摘要：在本次研究中， 我们分析了基于大数据背景下项目管理创新， 在创新方式、条件、结果和影响因素等方面， 相比传统项目管理来说具有较大差别。根据数据处理和创新过程的耦合性能够建立大数据项目管理创新性模型， 最终能够从企业文化和决策机制变革， 并以信息化作为中心重新构建项目管理机构， 增加数据处理人才等方面提出了有效的建议。
关键词：大数据； 项目； 管理； 创新
对于项目型组织来说， 实现管理创新是其应对市场竞争压力的措施， 获得复杂项目的解决途径。基于大数据背景下， 针对管理创新的相关问题国内外已经有了很多研究， 研究学者对大数据背景下对项目创新带来的挑战和机遇有一定的认识， 很多人研究学者认为大数据是创新竞争的前沿， 大数据计算能够为科学社会带来突破性进展， 还有研究学者针对如何利用大数据实现创新进行了探讨， 强调数据驱动决策可以使创新更具合理性。以国内来说， 刘丹等人以国家电网为例， 提出大数据背景下商业模式创新框架， 从一定程度上来看， 目前国内外针对大数据管理创新研究是基于企业角度上来看的， 而具对体个例分析的项目管理研究比较少， 没有从项目型组织层面研究项目管理创新的问题。考虑到项目组织与传统企业在产品提供上的差别， 目前的研究结果可能无法适应项目型组织进行项目管理创新。在本研究中， 我们基于大数据背景下， 针对项目型组织如何实现项目管理创新， 解决项目管理中存在的问题， 建立了项目管理创新模型， 并提出有效性建议。
一、大数据背景下项目管理创新
由于项目型组织的本身的特点， 在大数据背景下能够充分体现规模性， 动态性， 多元异构这三个特点。首先， 在规模上， 项目型组织在项目管理创新中能够运用的数据较多， 相比传统认知来说要远远超出其范畴。在组织成立开始就长期累积与项目运营相关的重要信息数据。随相关制度完善， 一些项目型的组织和数据会通过信息平台获得公开， 便于网络和媒体中的信息数据， 这些信息加起来也能够为项目管理创新获取待开发的资源。其次， 从数据来源和结构来看， 具有多元多异构的特点， 而多元性体现在管理创新数据上， 数据不仅来源于组织和项目本身， 同时还会来源于多个部门， 包括网络媒体， 政府和其他组织。而大数据的异构性体现于数据的表现形式， 在项目管理创新中数据可以通过电子形式存在和纸质， 音频等多种形式存在。从数据的使用上， 直接使用数据， 需要进一步对结构化和非结构化数据进行处理实现间接使用。最后， 从动态角度来看， 无论是组织和项目本身， 其数据是不断积累的， 对这些数据的处理能够为项目创新提供改进思路。总之， 在大数据背景下管理创新对于
项目型组织来说会产生一定的影响， 具体表现如下： （1） 由于存在大数据， 项目管理能够从一定程度上拓展可利用的组织资源， 使组织能够更好地开展工作创新， 从一定程度上来看大数据能够影响项目管理创新也是通过数据来实现的。 （2） 由于大数据的存在， 项目型组织在开展决策时更具有科学性， 结果分析也能够为决策者决策制定和评估提供参考依据。大数据背景下要求组织在流程上能够满足时代发展需求， 适应大数据背景下对于项目创新的要求， 注重于大数据的大， 要求在项目创新发展中能够转变传统思维， 利用动态数据作出有效的决策。
二、大数据背景下于传统项目管理比较
传统模式下的项目管理创新从工程实践角度上来驱动的， 而探索创新是从特定工程角度来考虑的， 能够通过定量与定性相融合的方法， 找到有效的解决办法， 进一步实现项目创新。近年来， 国内外有很多比较典型的项目创新案例， 比如苏通大桥， 京沪高速铁路管理是传统进行项目创新时的典型项目案例。由于探索式创新是新兴的工程， 因此是在实现探索创新的基础上， 可以采用非本质修正的方法解决当前遇到的时间问题， 进一步能够对传统管理模式进行拓展， 实现创新[2].下面具体从两个方面进行对比分析：
（1） 创新的外界环境和条件分析， 在传统模式下进行项目创新可被比作池塘， 代表有限空间中的生态， 创新是围绕专家智慧等一些少数项目所具备的资源来实现的， 正是由于具备了有限的资源， 进一步会影响创新的实现方法[3].而基于大数据背景下进行项目管理创新， 我们将其比喻为大海， 也说明了这种资源具备了无限性， 在进行项目管理创新时能够突破项目型组织的限制， 可以通过组织生态的资源为项目创新提供便利。
（2） 创新的结果以及影响因素分析。在传统项目创新中由于受到多种条件的限制， 包括方法限制， 因此其最终方案也是有限的， 而是否能够获得成功是受到有限资源背景下专家知识应用影响的。在大数据背景下其方案具备了更多的可能性， 最终取决于项目型组织对项目结果的理解， 在实践中的运用是否能够成功， 取决于对数据和结果准确性分析和可行性操作。
三、项目管理创新模型建立
在项目创新过程中最关键的要素是大数据， 而大数据问题中核心是要进行数据处理。近年来， 很多国内外研究发现创新是与数据处理紧密联系的， 在实现创新时对于数据处理问题需要引起高度重视。在本次研究中， 我们建立了大数据背景下的项目管理创新性模型。如下图所示。下面对模型的各个阶段进行阐述：
（1） 数据的获取与问题界定， 在项目开展初期项目型组织对于是否进行项目创新进行深入的探讨， 而数据的获取是影响决策的关键问题， 我们可以利用BIM技术， 在项目管理创新过程中所涉及的技术以二维和三维的方式呈现， 通过数据转换， 使庞大的数据转为电子信息， 可以借助多种检索平台技术， 搜索引擎获得数据之后， 由组织自行评估是否需要通过创新或者实现创新的途径， 一旦确定要进行项目管理创新时， 则需要借助庞大的数据， 根据管理层专家知识来确定创新新问题， 在界定问题是需要经过两个过程：首先确定创新的领域， 其次通过初步分析来明确需要进行创新的问题。
（2） 数据处理以及方案创新， 在这个过程中重点是要进行方决策创新， 对于方案创新和决策创新来说主要受到数据分析处理的影响， 项目型组织获取多种信息需要对这些庞大数据进行分析处理。可以将大量非结构和半结构化数据利用数据整合的方式提取一些关键词， 将其转化为结构化数据形成数据平台， 由工作人员进行数据挖掘和利用云计算等多种现代化技术手段找到创新问题的关键， 利用多种数据建立关联模型， 可以通过数据分析找到影响创新成败的关键因素， 并能够提取关键问题， 在项目创新中往往会涉及一些问题， 在数据处理过程中通常由于工作人员的工作能力， 数据的获得性， 处理数据的方法不同， 而导致产生较大差异进一步影响方案的合理性。可以借助信息共享平台在不同角度获得方案的创新。首先作为专家领导来说可以以自上而下的方式， 根据数据结果获取创新方案。其次， 工作人员也可以根据数据分析结果形成创新方案。最后， 可以通过外部人员利用网络实现数据分享， 进一步形成创新新方案， 最终根据数据分析结果在进行方案验证包括方案的合理性， 方案实施的概率， 选择合理化且可行性强的方案。
（3） 动态数据与创新方案的实施过程。在项目周期中随项目的开展项目实施的数据在不断积累， 同时项目方式实施的绩效数据也在逐渐增加， 这两种数据经过收集处理后可以作为平台共享信息， 能够为创新项目实施绩效评价提供重要的参考依据， 同时动态数据分析也有助于方案的优化， 使方案能够随项目开展处于持续的完善中。
（4） 新数据收集和分析。基于当前项目创新方案始终经历数据分析的检验， 可以借助数据分析应用于其它的项目中， 避免由于盲目借鉴创新而导致出现一系列的问题， 通过对新项目数据收集和分析， 能够利用合理的方式对原项目创新方案进行完善， 从一定程度上提升项目管理创新。
四、小结
总之， 在大数据背景下相比传统项目组管理来说， 项目创新有较大差别。在本次研究中， 我们阐述了目前大数据项目管理创新的背景， 与传统项目管理创新进行比较分析， 构建了大数据项目管理创新模型， 提出了项目管理创新的建议。
参考文献
[1] 李明建。基于大数据的项目管理创新研究[J].中国国际财经 （中英文） , 2017 （18） :274-275.
[2] 王潘， 汤滔。基于大数据和BIM的工程造价管理研究[J].四川水泥， 2018, No.261 （05） :240.
[3] 郝建。基于大数据的高校创新创业云平台建设研究[J].石家庄职业技术学院学报， 2017, 29 （06） :30-34.