的合理性和科學性、預測方案實施成功的概率、以及可能取得的效果，從而擇優選擇創新方案。

3.3動態數據與創新方案實施

創新方案在項目生命周期內實施，隨著項目的進展，一方面項目實施方面的數據在積累，另一方面，創新方式實施績效的數據也在積累，這兩類數據經過收集、處理過程，成為數據共享平臺的一部分，并為項目創新方案的實施績效評價提供依據。同時動態數據的分析結果，有助于項目創新方案的動態優化。從而確保方案不是一個靜態的過程，而是隨著項目的進展而處于持續改進的過程之中。

3.4新一輪數據收集和分析過程與創新方案的提升

基于大數據的項目管理創新方案，始終經歷著數據分析結果的檢驗，借助數據收集和分析，應用于其他類似項目中去，因而可能避免借鑒式創新帶來的困境。通過對新的項目的相關數據的收集和進一步分析結果，可以恰當的方式對原有項目管理創新方案進行修正，從而在某種程度上實現項目管理創新方案的提升。

4大數據下項目管理創新實施建議

為使基于大數據的項目管理創新模型在項目實踐中具有可操作性，提出如下建議：

（1）項目型組織應著手進行企業文化和決策機制方面的改革。努力建立一種與大數據管理創新相適應的廣泛參與的企業文化，將以往基于組織領導者意圖或專家知識的決策轉化為數據驅動的決策，以數據分析結果作為決策和評價的基礎。

（2）以信息化建設為中心，優化設計組織結構。項目型組織宜在傳統的職能型或矩陣制組織結構中增加專門的信息部門，用以收集、處理和分析數據，為項目管理創新及其他組織業務提供支持，同時加強信息部門與業務部門、外界的配合與合作，盡可能完善地獲取數據和信息；以信息化為中心重新組織工作流程，實現從業務部門、項目型組織到組織生態等不同層次的數據過程的貫通。

（3）項目型組織還應該改變當前的人力資源管理。增加對數據分析方面專業人才的積累，并且在大數據應用方面突出多專業的配合。

作者:黃恒振周國華單位:西南交通大學經濟管理學院四川建筑職業技術學院工程管理系