一、数据采集与整合

　　1.1 多源数据接入

　　数据中台打破项目间的数据壁垒，支持接入各项目的招投标文件、施工进度数据、质量安全巡检记录、成本台账等结构化与非结构化数据，无论是业务系统数据，还是物联网设备采集的现场数据，均可无缝对接。

　　1.2 数据标准化处理

　　对采集到的数据进行清洗、转换和标准化，统一数据格式与编码规则。例如将不同项目的材料名称、规格进行规范，确保多项目数据具备可比性，为后续分析奠定基础。
 

　　二、数据存储与管理

　　2.1 分层存储架构

　　采用分层存储设计，将数据分为原始数据层、基础数据层、主题数据层和应用数据层。原始数据层保留原始数据，基础数据层对原始数据加工处理，主题数据层围绕业务主题整合数据，应用数据层直接服务于具体应用场景。

　　2.2 数据质量管理

　　建立数据质量监控机制，实时监测数据的完整性、准确性和及时性。通过设置数据质量规则，自动检测数据异常，触发告警并及时修复，保障数据中台的数据质量。
 

　　三、数据分析与应用

　　3.1 多维度分析看板

　　基于数据中台构建可视化分析看板，从项目进度、成本、质量、安全等多个维度，对多项目数据进行对比分析。管理层可直观掌握各项目整体情况，快速发现项目间的差异与潜在问题。

　　3.2 智能决策支持

　　运用机器学习算法对历史数据进行深度挖掘，建立业务预测模型。例如预测项目成本超支风险、工期延误可能性，为业务决策提供数据驱动的智能建议，辅助管理层做出科学决策 。