本文是一篇项目管理论文，本文参考项目管理成熟度OPM3模型的概念，构建了时空大数据项目管理能力评价的成熟度模型，对时空大数据项目管理成熟度评价开展了深入研究。
第一章 导论
第一节 研究背景及应用意义
一、研究背景
习近平总书记在党的二十大报告中指出，要加大新型城市基础配套工程建设，打造更加宜居、更附有韧力、更为便捷和智能的新型大都市[1]，就要利用数字化技术进一步提高城市运行效率，不断解决管理中的实际问题，从而进一步优化与拓展城市建设的方法与途径。2022年7月7日，《“十四五”全国城市基础设施建设规划》[2]提出，要加大资源投入力度，积极构筑先进的都市基础建设，促使都市发展达到数字化、智能化、网络化的高度。天眼查研究院在2022年底通过统计中华人民共和国住房和城乡建设部有关智慧城市的数据发布的《2022中国智慧城市建设发展洞察报告》显示，自2015年起，中国智慧城市飞速发展，截止到2022年12月，中国智慧城市已有900余个，在战略、技术创新、社区、民生、政务管理、人文旅游等多个方面，涌现出一大批代表城市（如图1.1）。报告还将智慧城市发展分成四个时期，并指出我国目前城市发展正逐步向高质量的“新型智慧城市”和“数字孪生城市”迈进（如图1.2）。
第二节 研究的目的和目标
一、研究目的
通过研究确定时空大数据项目管理能力的关键评价指标，得出相应的成熟度评价结果，从而针对性提出时空大数据项目管理能力的改进措施与建议。
二、研究目标
研究具体目标如下：
第一，通过对时空大数据项目、项目管理能力及评价方法、项目成熟度模型三部分进行文献综述，总结已有研究贡献及不足，并据此给出文本的研究内容。
第二，针对时空大数据项目管理能力的指标特征，参考PMBOK中管理要素划分，将项目全生命周期的管理能力分为启动、规划、实施与监控、收尾与运维四个阶段进行能力评价，构建项目管理能力的成熟度模型。
第三，通过运用层次分析法和熵值法进行评估，求解时空大数据项目管理能力评价指标权重值，通过案例数据来分析时空大数据项目管理能力的各项指标特征。
第四，总结本文研究结论，站在项目建设方的角度，探讨他们在时空大数据全生命周期的项目建设中的项目管理成熟度情况，以及不足之处，为他们下一步改进提供参考意见，并指出未来的研究方向。
第二章 文献综述
第一节 时空大数据项目相关研究综述
著名的计算机科学家吉姆·格雷（Jim Grey）在2007年提出了四个范式的概念。他认为对任何科学领域的探究经历了从第一到第四范式的过程，第一范式是以实验为基础的研究模式阶段；第二范式是以理论研究为基础的研究模式阶段；第三范式被称为计算范式是通过计算机对实验进行模拟仿真的模式；第四范式被称为数据密集型范式，它与三范式理论最大的区别就是三范式理论是用计算机演算去验证已有的理论，而第四范式是利用大量客观数据通过寻找规律得到一个相对确切的理论，这便形成了大数据的雏形。随着大数据的普及，各行各业正在利用它的独特性质，积极探索和开发适合自身发展的大数据技术。时空大数据由此应运而生。随着技术的发展，时空大数据已经从最初的单一时空参照系发展到了一个大规模的、跨越空间和时间的数据集，它由“基础地理时空数据”和“部门行业专业数据”两部分组成，涵盖GNSS、CORS、空间大地测量、物理测量、海洋测绘、海图、摄影测量、遥感影像、“4D”以及地名等多种信息，可以用来实现定位和分析等[12]。
近些年，互联网行业蓬勃发展，5G时代的到来也使时空大数据的发展呈现出井喷式增长，同时也为智慧城市的大发展拉开了序幕。目前，时空大数据资讯作为各国公认的重要数据被广泛的挖掘与获取。世界各国分分在空间数据基础设施建设这个赛道上布局。美国在时空大数据领域的研究和应用方面领先于全球。多个大型科技公司，如谷歌、亚马逊和微软等，都在时空大数据领域进行投资和研究。例如，谷歌Earth Engine项目，可以分析卫星数据和其他数据源，检测和解决环境问题。此外，美国政府也在时空大数据的研究和应用方面做出了一定的贡献。欧盟在时空大数据的研究和应用方面也相当先进。欧盟的Copernicus计划是一个由欧空局和欧盟委员会共同实施的地球观测计划，包括气象、海洋、土地和应急等领域[13]。
第二节 项目管理能力及评价方法相关研究综述
从20 世纪 50 年代起，以欧美为代表的发达国家出现越来越多的高科技、高成本、快节奏的项目工作需求，现代化的项目管理也随之诞生，在全球范围内得以广泛推广和实施。随着全球化的推进，国际上关于现代项目管理的研究取得了长足的进步[23]。其中，项目管理体系的研究尤为突出。美国项目管理协会（PMI） 1983 年推出的 PMBOK ，经过几次改版后被普遍采纳，成为全球项目管理领域的重要参考资料[24]。 英国项目管理协会（APM）的 APM’BOK在欧洲各国得到普及。随后澳大利亚项目管理协会（AIPM）将APM’BOK和 PMBOK 的主要内容相结合，发表了NCSPM，以更好地实现项目管理目标[25]。Itzhak在1995年提出了六项项目管理关键因素，详细探讨项目管理的指导思想、架构和内容；此外，他还着重探讨了项目管理如何被有效地运作到企业的各个层面[26]。Pinto.JK, Prescott.JE等科学家在1998年提出了一种基于多个重要要素的项目管理框架，其中包括人力资源、项目经理、项目成本和进度，旨在有效地处理现有的项目问题；此外，还有一系列的有效的项目管理策略[27]。现代的项目管理学家们正在努力探索更加灵活的方法来实现复杂的任务，例如 Mats Engwalla、 Anna Jerbrantb等人在2003年提出了基于项目组合的组织形式管理方式，他们相信，通过优化资源分布，可以更好地实现复杂的任务[28]。Suvi和 Karlos在2003年通过研究并提出对策建议，深刻揭示了从组织内部出发的多项目管理的发展过程中所面临的各类挑战[29]。
第三章 研究设计 .................. 16
第一节 研究设计总体说明......................... 16
第二节 研究方法 ........................... 16
第四章 研究结果和分析 .................................... 34
第一节 描述性统计分析 ................................. 34
第二节 数据的信度与效度分析 ...................... 37
第五章 结论与建议 ................................... 56
第一节 结论 .................................... 56
第二节 建议 ................................. 56
第四章 研究结果和分析
第一节 描述性统计分析
对于主观权重的确定主要采取专家组成员打分平均取整的方式进行，具体的打分问卷见附录B。
对于客观权重的确定主要采用对除专家以外的参与过时空大数据项目的人员发放调查问卷的方式进行，见附录C。调查问卷中评定的客观依据来自脱敏处理后的相关项目报表。该问卷共发放170份，累计收回问卷163份，有效问卷数为159份，问卷有效率为93.5%。
根据表4.1可知， 时空大数据项目的参与人员基本上属于学历较高且具有一定职称的中青年人，并且受行业性质影响男性居多。
第五章 结论与建议
第一节 结论
为实现时空大数据项目管理能力的评价与提升，本文参考项目管理成熟度OPM3模型的概念，构建了时空大数据项目管理能力评价的成熟度模型，对时空大数据项目管理成熟度评价开展了深入研究。本文主要研究成果如下：
通过对比分析各成熟度模型的优劣，找到适合时空大数据项目的多维OPM3成熟度模型作为评价工具，并结合时空大数据项目本身的特点，将OPM3模型划分的三个维度，进而对时空大数据项目管理能力进行评价。
通过一系列的研究方法，根据走访专家和时空大数据项目知名建设企业的项目参与人员反馈的调查问卷，项目管理能力评定专家小组经过多轮分析与审核，最终将项目管理生命周期的4个阶段划分为研究的准则层，将项目集管理要素提炼出16个关键要素来作为指标层，通过成熟度5级调查问卷和专家打分的结合方式来确定指标分数并形成权重，完成后续的综合评价。
运用AHP-熵值法这种将主观与客观权重相结合的方式，通过模糊综合评价得到时空大数据项目管理能力的成熟度评级。通过分析其项目管理能力的优劣势来有针对性的进行相应指标的改进。由于评价指标对于大型系统集成类时空大数据项目的指向性很强，可为提升同类的系统集成时空大数据项目管理能力提供一种研究思路。
参考文献（略）