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        大數(shù)據(jù)視角下的高校資產(chǎn)管理系統(tǒng)優(yōu)化分析

        2018-12-13 06:57:48劉瑞芬
        武夷學(xué)院學(xué)報 2018年9期
        關(guān)鍵詞:管理系統(tǒng)資產(chǎn)預(yù)測

        劉瑞芬

        (武夷學(xué)院 資產(chǎn)處,福建 武夷山 354300)

        大數(shù)據(jù)是近年來信息技術(shù)不斷發(fā)展的產(chǎn)物,能夠運用新型處理模式完成對海量信息資產(chǎn)的管理,具有更強的決策力、洞察力和程序的優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍非常廣泛,洛杉磯警察局最早聯(lián)合加州大學(xué)利用大數(shù)據(jù)對犯罪行為進行預(yù)測,取得了良好的效果;統(tǒng)計學(xué)家Nate Silver利用大數(shù)據(jù)預(yù)測出了2012年美國大選的結(jié)果。目前很多國家的醫(yī)療行業(yè)都在海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)下積極推進醫(yī)療體系信息化發(fā)展,因而大數(shù)據(jù)分析也被逐漸應(yīng)用在醫(yī)療行業(yè)中。本文主要對大數(shù)據(jù)視角下高校資產(chǎn)管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)進行優(yōu)化分析。

        1 大數(shù)據(jù)的含義及特征

        大數(shù)據(jù) (big data)來源于2012年2月The New York Time網(wǎng)站上刊登的一篇名為The Age of big data的文章,其作者為Steve Lohr,[1]他在文章中指出,我們已經(jīng)進入到大數(shù)據(jù)時代了,尤其是在商業(yè)、經(jīng)濟等領(lǐng)域,決策不再是僅僅依靠經(jīng)驗和直覺了,而是得益于海量的數(shù)據(jù)和分析。

        所謂大數(shù)據(jù),不僅僅指的是數(shù)據(jù)的規(guī)模十分龐大,并且信息的類型十分繁多,更新速度極快。大數(shù)據(jù)定義兼顧到兩個方面,一是數(shù)據(jù)必須要海量數(shù)據(jù)的集合,其規(guī)模之大必須是在一定時間內(nèi)不能用常規(guī)的計算軟件對其進行內(nèi)容提取、綜合管理和處理。二是在提取、管理和分析的時候必須要依賴于全新的技術(shù)體系??偟膩碚f,大數(shù)據(jù)具有“4V”特征,分別是Volume(容量)、Variety(種類)、Velocity(速度)和 Value(價值)。

        1.1 數(shù)據(jù)總量迅速增長(Volume)

        數(shù)據(jù)總量巨大是大數(shù)據(jù)的基本特征,也是最根本的屬性。根據(jù)IDC的定義,在進行大數(shù)據(jù)分析的時候必須要保證數(shù)據(jù)容量大于100TB。導(dǎo)致數(shù)據(jù)容量劇增的原因就是當(dāng)今時代下的各類用戶已經(jīng)逐漸習(xí)慣利用網(wǎng)絡(luò)共享各種數(shù)據(jù),使得流傳于網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)越來越多;其次就是如今人們獲取數(shù)據(jù)的渠道越來越多,并且獲取數(shù)據(jù)的能力也在不斷加強,因此網(wǎng)絡(luò)上流傳的數(shù)據(jù)越來越接近事物本身,與真實世界的聯(lián)系越來越近,隨之而來的是數(shù)據(jù)的復(fù)雜性逐漸加劇,并且各種不同類型的數(shù)據(jù)同時涌入人們的視野,因此數(shù)據(jù)的總量呈現(xiàn)出不斷增加的趨勢[2]。另外一個主觀原因就是人們現(xiàn)在處理數(shù)據(jù)的方式和理念已經(jīng)發(fā)生了徹底的變化,人們已經(jīng)逐漸開始從多角度來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的精確分析,因此納入考慮范圍的數(shù)據(jù)類型越來越多,因此在客觀程度上就增加了數(shù)據(jù)樣本的總量,逐漸逼近原始的總體數(shù)據(jù)總量。

        1.2 數(shù)據(jù)類型更加多樣(Variety)

        大數(shù)據(jù)又一重要的特點就是數(shù)據(jù)的種類十分眾多且復(fù)雜多變,這與傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化信息時代有著根本的差異。原先的結(jié)構(gòu)化信息的主要屬性是大眾化和標(biāo)準(zhǔn)化,因此數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度呈線性增長的趨勢,新出現(xiàn)的數(shù)據(jù)也可以利用傳統(tǒng)的方法進行處理,不許用過多考慮細(xì)節(jié)問題,只需要提取出有用的信息即可。而大數(shù)據(jù)時代的信息變得更加半結(jié)構(gòu)化,無論是在生活還是工作中,非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)已經(jīng)占據(jù)數(shù)據(jù)總量的75%以上,增長速度也是原來的二十倍之多。

        1.3 數(shù)據(jù)處理更加迅速(Velocity)

        數(shù)據(jù)的動態(tài)采集技術(shù)是數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)娘w躍式發(fā)展,能夠在最短時間之內(nèi)完成對海量數(shù)據(jù)的實時采集、傳輸和分析,主體可以在最短時間之內(nèi)完成對整個環(huán)境變化了解和掌控,獲取到自己想要的信息,在此基礎(chǔ)上做出準(zhǔn)確的決策?;诖?,大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)處理速度得到了飛速的發(fā)展,已經(jīng)可以在1s之內(nèi)完成對全部數(shù)據(jù)的處理,得出最終結(jié)果,超出這個時間范圍的數(shù)據(jù)結(jié)果就是失效的。

        1.4 數(shù)據(jù)價值密度更低(Value)

        價值密度低是大數(shù)據(jù)的基本屬性之一,也是面臨的重要問題之一。在一般情況下,如果要獲得數(shù)據(jù)的全部細(xì)節(jié),大數(shù)據(jù)會提供數(shù)據(jù)引入策略允許采取所有原始數(shù)據(jù),但是這種引入方式會導(dǎo)致大量的錯誤數(shù)據(jù)被引入,造成數(shù)據(jù)的絕對數(shù)量激增,有效信息的比例會直接下降[3]。因此必須要著手于解決這一問題,從低密度的數(shù)據(jù)中過濾出真正有用的數(shù)據(jù)。

        2 大數(shù)據(jù)對高校資產(chǎn)管理的影響

        隨著社會的不斷發(fā)展,高校的資產(chǎn)總量得到了飛速的發(fā)展,尤其是資產(chǎn)管理的數(shù)據(jù)總量呈現(xiàn)出劇烈的膨脹趨勢,數(shù)據(jù)類型逐漸趨于多樣化,而現(xiàn)階段的資產(chǎn)管理模式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的資產(chǎn)用量,存在著管理系統(tǒng)落后、信息傳遞速度較慢、不能滿足實時查詢等功能,因此必須要在大數(shù)據(jù)環(huán)境下對資產(chǎn)管理系統(tǒng)進行升級優(yōu)化,使其能夠最大限度滿足海量信息資產(chǎn)的管理與應(yīng)用。傳統(tǒng)資產(chǎn)管理與大數(shù)據(jù)時代下資產(chǎn)管理的差異見表1。

        表1 大數(shù)據(jù)背景下的資產(chǎn)管理和傳統(tǒng)資產(chǎn)管理比對Table 1 Comparison of asset management and traditional asset management in a large data context

        3 大數(shù)據(jù)視角下的資產(chǎn)管理系統(tǒng)設(shè)計

        3.1 設(shè)計原則

        大數(shù)據(jù)最根本的原則不僅要求數(shù)據(jù)的總量大,還須有新型的技術(shù)系統(tǒng)的支撐,要滿足“4V”特征。在大數(shù)據(jù)視角下設(shè)計資產(chǎn)管理系統(tǒng)的時候必須要按照大數(shù)據(jù)思維出發(fā),建立起容量龐大,數(shù)據(jù)種類十分多樣化的數(shù)據(jù)庫(Database)和能夠達到安全與效率并行的數(shù)據(jù)處理品臺,使得輸出的數(shù)據(jù)結(jié)果具有更高的利用價值[4]。因此,系統(tǒng)建設(shè)的總體目標(biāo)就是能夠服務(wù)于有效的資產(chǎn)評價決策,實現(xiàn)資源的合理配置,避免出現(xiàn)資產(chǎn)閑置和使用效率低下的問題。

        3.2 資產(chǎn)管理系統(tǒng)軟件架構(gòu)

        該系統(tǒng)主要由三層組成,分別是感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。感知層的組成部分是RFID標(biāo)簽和讀寫器,RFID標(biāo)簽可以實現(xiàn)對每個固定資產(chǎn)進行標(biāo)記,然后利用讀寫器識別這些電子標(biāo)簽。網(wǎng)絡(luò)層的組成是由WIFI、2G/3G/4G網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的,利用網(wǎng)絡(luò)將讀寫器讀取到的數(shù)據(jù)標(biāo)簽傳輸?shù)娇刂浦行闹?。?yīng)用層主要是由DBMS(database management system ,數(shù)據(jù)管理系統(tǒng))和應(yīng)用系統(tǒng)軟件組成,可以實現(xiàn)對各個任務(wù)流程的管理,將固定資產(chǎn)的各種數(shù)據(jù)進行整合運用。

        3.3 主要功能模塊

        大數(shù)據(jù)視角下的資產(chǎn)管理系統(tǒng)可以有效提升資產(chǎn)管理的效率,使這種資產(chǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)最大限度地智能化和信息化,從采購到預(yù)算管理,到報表管理等等各方面都有涉及。

        3.3.1 系統(tǒng)管理

        該模塊主要包括的是用戶管理、權(quán)限管理和密碼管理,這些子模塊共同組成系統(tǒng)管理這一上位模塊。該模塊主要是對進行該系統(tǒng)的所有用戶進行賬戶管理,劃分不同職位的訪問權(quán)限,以及設(shè)置不同的登錄密碼。

        3.3.2 數(shù)據(jù)管理

        這個模塊主要實現(xiàn)的是對數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、導(dǎo)出和備份,是整個系統(tǒng)的核心模塊,在對數(shù)據(jù)進行管理之前,必須要讓所有數(shù)據(jù)錄入到系統(tǒng)之中,最終數(shù)據(jù)的結(jié)果也會通過該系統(tǒng)實現(xiàn)輸出。如果需要對數(shù)據(jù)進行備份的話也要依賴該模塊完成,此外還可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的恢復(fù)。

        3.3.3 報表管理

        該模塊主要的管理對象就是各部門、各類別、各年度的報表,將各種報表收集起來之后,可以在該模塊內(nèi)實現(xiàn)整合管理,將各類信息進行統(tǒng)一規(guī)劃和計算,對全部報表進行長期的保存和管理。

        3.3.4 采購管理

        這個模塊的功能就是管理每一個采購步驟,首先是制定出科學(xué)合理的預(yù)算目標(biāo),然后發(fā)起招標(biāo)活動,對各個應(yīng)標(biāo)對象進行審查,然后追蹤招標(biāo)全過程。在招標(biāo)完成之后,還必須要對全部的標(biāo)書文件進行儲存和管理。

        3.3.5 資產(chǎn)管理

        該模塊是整個系統(tǒng)中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié),主要的功能是資產(chǎn)查詢、資產(chǎn)變更和資產(chǎn)刪除,從而實現(xiàn)資產(chǎn)不斷增加的目的。

        3.3.6 預(yù)測管理

        對資產(chǎn)風(fēng)險的預(yù)測也是資產(chǎn)管理系統(tǒng)的重要功能之一,該模塊可以實現(xiàn)對資產(chǎn)需求的預(yù)測,資產(chǎn)配置的預(yù)測、維修的預(yù)測以及資產(chǎn)報廢的預(yù)測。

        該系統(tǒng)在運行過程中可以對資產(chǎn)實現(xiàn)靈活的管理,將采購與管理工作有機地結(jié)合在一起,使資產(chǎn)的配置更加合理,下面將對預(yù)測模塊進行詳細(xì)的分析。

        3.4 資產(chǎn)管理系統(tǒng)中的預(yù)測管理

        在設(shè)計預(yù)測管理模塊的時候才用的是多層次因果分析法,這種方法的優(yōu)勢就是實現(xiàn)對資產(chǎn)需求、配置、維修和報廢的全方位預(yù)測,使資產(chǎn)的利用效率達到最佳。多層次因果分析法的操作流程如圖1所示。

        圖1 多層次因果分析法的主要流程Figure 1 Main processes of multi-level causal analysis

        1.利用定量分析法計算出不同資產(chǎn)組合對使用者需求的影響;

        2.執(zhí)行預(yù)先制定好的what-if方案,通過需求模型進行預(yù)測和演練;

        3.根據(jù)上一步預(yù)測的結(jié)果,將資產(chǎn)的供應(yīng)和需求匹配關(guān)聯(lián);

        4.將各類信息進行整合,得出最佳資產(chǎn)管理方案。

        3.5 實例運用

        以某高校的投影儀管理為例進行詳細(xì)的說明,首先是要確定出和投影儀實際供應(yīng)和需求的所有數(shù)據(jù),對高校內(nèi)全部投影儀資源進行整合,然后對未來一段時間之內(nèi)所需要的全部投影儀數(shù)量進行預(yù)測,然后將全部初始數(shù)據(jù),包括設(shè)備數(shù)據(jù)、教師數(shù)據(jù)和學(xué)生數(shù)據(jù)作為建模的基礎(chǔ),利用相關(guān)的需求因素建立起初始需求關(guān)系模型,然后在模型的基礎(chǔ)上,建立起投影儀設(shè)備與單個需求之間的線性回歸模型,之后對模型進行多次模擬和測試,保證建立的模型合理可靠,最后利用全部海量數(shù)據(jù)建立起預(yù)測方案,將方案進行測試,將其中不合適的地方進行修改和替換,最終得出預(yù)測需求結(jié)果。其具體流程如圖2所示。

        圖2 實例流程圖Figure 2 Example Flow Chart

        4 結(jié)束語

        綜上所述,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)前信息時代主要的技術(shù)支持之一,各行各業(yè)都必須要抓住這一寶貴的機會,充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢和長處,實現(xiàn)對信息資產(chǎn)的合理配置和有效利用,使資產(chǎn)管理達到較高的水平。大數(shù)據(jù)視角下的資產(chǎn)管理系統(tǒng)可以靈活處理各類數(shù)據(jù),將其整合成為有序的集合體,實現(xiàn)快速的查詢功能,并且可以對各種資產(chǎn)的需求、配置、維修以及報廢做出精準(zhǔn)地預(yù)測,使高校能夠在最短時間之內(nèi)做出科學(xué)的資產(chǎn)管理決策,從根本上提高工作效率。

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