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摘要：大数据技术相比于传统的数据分析技术可以实现对海量数据的快速处理和价值挖掘，当前已经应用于医疗、能源等行业。为探寻大数据技术在土木工程中的应用前景，首先需要把握其应用现状。大数据技术在土木工程中的应用，对土木工程的发展起到重要作用，大数据技术的应用，提供了技术应用，本论文从不同方面阐述大数据技术及其在土木工程中的应用，希望为研究土木工程应用的专家和学者提供了理论参考依据。
关键词：大数据技术；土木工程；应用
现如今，互联网发展迅速，应用广泛，所发布、传递的数据信息量庞大。并且现代化企业都实施信息管理模式，因此，管理系统中存在大量有待处理或已处理的数据。分析这些数据后，可以挖掘出数据最大的信息价值。其中，无法用传统信息处理方法分析、解决的数据就是大数据。在土木工程正常运作过程中，存在着各式各样的大数据，涉及广泛，较为复杂，并且与决策关联。一旦决策失误，将损失严重。因此，针对土木工程业，需要积极研究、应用大数据技术。
1大数据及大数据技术简介
1.1大数据及大数据技术
当前大数据并没有统一的定义，不同的定义试图通过描述大数据的特征给出定义。Grobelnik认为大数据的特征为：体量大（volume）、多样（variety）和高速（velocity）。国际数据公司IDC则认为大数据具有以下四个特性：
体量大：大数据处理的数据集体量大，一般为TB或PB（1PB=210TB）级别，超出传统数据处理方式的处理能力；
多样：数据来源广泛，包含结构化、半结构化和非结构化数据；
高速：对于大数据的处理应当快速、实时；
价值：通过挖掘大数据，可以得到隐藏在数据中的价值，这些价值是挖掘传统数据所不能得到的。
专门用于处理大数据的技术就是大数据技术。IDC将大数据技术定义为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值”，说明大数据的高速和价值特征需要通过大数据技术实现。
1.2大数据处理环节及处理环节中用到的技术
如果不对大数据进行分析和处理，那么它只是一堆数据。只有对它进行处理和分析，才能挖掘出潜藏在其中的价值。一般地，大数据处理需经过产生大数据、获取大数据、存储大数据和分析大数据等4个环节。
为实现大数据价值，需要在大数据处理的各环节应用相应的技术。各环节所使用的技术举例如下：
产生大数据：管理信息系统、社交网络、传感器、智能仪表等；
获取大数据：基于领域知识的搜索技术、自然语言处理技术等；
存储大数据：NoSQL、分布式数据库等；
分析大数据：MapＲeduce计算模型、Dryad计算模型等。
1.3大数据分析方法
传统的数据分析方法，例如聚类分析、相关分析、回归分析、数据挖掘、机器学习等，在处理大数据时会遇到效率低下等挑战，在大数据时代需要在这些方法的算法等方面做出调整，才能满足要求。大数据分析方法使得短时间内分析大规模数据集、得到可辅助决策的数据分析结果成为可能。
1.4大数据分析方法与传统数据分析方法的区别
大数据分析方法与传统数据分析方法的数据处理速度不同。传统数据分析方法在处理数据量特别大的数据时，存在处理速度慢的问题。得益于计算机硬件和数据处理架构、方法的改进和提高，大数据分析方法使得快速处理大量数据成为可能。大数据分析方法与传统数据分析方法的分析对象不同。由于传统数据采集技术的不足，往往很难获得全面的数据。因此绝大多数传统数据分析方法的分析对象是随机抽样选择的样本数据。随着互联网、检索技术、传感器的大规模应用，获得一个事件多维度的数据已经不是技术上的难题。这为大数据的产生创造了客观条件，也决定了大数据分析方法的分析对象不是随机抽取的样本，而是数据的全体，即大数据分析方法是从数据全体中挖掘有价值的信息。
2大数据技术在土木工程方面的发展前景
土木工程涉及领域广泛，没有任何一位专家敢说完全掌握这个领域的数据信息。都是参考各类文献资料，才对其有所了解，尤其是那类大数据技术应用的文献资料，从而知道针对土木工程这一行业，大数据技术应用于的可行性、着力点，再接着通过实验去研究、验证，得到结果。从这一点就可以看出，专家学者对大数据技术的研究很有热情，在土木工程各个领域中，应用大数据技术必然成为日后的发展趋势。在此基础上，专家分析大数据技术在土木工程方面的应用框架，提出简单的实例证明结论，利用文献对应用方面进行论证、归纳，得出相应规律性结论。得到，大数据技术的应用范围，包括建筑、桥梁、道路、隧道等各运作、维护阶段的工程。就连建筑的装修都包括在内。并且，对比工程建筑的设计、施工过程，运作、维护所产生的获取的数据量更大、更繁琐，所要做出的决策也更为关键，可谓是“牵一发而动全身”。这个阶段更加有应用大数据技术的必要及优势。对于土木工程来说，未来大数据技术将重点应用于工程的运维期间，可谓发展前景远大，当然在其它方面，譬如施工、设计环节，大数据技术的应用潜力也是不可估量。
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