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一枚芯片的实际成本是多少？
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摘要: 集成电路产业的特色是赢者通吃，像Intel这样的巨头，巅峰时期的利润可以高达60%。那么，相对应动辄几百、上千元的CPU，它的实际成本到底是多少呢？芯片的硬件成本构成芯片的成本包括芯片的硬件成本和芯片的设计成本
集成电路产业的特色是赢者通吃，像Intel这样的巨头，巅峰时期的利润可以高达60%。那么，相对应动辄几百、上千元的CPU，它的实际成本到底是多少呢？芯片的硬件成本构成芯片的成本包括芯片的硬件成本和芯片的设计成本。芯片硬件成本包括晶片成本+掩膜成本+测试成本+封装成本四部分（像ARM阵营的IC设计公司要支付给ARM设计研发费以及每一片芯片的版税，但笔者这里主要描述自主CPU和Intel这样的巨头，将购买IP的成本省去），而且还要除去那些测试封装废片。用公式表达为：芯片硬件成本=（晶片成本+测试成本+封装成本+掩膜成本）/ 最终成品率对上述名称做一个简单的解释，方便普通群众理解，懂行的可以跳过。从二氧化硅到市场上出售的芯片，要经过制取工业硅、制取电子硅、再进行切割打磨制取晶圆。晶圆是制造芯片的原材料，晶片成本可以理解为每一片芯片所用的材料（硅片）的成本。一般情况下，特别是产量足够大，而且拥有自主知识产权，以亿为单位量产来计算的话，晶片成本占比最高。不过也有例外，在接下来的封装成本中介绍奇葩的例子。封装是将基片、内核、散热片堆叠在一起，就形成了大家日常见到的CPU，封装成本就是这个过程所需要的资金。在产量巨大的一般情况下，封装成本一般占硬件成本的5%-25%左右，不过IBM的有些芯片封装成本占总成本一半左右，据说最高的曾达到过70%。。。。。。测试可以鉴别出每一颗处理器的关键特性，比如最高频率、功耗、发热量等，并决定处理器的等级，比如将一堆芯片分门别类为：I5 4460、I5 4590、I5 4690、I5 4690K等，之后Intel就可以根据不同的等级，开出不同的售价。不过，如果芯片产量足够大的话，测试成本可以忽略不计。掩膜成本就是采用不同的制程工艺所需要的成本，像40/28nm的工艺已经非常成熟，成本也低——40nm低功耗工艺的掩膜成本为200万美元；28nm SOI工艺为400万美元；28nm HKMG成本为600万美元。（光刻机掩膜台曝光）不过，在先进的制程工艺问世之初，耗费则颇为不菲——在2014年刚出现14nm制程时，其掩膜成本为3亿美元（随着时间的推移和台积电、三星掌握14/16nm制程，现在的价格应该不会这么贵）；而Intel正在研发的10nm制程。根据Intel官方估算，掩膜成本至少需要10亿美元。不过如果芯片以亿为单位量产的话（貌似苹果每年手机+平板的出货量上亿），即便掩膜成本高达10亿美元，分摊到每一片芯片上，其成本也就10美元。而这从另一方面折射出为何像苹果这样的巨头采用台积电、三星最先进，也是最贵的制程工艺，依旧能赚大钱，这就是为什么IC设计具有赢者通吃的特性。像代工厂要进行的光刻、蚀刻、离子注入、金属沉积、金属层、互连、晶圆测试与切割、核心封装、等级测试等步骤需要的成本，以及光刻机、刻蚀机、减薄机、划片机、装片机、引线键合机、倒装机等制造设备折旧成本都被算进测试成本、封装成本、掩膜成本中，就没有必要另行计算了。&（晶圆）晶片的成本由于在将晶圆加工、切割成晶片的时候，并不是能保证100%利用率的，因而存在一个成品率的问题，所以晶片的成本用公式表示就是：晶片的成本=晶圆的成本/（每片晶圆的晶片数*晶片成品率）由于晶圆是圆形的，而晶片是矩形的，必然导致一些边角料会被浪费掉，所以每个晶圆能够切割出的晶片数就不能简单的用晶圆的面积除以晶片的面积，而是要采用以下公式：每个晶圆的晶片数=（晶圆的面积/晶片的面积）-（晶圆的周长/（2*晶片面积）的开方数）晶片的成品率和工艺复杂度、单位面积的缺陷数息息相关，晶片的成品率用公司表达为：晶片的成品率=（1+B*晶片成本/A）的（-A次方）A是工艺复杂度，比如某采用40nm低功耗工艺的自主CPU-X的复杂度为2~3之间；B是单位面积的缺陷数，采用40nm制程的自主CPU-X的单位面积的缺陷数值为0.4~0.6之间。假设自主CPU-X的长约为15.8mm，宽约为12.8mm，（长宽比为37：30，控制一个四核芯片的长宽比在这个比例可不容易）面积约为200平方毫米（为方便计算把零头去掉了）。一个12寸的晶圆有7万平方毫米左右，于是一个晶圆可以放299个自主CPU-X，晶片成品率的公式中，将a=3，b=0.5带入进行计算，晶片成品率为49%，也就是说一个12寸晶圆可以搞出146个好芯片，而一片十二寸晶圆的价格为4000美元，分摊到每一片晶片上，成本为28美元。芯片硬件成本计算封装和测试的成本这个没有具体的公式，只是测试的价格大致和针脚数的二次方成正比，封装的成本大致和针脚乘功耗的三次方成正比。。。。。。如果CPU-X采用40nm低功耗工艺的自主芯片，其测试成本约为2美元，封装成本约为6美元。（芯片的封装形式，以上两图都较为古老了）因40nm低功耗工艺掩膜成本为200万美元，如果该自主CPU-X的销量达到10万片，则掩膜成本为20美元，将测试成本=2美元，封装成本=6美元，晶片成本=28美元代入公式，则芯片硬件成本=（20+2+6）/0.49+28=85美元自主CPU-X的硬件成本为85美元。如果自主CPU-Y采用28nm SOI工艺，芯片面积估算为140平方毫米，则可以切割出495个CPU，由于28nm和40nm工艺一样，都属于非常成熟的技术，切割成本的影响微乎其微，因此晶圆价格可以依旧以4000万美元计算，晶片成品率同样以49%的来计算，一个12寸晶圆可以切割出242片晶片，每一片晶片的成本为16美元。如果自主CPU-X产量为10万，则掩膜成本为40美元，按照封装测试约占芯片总成本的20%、晶片成品率为49%来计算，芯片的硬件成本为122美元。如果该自主芯片产量为100万，则掩膜成本为4美元，按照封装测试约占芯片总成本的20%来，最终良品率为49%计算，芯片的硬件成本为30美元。如果该自主芯片产量为1000万，则掩膜成本为0.4美元，照封装测试约占芯片总成本的20%来，最终良品率为49%计算，芯片的硬件成本21美元。显而易见，在相同的产量下，使用更先进的制程工艺会使芯片硬件成本有所增加，但只要产量足够大，原本高昂的成本就可以被巨大的数量平摊，芯片的成本就可以大幅降低。芯片的定价硬件成本比较好明确，但设计成本就比较复杂了。这当中既包括工程师的工资、EDA等开发工具的费用、设备费用、场地费用等等。。。。。。另外，还有一大块是IP费用——如果是自主CPU到还好（某自主微结构可以做的不含第三方IP），如果是ARM阵营IC设计公司，需要大量外购IP，这些IP价格昂贵，因此不太好将国内外各家IC设计公司在设计上的成本具体统一量化。按国际通用的低盈利芯片设计公司的定价策略8：20定价法，也就是硬件成本为8的情况下，定价为20，自主CPU-X在产量为10万片的情况下售价为212美元。别觉得这个定价高，其实已经很低了，Intel一般定价策略为8：35，AMD历史上曾达到过8：50。。。。。。在产量为10万片的情况下，自主CPU-Y也采用8：20定价法，其售价为305美元；在产量为100万的情况下，自主CPU-Y也采用8：20定价法，其售价为75美元；在产量为1000万的情况下，自主CPU-Y也采用8：20定价法，其售价为52.5美元。由此可见，要降低CPU的成本/售价，产量至关重要，而这也是Intel、苹果能采用相对而昂贵的制程工艺，又能攫取超额利润的关键。欢迎加入本站公开兴趣群软件开发技术群兴趣范围包括：，C/C++，Python，PHP，Ruby，shell等各种语言开发经验交流，各种框架使用，外包项目机会，学习、培训、跳槽等交流QQ群：源代码研究群兴趣范围包括：Hadoop源代码解读，改进，优化，场景定制，与Hadoop有关的各种开源项目，总之就是玩转HadoopQQ群：&
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【前沿】大数据时代的成本管控
“大数据”无疑是当下最热门话题之一，大数据的应用已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来，并成为推动企业可持续发展的重要动力。对于房地产行业而言，在宏观环境影响下将面临着“黄金时代已经结束，白银时代已经到来”的状况。那么房地产企业如何借大数据之势，成就“白银时代”之高利润？
1房地产企业成本管控趋势
随着我国现代市场体系的完善，房地产行业市场化的进程加快，房地产企业竞争日趋激烈。房地产企业逐步从资源的竞争转向管理的竞争，运营管理趋向精细化，而成本管理作为运营管理的核心，其管理水平有了显著提高，主要体现在以下三方面。
1.1成本管理由“忽视”向“重视”转变
房地产行业正逐渐由“暴利时代”向着“微利时代”转变。随着近几年土地成本的高位增长，融资难度的加大，建安成本的增高，大大摊薄了房地产企业的利润率。据中原地产统计房地产行业利润率在2013年上半年为19.2%，2012年同期则为21.3%，近年来出现了持续下滑。房地产企业的利润水平慢慢朝价值方向回归，市场向着规范化方向发展，过去通过高价格和高成本的经营策略来获取高额利润的发展模式已经难以适应市场的发展，合理的控制并降低房地产企业的开发经营成本、增强企业市场竞争力应该成为提高企业利润的主要手段。
1.2成本管理由“单一”向“三全”转变
成本管理由单一的财务人员的控制成本向全员，全成本，全过程的“三全”成本控制转变。首先，的主体强调全员，各部门人员应树立良好的成本意识，通力合作，共同参与，针对本部门、本岗位深入挖掘降低成本的潜力，落实全员成本责任制，做到成本控制人人有责；其次，的对象强调全成本，就是成本对象要囊括“6+3+1”成本，“6”主要指6大类的项目成本：开发成本、土地征用及拆迁补偿费、前期工程费、建筑安装工程费、基础设施费、公共配套设施费、开发间接费用。“3”指管理类成本：管理费用、销售费用、财务费用。“1”指的是营业税金及附加。十大项成本要逐层细化，设定明确的成本控制目标、控制手段和考核评估办法；最后，全过程控制即对项目从决策立项到竣工验收，乃至销售等各个阶段的成本进行全程控制，从源头抓起，全过程推进，项目工程竣工结算完成后要进行项目的后评估，总结经验为成本控制工作贯穿项目实施的全过程。
1.3成本管理由“核算型”向“价值型”转变
成本管理逐步由核算型向控制型和策划型发展。核算型属于事后控制，侧重基于施工图的预算、结算的审核和量价计算的管理，常采用各类预结算软件进行建安成本快速计算，并在过程计量和竣工竣工时进行结算，只有工作完成后才能获取准确的建安成本；控制型属于事中控制，企业已具备目标成本管理体系，项目开始设定目标成本，并将目标成本按照合约进行分解，控制招标。合同执行过程中，及时监控纠偏，进行动态成本管理执行，这个阶段多采用成本管理软件进行成本的过程控制。价值型属于事前控制，项目在决策和初步设计阶段对投资影响95%，技术设计对投资影响75%，施工图设计对投资影响35%，工程施工阶段对投资影响只有10%。所以价值型侧重在项目方案策划和设计阶段以价值工程的思路，制定最优方案。主要应用手段如多方案选择，建造标准的快速分分析，基于方案的限额设计等手段。实现价值型成本管理的一个很重要的前提企业有大量项目的积累，也就是专业数据的积累，并且能够总结经验抽取形成企业的标准产品库、成本数据库等。“价值型”阶段需要借助造价数据管理系统。
2成本管理的难点
成本是影响房地产项目利润的直接因素之一。目前，房地产企业一般采用目标成本管理法进行成本控制。目标成本管理就是在企业预算的基础上，根据企业的经营目标，在成本预测、成本决策、测定目标成本的基础上，进行目标成本的分解、控制分析、考核、评价的一系列成本管理工作。它以管理为核心，核算为手段，效益为目的，对成本进行事前测定、日常控制和事后考核，从而形成一个全企业、全过程、全员的多层次、多方位的成本体系，以达到少投入多产出获得最佳经济效益的目的。
成本管理的控制方法是按照PDCA的思路进行，如图所示。在整个成本管理控制链中，不同阶段都存在成本管理的难点。
第一，目标成本的制定是重点也是难点。因为成本管理的源头是目标成本，后期成本的执行受控于目标成本，所以，目标成本设定的准确性与合理性，很大程度上影响成本管理的控制效果。由于房地产项目具备渐进明细的特征，随着项目的推进，项目目标成本会逐步细化，在不同阶段形成不同版本的目标成本，一般分为土地版、启动版、定位版、方案版、扩出版、预算版。后一个版本的目标成本制定是受控于前一个版本。
第二，项目前期的成本估算难。目标成本各版本中的每一个成本科目的数据都是基于“量价原则”形成，但前期策划及开发报建阶段进行成本测算时，施工图纸还没有出来，此时难以准确测算工程量，估算建安成本，，进而无法准确测算单方成本，因此，在没有图纸的情况下进行准确的成本估算是目标成本制定的一个难点。
第三，项目多方案成本比选难。在概念设计阶段，需要根据公司营销定位与营销卖点，策划多种方案，例如路网布置方案、停车布置方案、场地标高方案等，针对不同方案的组合，要进行成本测算。并需要运用价值工程对方案经济性和可行性进行比选，找到盈利最大化的产品组合。例如，应用容积率指标控制面积，结合市场需求对不同业态建筑面积的合理配置，建多少高层、多层、商业、别墅、花园洋房；配置哪些基础设施和配套设施，获得最大销售额。因此，每种方案的成本估算是难点，特别是每种方案的建筑单方成本。测算过程如下图所示。
成本形态构成
全部11层小高层
11层小高层+联排别墅
全部18层小高层
综合单方成本（元）
单方净利润（元）
项目净利润（万元）
第四，方案设计时的建安成本估算难。在方案设计阶段，目标成本的编制需要承接概念阶段所确定的指标，根据规划方案中的建筑方案，安装方案、结构方案等因素制定建造标准，形成方案阶段的目标成本编制。并根据根据建造标准快速测算目标成本，如图所示是某小高层项目建安成本估算。此时的各分部分项工程的建安成本测算较难，以门窗工程目标成本测算为例，常见的做法是根据窗地比估算出门窗的面积，窗地比就是量指标，可以根据规划的“建筑面积×窗地比”得出门窗工程的工程量。如下表所示。
综上所述，大量的测算工作需要企业积累足够的不同业态、不同产品、不同建造标准的单价指标、含量指标及百分比指标。指标的积累需要企业大量实际项目的数据，所以优秀的房地产企业在成本管理方面引入成本数据库，将项目成本管理链条变为闭环的成本管理圈。
3建立成本数据管理体系
3.1成本数据管理概念
成本数据管理是支撑企业成本管理由”核算型”向”价值型”升级的一项重点工作。成本数据库的建立就是以知识管理为理论基础，建立企业成本数据的采集，提炼，发布、应用的闭环管理体系，如下图所示。也就是企业通过搜集和积累项目开发全生命周期的成本数据，经过分析处理后、总结经验，形成各类成本指标，并利用这些信息为企业运营决策及新项目的成本管控、合约采购等成本管理工作提供指导和参考，评估成本管理绩效，以达到成本最低和价值最大化的原则。
3.2建立成本数据库的意义
建立成本数据管理的意义主要体现在企业和项目两个层面。如图所示。
& & & &3.2.1企业层面
1)有利于企业标准化水平的提高。
房地产企业的业务开展过程中产生的大量历史数据因为缺乏标准化，很难得到广泛持续的应用，比如材料价格数据、清单综合单价数据、工程指标和指数数据等。在一个工程建设项目中，往往会涉及很多的参与方，包括业主、设计院、咨询公司、总承包商、分包商、供应商等，工程造价信息在不同参与方之间传递过程中，客观上存在相互的理解和领会的差异，如何实现更有效的信息流通，工程造价信息标准化是必须要解决的一个问题。房地产企业应成立数据中心，建立了工程分类标准体系、清单编码体系、材料价格编码体系三个标准来实现工程造价信息标准化。
2)有利于企业知识沉淀与分享
成本数据管理有利于企业成本知识的沉淀与分享。首先，有利于知识的沉淀，房地产是个人才流动率相对较高的行业，工程项目是房地产的核心业务，关键、重要的人才流失往往带来项目知识的同步流失。企业通过建立成本数据库，将存在与项目经理、成本经理等关键人才脑海中的工程经验、成本知识等记录、汇总和复用，一定程度上避免人员流失造成的知识流失。其次，有利于知识的分享传递。由海量数据提炼积累而成的成本数据库，由于它本身包含了经验丰富的成本专家的核心经验和宝贵信息，带有成功实践的项目成本经验，经过分析提炼形成有用的知识，可以在公司内部充分共享、快速复制和项目应用，并可指导新人获得快速成长，有效地防止成本科目细则的缺项漏项。良好的成本数据库可包含标准的测算模型、产品技术指标、市场行情等经济指标
3)有利于企业成本管理的对标
将企业的成本指标与标杆企业的成本指标相比，可以诊断企业在哪些方面与标杆企业有差异，是否有改进的空间，以此来完善企业运营，并建立业务标准与管理规范，从而推动企业的成本管理水平从核算型向价值型提升。
3.2.2项目层面
&1)有利于项目决策层快速选择
成本数据库有利于项目在多方案决策时快速准确测算，为决策提供量化依据。在土地获取阶段，参与土地竞拍前，要做到心里有数，这个数就是参与拍卖所能承受的价格底线，能够基本保证土地成本在可控制范嗣内，不会出现盲目举牌，造成不可控制的局面。要做到这一点，必须做到事前算账，包括项目拟建的初步方案，产品形式，明后年的各种品类物业的销售价格。然后计算建造的成本，以销售价格最低的物业形态作为假定方案，在零利润的情况下计算出土地成本限额，进而得到所能接受的土地价格。
在项目概念设计阶段，房地产企业要在符合政府控规的前提下使土地价值最大化，以便获取最大收益。因此，需要确定项目的产品定位，根据定位确定不同产品方案，方案中包括业态、户型搭配比例、会所规模、绿地面积，软硬景配比、建造标准等，进而需要对各方案进行快速测算，得到不同方案的投资收益。这时，只有利用成本数据库中估算指标的才能快速准确的测算出每种方案的成本，得出项目的经济效益分析，帮助管理层快速决策。
&2)有利于管理层的监督审核
成本数据管理有利于项目管理层加强对项目成本的监督审核。例如，在项目实施过程中将，利用新项目与历史标杆项目在成本构成、经济技术指标等方面进行对比分析，找出偏差较大的科目，分析原因，发现问题，最终采取针对性措施解决“问题”。在这个过程中，较常见的对比项目是单方造价和指标含量的差异率，差异较大的就要引起高度重视，采取策略改进。
再如，在与乙方采购招标过程中，由于成本数据库有以往项目的采购招标指标，可以让项目在采购招标执行过程中提前做到心里有谱，有效的防控和杜绝乙方价格虚报。
&3)有利于执行层保质提效
对于项目执行层而言，成本数据库有利于测算工作更加准确、高效。例如，造价员在没有施工图的情况下利用历史工程数据的含量与清单综合单价，快速准确地测算拟建工程的成本目标。并且可以形成拟建项目的模拟清单，满足在图纸还未完整的情况下进行项目招投标。
3.3成本数据库的内容
成本数据库包含五大要素：规划指标、含量指标、单方指标、工程量清单综合单价、材料价格信息，他们都是项目开发各阶段重点关注的数据，也是成本测算的重要依据，成本数据建立的重点从这五大核心指标的有效积累着手。
1)建立“规划设计指标库”
规划设计指标是指容积率、绿化率、建筑密度、人口密度等指标数据。建立合理的规划设计指标库，并在政府相关部门的规范下，综合考虑当前项目产品的定位，合理科学地使用规划指标。例如容积率，它是指地块上总建筑面积与用地面的的比率。对于地产企业来说，容积率决定的地价成本在房屋中所占的比例，一般情况容积率越高，楼面地价越低，但产品品质，住户的舒适度会降低。所以在容积率指标的使用上，通常不平衡使用容积率，进行业态组合来有效的提高产品溢价及项目总货值。
2)建立“含量指标库”，精准测算工程量
含量指标是指项目结构、外装、内装等的一些经济技术标准指标数据，共分为四大类20项，例如钢筋含量、砼含量、模板含量、砌体含量、窗地比、精装面积比、防水面积比等。。因含量指标受地区、建筑类别、层高影响较大，含量指标库的积累需要综合考虑这些因素。
从“工程量=含量指标×规划指标”这一公式我们可以知道，在项目测算时，利用“含量指标库”中各产品的“含量系数”乘以本项目的项目/产品的“规划指标”，就能快速、精准地测算出项目各分部/分项工程的工程量，这也是含量指标的一大重要作用。
另外，“含量指标库”还可以在新项目设计过程中为限额设计提供参考和依据。在企业内部不同区域、不同产品中选择标杆，新项目设计时，对于同类产品的含量指标需要与标杆进行对比分析，要求设计单位在保证结构安全和产品品质的前提下，不得超过标杆的指标含量，引导设计院在方案及扩初阶段、施工图设计阶段采用更优化、更合理的结构方案来降低工程结构成本。
3)建立“单方指标库”，合理控制单方造价
单方指标即单位平方米（吨）的价格，一般分为建安总成本、结构成本、外装材料价、外装其他项、一般项、内装、机电7大类，具体如下图所示。
统一“建造标准”模板，是确保“单方指标库”的数据真实可靠的前提条件。建造标准是指对项目建设中各类产品的结构、门窗工程、装修、室内等设计规范及需要协调统一的事项所制定的标准。同一产品，不同的建造标准，单价差异很大。因此，在历史成本数据沉淀时，需要详细描述本产品的建造标准。同时，由于单方指标构成的人材机价格的市场变化，会影响单方指标的准确性，所以需要在进行成本测算参考时，加入市场价格的变化因素。
&4)建立“材料价格库”，把握招标采购主动权
在项目建安成本组成中，材料成本所占的比重达到60%～70%，控制好施工过程中的材料成本，提高企业材料管理部门及相关人员的管理水平，对于控制施工项目成本、实现项目利润最大化具有非常重要的意义。
材料设备的市场价格受到包括供求规律、通货膨胀、技术进步、政府宏观调控政策和区域发展程度等在内的多种因素的影响，变化速度快且程度不一。如果企业没有一个实时的材料价格库，则会在招标过程中处于非常被动的处境。
材料价格信息采集渠道有多种，常见来源有政府信息价、市场询价、甲指乙供材料的核价、材料实际采购价四种。其中，政府信息价由成本预算部从当地造价站获得，市场询价可由采购部负责，通过采购专员的市场询价、乙供材核价、实际采购价获得，形成内部指导预算价。
材料价格通过多种渠道采集入库，需要有入库审核机制，确保价格的真实可信。一般来说，材料品牌的选择应为项目所在地中常用品牌；对于每种材料的市场调查，需选择同等档次的两至三种品牌的价格进行对比；材料、设备市场价的报价前提是货到工地价，即工地入库价格，含运输、装卸及税金等费用。材料价格入库审核后，还要定期形成指导价在集团内发布，指导新项目成本测算、招标采购核价及乙供材核价。
5)建立“清单综合单价库”，工程采购有参照
随着《建设工程工程量清单计价规范（2013）》的发布和推广执行，工程量清单计价方式的应用越来越广。而且清单计价更适应工程招投标市场定价的要求，有利于施工企业自主报价，建立公开、公平的工程计价和竞争定价的市场环境，有利于业主控制和降低建设工程造价，提高资金的使用效益，促进建筑行业健康发展。
通过历史清单综合单价的积累，形成历史参考数据。在评标或审核过程中，为清单项的综合单价合理性进行审核、评判分析提供依据，帮助业主方控制成交单价，提高成本控制水平。而且利用历史清单数据在招标阶段没有详细施工图纸的情况下，参照历史类似工程进行形成模拟清单，指导招投标工作。同时在编制招标控制价与投标报价时直接查询、调用已完工程数据组价信息作为当前工程的组价信息，大大提高用户的组价效率及报价准确率。
3.4成本数据库的应用价值
成本数据库主要将数据有效的利用在新建项目中，实现数据价值的最大化。数据应用可以在项目建设各个阶段：
1)投资决策阶段
投资决策阶段需要进行投资估算，成本部在合理的成本指标框架体系和标准测算模型的规范下，企业将历史项目的成本数据存储在企业信息化平台中，并通过数据的汇总、分析、挖掘和转化，最终优化形成带有企业自身浓郁特色的标准成本库。当企业在拿新地做项目时，就可充分参考企业历史成本数据库的各项指标，根据过往项目成本结构、项目规划指标、产品指标、各项经济技术指标、地方性规费等快速进行成本测算和项目决策。
2)规划设计阶段
规划设计阶段需要确定合理的限额设计目标。目标的设置要合理、科学并符合项目实际情况，目标过高难以实现，目标过低会失去限额设计的意义。对分部分项工程限额设计需要依据库中的指标进行测算。例如对于抗震设防烈度6度的多层住宅钢含量控制指标为48kg/m2
3)招标采购阶段
在评标过程中，招标人可以对各投标方的投标文件进行审核对比。应用历史清单数据帮助招标方快速审核清单项描述，并对投标报价合理性进行判断分析。同时，审核工程价格的计算规则，计算每个清单项的综合单价平均值，并且分析出与平均值的差距、差额率等，根据输出的审核数据、结合事前设置的差额率，系统自动把过高、过低清单项自动筛选出来帮助造价人员快速审核。
4)施工阶段阶段
在施工过程中，对于甲指以供材料，当进行认质认价时，能够迅速从材料价格库中查询相应材料的价格，当出现差异较大时，及时作出决策。
5)竣工结算阶段
在竣工结算阶段可以采用对比审核法，依据成本数据库中的同类工程，对比各分部分项的单方造价指标，工料消耗指标，快速找出差异较大的分部分项工程，针对这些项目重点计算，分析差异原因，总结经验。
大数据时代的到来，数据已经成为重要的生产要素，在房地产企业的成本管控中，数据在各阶段产生的价值显而易见。因此企业需要与时俱进，利用先进的信息技术，积累企业历史数据，参考外部行业成本数据，积极挖掘数据中隐藏的财富，促进企业成本管控水平的提升，促进企业的可持续发展，为企业在“白银时代”创造更高的利润。
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