随着数字技术的飞速发展，数字化转型逐渐被大多数企业提上了发展的日程。在此背景下，国内大中型企业在项目投资及建设过程中，为规避投资风险和节约成本，建立专门的风险分析及预警、企业指标数据库等体系。
住建部2020年发布了《工程造价改革工作方案》，指出取消最高投标限价按定额计价的规定，逐步停止发布预算定额。同时指出，在定额等计价依据不能很好满足市场需要下，加强工程造价数据积累，特别是加快建立国有资金投资的工程造价数据库。
该方案一经发布，加快建设工程造价信息共享，在数据积累层—分析维护层—各阶段场景应用层搭建体系，完成市场化计价下的数据库成为企业信息化亟待解决的重点问题。
建数据库容易，建有价值的数据库难。
一个合格、完善造价数据库，不仅需要从数据中提取出关键有效的信息，还要以交互式、分布式的计算架构来不断实时对数据进行更新和处理，提高概算、预算的准确性，为参建各方的内部决策与管理提供支撑。
然而多数企业在搭建造价数据库过程中，都不可避免地面临着这几个难题：
➣ 数据采集难：公路工程建设具有周期长、投资大等特点，其中产生大量的数据整理难度大，尤其是历史工程数据的分层次分数据类型收集，其难度更大。
➣ 数据分析难：规范的数据才有分析的可能性，数据采集阶段收集文件类型囊括整个公路工程造价过程，计价格式、定额、自编清单、材料等迥异的格式加剧数据分析难度。
➣ 数据定位难：庞大的数据库，一旦出现数据异常，查找效率低，难以精准定位，影响项目进度。
➣ 数据应用难：不同工作场景下，企业数据库如何发挥效用难以明晰，不同项目的数据无法相同借鉴应用，业务能力得不到提高。
数据是一种无价资产，企业造价数据库的搭建既能方便、有效的存储查找数据，又能避免重复赘余的工作。
现目前行业中有极少数企业利用信息化技术处理工程造价指标数据，但大多数工程造价指标数据库平台仅有对原始数据进行简单整理、加工和存储的功能，填写线下指标套表，效率极低，出错率较高，人为干预因素较多，指标不准确，需反复复核、对比、修改才能提取准确的指标数据，不能有效进行指标共享和应用。
同望天工造价云指标系统，旨在借助大数据分析和指标提取，对工程造价进行评估和控制，包括用来度量和衡量工程成本的指标和标准，帮助各单位建立自身的指标体系，有效降低工程造价成本、提高工程项目的经济效益，发挥指标最大的价值。
同时，系统支持人工智能(AI)匹配，通过神经元网络算法充分的训练学习，以及数据的沉淀积累，系统人工智能匹配精准度也随之越来越高。
与同望造价软件WEC10.8.1双向联动，支持导入ecbt、ecb、ecp等多种格式的WEC文件，同时支持导入Excel数据和XML格式数据。
通过内置数据匹配规则或AI人工智能匹配模式，在模板和多个数据文件之间建立关联，为模板子目提取有效数据，为企业解决数据采集量大、格式不统一、整理效率低的问题。
同时造价数据平台提供不同工程造价阶段的指标创建、管理和使用，帮助企业数据实现大数据管理分析。
同望WEC10.8.1造价管理软件设有独立的“造价评估”功能，快速判断当前文件的综合单价是否在指标数据库的合理范围内，适用于送审文件/报价文件的造价评估，实现“边编边审边改”，大大节省人工审查所投入的时间和精力。
造价评估功能展示图
交通建设工程正处于快速发展推进阶段，数字化建设也在加码推进。在工程造价取消定额、建立数据库的改革大环境下，行业主管部门、行业相关企业建立适时所需的造价数据库，积累大量有效数据，同时也将数据分析结果应用其他新项目，这将有利于确保工程投资效益得到有效发挥，实现企业和行业数字化高质量发展。
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