大数据与资产管理范文

大数据与资产管理篇1

关键词：国有资产；高校财务；信息化管理

伴随我国高等教育事业的迅速发展，高校资产规模不断扩大，资产构成日益复杂，管理难度与日俱增。资产管理方式日新月盛，经历了从手工管理、单机系统管理、网络化系统管理的变化，如今，大数据的横行、数据共享的出现更是让管理模式踵事增华，本文就财务平台与国资平台的数据共享和对接管理进行讨论研究。

一、财务平台与国资平台对接

高校国有资产管理部门作为学校的资产管理者，统筹学校资产管理，业务通常包含了资产购置、资产入账、资产使用和资产查询四个方面，而资产购置与资产入账环节需置于有效的财务监督之下，与财务管理部门密切关联。

（一）资产购置

在高校内，资产的购置涉及预算编制、购置申请，前者在财务管理部门、后者在资产管理部门。随着计算机网络技术在高校的普及与应用，这两个部门都有了日趋完善的管理系统，但不同部门间管理系统标准不统一，相互间自成体系，互不关联，导致数据信息差异。

目前，资产购置时，经办人员一般先到财务平台查询确认预算、然后到国资系统中申请购置。过程中，往往会出现物资购置完成后经费不足，无力支付的尴尬局面。原因有两方面：一是时间差导致，购置前查询预算充足，但申购过程中，财务平台预算发生变化，国资平台未及时获取更新，购置结束后才发现预算已超支；二是经费本不一致导致，经办人在查询时确认了财务平台上A经费本有预算，但在国资平台上申购时错填成了预算不足的B经费本。

这两类原因，本质上都是由于财务平台与国资平台上数据不一致造成的，因此，在两平台间建立密切的藕合关系，进行动态互动，实现数据共享、同步，迫在眉捷。

跨平台间实现数据迁移，消息中间件是一个很好的工具，鉴于业务系统常常使用Oracle数据库存储数据，自身拥有完善消息传递机制的ActiveMQ消息中间件是一个不错的选择。财务部门管理的各项目明细预算数据作为数据源信息，发送到ActiveMQ中间件，当某项目明细预算发生变动时，数据源上的触发器将数据变动信息通过JMSSender发送给ActiveMQ。然后目标数据库即国资平台关联的数据库，从数据源列表中订阅需要同步的同构数据，通过JMSReceiver接受来自ActiveMQ更新信息，实现同步。（见图1）

就资产购置而言，将与资产相关的财务预算信息与国资处共享，在国资平台上进行物资购置申请时，可以对关联项目的财务资金预审，预算满足需要，同时符合国资管理部门其他审核要求，则审核通过，并根据预扣机制，对采购资金进行冻结，保留经费额度，防止采购过程中资金被其他经济活动占用。冻结的“专款”保留，直至物资采购完成，资产入库并在财务报账完成生成凭证后，冻结的经费额度自动取消，转换为实际支出。

财务平台与国资平台的对接管理，让国资管理部门能严格按照项目资金情况对购置过程进行精细的财务预算控制，有效避免物资采购验收完成等待付款时才发现预算超支的情况发生，提高管理水平。

（二）资产入账

1.报销

物资设备购买完成后，通常会在资产管理部门打印固定资产卡片，然后到财务部门报销。如今财务相关的各类软件发展日益成熟，多数高校都引入了网上预约报销系统，将国资管理部门软件平台上的资产入库信息如购买的物资名称、型号、金额等，自动及时的传送到财务平台上的网上预约报销系统成为形势所需。利用前文所述同一套平台同步机制，即可达到同步数据的目的。资产入库信息进入财务网上预约系统后，完善相关负责人、管理单位签字盖章等手续。财务人员根据收到的材料，从后台核算软件调取具体内容，自动生成智能凭证，对该笔业务进行预处理。

财务平台与国资平台在此处的对接管理减少了两部门协同工作中资产信息的二次录入，既减轻了工作量，又提高了效率，保证了数据的准确性。

2.对账

资产管理部门关注资产、财务部门关注账务，但对于学校而言，二者皆重，且需达到账帐相符的要求。传统方式下，通常需要定期将来自两个独立系统的数据手工对比，时效慢，效率低，易出错，难以保证账帐相符。若将财务平台与国资平台对接管理，则可以在两系统间建立中间库，同时保存来自两部门的信息，再利用软件自动进行核对比较，及时，高效，准确率高。

使用中间库的模式通常会选择ETL （Extraction-Transformation-Loading）工具来对数据进行抽取、交换和同步。ETL处理数据源时可根据时间戳和效验码先筛选目的数据，有效提高效率，且对平台和数据源的支持都相对较高。（见图2）

财务平台与国资平台的中间库对接管理中，国资部门完成入库手续时，将入库信息如物资名称、型号、金额、关联项目代码等信息传送至中间库，接下来财务部门报销做凭时，财务核算系统从中间库调取对应入库信息，做账后，凭证信息如科目、金额等返回中间库，两部门数据在系统进一步完成实时核对，达到账帐相符。

中间库自动对账系统代替传统手工对账模式，能极大提高对账效率，减少人员工作压力，有力的促进账帐相符。

二、面临的问题

高校财务一般都是物理隔绝的内网，然而平台对接势必涉及与其他平台的联通，系统安全管理的风险与压力必然大大增加，网络病毒、软件故障、操作失误等都极易导致财务信息的泄漏、被篡改。因此，提高安全技防水平事关重大，主要可以从两方面着手：一方面系统在设计开发时应注重软件的安全性和保密性，避免病毒破坏或黑客攻击，另一方面还应加强日常防护，如：身份认证、通信安全、数据加密、访问控制、病毒防范、权限管理、硬件防护、及时备份等。同时，对系统管理员专业的计算机维护经验也有了更高的要求。

另一方面，资产管理除了房屋建筑、设备、软件、动植物，还涉及到低值易耗品，若管理部门对低值易耗品的申购、入库未纳入国资平台，那势必导致与财务平台数据不一致。对此，可先采取将低值易耗品独立出来，单独对账的方式，或批量导入国资平台，保持与财务平台一致。

三、结语

高校的国有资产是高校综合实力的重要组成部分，财务平台与国资平台的对接，有利于优化资产管理流程、提高管理效率，加强管理水平，使资产管理工作更加科学化、高效化。

资产的使用涉及到各归口管理部门，如学院、部处、场馆、后勤等，将国资平台与协同部门间进一步建立对接，有机整合，对建立高校统一的数字化、网络化、信息化管理平台越来越重要。

参考文献：

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[2]拾以婵.财务软件在学校管理中的应用分析[J].财会学习，2015（8）：160-161.

[3]王君德.大连医科大学国有资产管理系统设计与实现[D].大连理工大学，2014.

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大数据与资产管理篇2

(1.江苏省广电有线信息网络股份有限公司盐城分公司，江苏 盐城 224005；

2.盐城工业职业技术学院，江苏 盐城 224005)

【摘要】有线电视网络公司是我国大型的文化与信息传媒企业，固定资产是保障有线电视正常运营的硬件基础，但由于有线电视网络覆盖面广，固定资产的管理存在较大的困难。为提高有线电视网络公司固定资产管理固定资产管理效率，提出了采用RFID标签和读写器，结合城市WiFi进行终端固定资产管理的模式。

关键词 RFID；有线电视网络公司；固定资产管理

有线电视网络公司是我国从事广播电视的频道集成和传输；广播电视传输网络的设计、建设、改造、经营、维护和管理；因特网接入服务、信息服务；对广播影视、信息传媒等产业进行管理的主要单位，有线电视大容量、高安全等级的传输网络需要大量的固定资产，如信号传输设备、编码解码设备、测试仪器、计算机网络设备、监视和监控设备、电源设备、光纤线路、同轴电缆网和网管系统等，这些固定资产具有量大、面广、分散等特点，且很多固定资产都架在高空或埋于地下，资产管理人员很难弄清资产所在的具体位置，导致资产管理难度很大，很容易出现账实不符的现象。

RFID（Radio Frequency Identification）无线射频识别技术，是通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。有线电视网络公司可依靠RFID技术来提高资产管理的信息化、自动化、网络化和智能化，同时实现资产管理部门的信息共享，方便实时、准确的统计资产对帐数据。因此本文对利用基于RFID 技术进行有线网络公司固定资产管的模式进行介绍。

1基于RFID的有线电视网络公司固定资产管理系统原理

将固定资产信息编码写入RFID电子标签（必须具有防水、防油污和防撕裂等功能），RFID标签粘贴于有线电视网络公司固定资产上，RFID阅读器可自动采集和接收来自电子标签发出的无线信号，经过的解调与解码后，发送到管理系统，经过后台应用软件的智能决策，快速实现对资产的管理。通过RFID技术，可有效降资产管理员的劳动强度，并极大的提高资产管理效率和准确率，此外，所有资产都能时时“上网”，通过查询系统可以明确地查到每件资产的状态、去向等信息，也可实现资产管理部门的合同管理，加大资产管理的针对性和自动化监管。

2基于RFID的有线电视网络公司固定资产管理模式

基于RFID的有线电视网络公司固定资产管理系统主要由数据采集层、数据库层和管理应用层等系统组成。具体为：

（1）数据采集层：该层包括粘贴于固定资产上的RFID标签，以及资产管理员采集数据用的RFID阅读器，RFID阅读器可读取RFID标签中的固定资产数据。RFID阅读器采集的所有数据必须先经过数据采集层过滤之后再传递给数据库层，以达到减少数据库的冗余数据和减轻管理应用层负担的目的。

（2）网络（数据库）层：数据库层可采用SQL SERVER等数据库系统实时准确地保存大容量的数据。数据采集层和数据库层可通过目前各城市非常普及的WiFi无线技术建立联系，实现网络共享。需要注意的是要对数据库层设置数据安全和备份机制，以防止黑客攻击和数据不慎遗失等情况发生。

（3）管理应用层：管理应用是系统主要的应用展现层，可实现和管理用户的直接交互功能，包括系统管理、RFID标签管理、人员管理、资产管理、查询统计等等。

3结语

RFID是一项易于操控，简单实用且特别适合用于自动化控制的灵活性应用技术。目前已经在供应链管理、生产自动化管理、航空包裹管理、集装箱管理、铁路包裹管理和后勤管理等应用，也有在如高校等固定资产管理系统中应用的研究和报道，但在有线网络公司固定资产管理中的应用和研究还比较少，通过在资产管理系统中建立基于RFID 技术的现代化资产管理模式，可实现有线网络公司固定资产管理的精细化和准确化管理，可以使公司决策者在办公室内全方位掌握、监控固定资产，为现有设备的维修和新资产购买等提供可靠的依据。此外，RFID技术可以实现有限网络公司的资产彻底额清查，可解决目前有限电视网络公司固定资产清查难度大的难题。另外，RFID技术的实时监控和无线管理功能，减轻了资产管理人力、物力和财力的投入，可极大节约资产管理成本。同时RFID的智能感知，可实现自动化监管及报警，可极大节约固定资产的安保成本。但是目前，基于RFID的有线电视网络公司的研究和设计工作还处于尝试和探索阶段，各省市有线网络公司缺乏系统化设计，我国应尽快出台相关的政策，以早日实现游戏那网络公司固定资产的精细化管理。

参考文献

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［2］单承赣，单玉峰、姚磊．射频识别(RFID) 原理与应用[M]．北京: 电子工业出版社，2008．

［3］李颍.基于物联网技术的固定资产及仓储管理系统[J].智能处理与应用，2013（1）：81-83.

大数据与资产管理篇3

管理是人类生产和实践的需要，提高管理效率，增加效益是管理的目标，信息化管理是人类管理技术发展的又一重大创新和突破。随着智能电网的不断建设，WRMS、用户信息数据采集设备、设备运行?钐?数据采集系统、配电自动化设备等广泛的应用，大大的提高了电力企业对电网、用户和设备的数据采集和分析能力，加之电力企业的信息化建设不发加快，显著的提升了电力企业的信息化管理水平。目前电力供电企业已经成立了专门的数据中心和专门的机构来负责数据的采集、存储和管理工作，大数据已经达到一定的数量级并且还在连续增长。但另一方面供电企业在数据管理和应用方面，与互联网、通讯、电子商务等行业相比，还存在着较大的差距。为了更有效地、科学地、合理地配置固定资产和无形资产，集中力量，凝聚集体的智慧，有效的实现管理的目标，我们需要不断的创新管理方法，更新管理手段。在资产管理工作中，面对过去的管理机制和传统的管理方法，有很多不适应和低效率的状况需要我们不断的创新，深化改革，积极探索供电企业资产管理的现代化途径。

1 信息化管理的界定和特点

在本世纪初，国务院就颁布了《国有大中型企业建立现代企业制度和加强管理的基本规范》（试行），提出要加强国有企业的现代化信息管理和实现企业信息化技术应用。作为国有企业的供电企业也在此列。在2012年达沃斯经济论坛《大数据、大影响》议题下反复提及数据资产，数据被认为是和货币或者黄金一样的一种资产。计算机是上个世纪人类最伟大的发明之一，以计算机为物质基础的信息科学技术也飞速地发展并改变着现代工业社会，让人们的工作和生活习惯发生了巨变，信息技术已经成为企业发展知识经济的资源优势，信息化水平也成为企业的核心竞争力。企业应该重视信息技术在管理中的运用，把企业信息化管理作为战略性的手段。数据的巨大作用已经在互联网、零售业、电信、电子商务等领域得到充分运用，数据分析和挖掘，大数据分析在很多领域已经进入大规模应用阶段，出现了很多数据服务的专业公司。数据资产管理的核心是数据资产化，即将数据作为与实物资产、知识资产、人才资产一样的能为企业不断创造价值的核心资产，构建完善、统一的管控架构对其进行管理，更好的应对大数据发展对企业运营带来的挑战。对于供电企业来说，信息化管理是企业信息化的主要任务。企业信息化是指企业将计算机、网络、通讯等信息技术，全面应用于生产、营销、财务、资产管理、人力资源、研究开发、客户关系等经营活动，有效整合企业内部和外部的资源，达到企业的战略目标。企业经营与管理密切联系、相互促进，经营需要管理，管理为了经营。电力企业进行数据资产管理是电力企业信息化建设和电网智能建设的必然产物，也是进行实现信息化运营，开展大数据应用的必要途径。数据运营不仅仅限于数据的诊断辅助，而是企业的一切运营活动都基于数据开展，引导企业发展战略、经营策略乃至具体工作方针的制定。通过数据资产管理建设将大大提高供电企业的数据管理水平，形成统一的数据视图和数据规范，让各专业对数据价值的认识，为大数据应用做好准备。

2 供电企业数据管理现状

在国家大力推广信息化建设的过程中，以国家电网和南方电网为主的电力企业的信息化水平明显提高，收集获得了海量数据，具体可以分为以下四类：电网运行数据、电网设备数据、客户服务数据及企业内部运营数据。其中电网运行数据主要是指电网中各节点的电压、电流、功率、频率、电量及相位等数据，电网设备数据主要是指电网中各类设备的状态数据和台账数据，客户服务数据主要是指客户基本数据、用电行为数据以及服务数据等，企业内部运营数据则是指企业内部人、财、物、安全及科技管理方面的数据。目前供电企业存储的数据已经达到PB量级，并还在高速增长中，虽然建立了专门的数据中心和组织机构来负责管理数据，但与互联网、电信、电子商务等行业相比还有较大的差距，突出体现在以下三个方面。首先是数据质量有待提升，数据的准确性和更新频度与先进行业相比差距明显；其次是数据缺乏整合，不同业务条线的数据统计口径、区间都没有形成统一的规范，仅以购电量指标为例，公司内部的交易中心和财务部的统计结果都不一样，而且差异无法弥合；第三点也是最重要的一点，缺乏明确的数据应用场景，无法形成价值被广泛认可的输出，很多数据分析工作仍处于内部探索阶段。

3 加强供电企业资产信息化管理

就目前的情况来看，供电企业的数据管理水平与实现数据资产管理与要求还存在很大的差距，要想实现真正的数据资产管理、推动企业向数据化运营的转型，必须从组织模式、基础保障和应用场景三个方面同时开展工作：首先，建立数据资产管理的组织模式，数据资产管理与传统的数据专业化管理不同，强调企业内部所有数据的整合、共享和统筹管理，必须建立与之相匹配的组织模式。其次，夯实数据资产管理的基础保障。合格数据资产管理人才是推进供电企业数据资产管理的重要支撑，在现有的数据管理人员之外，还应重点培养、招募3类数据资产管理人才：数据资产管理规范制定者、数据应用科学家、数据资产清洗者，负责落实数据资产管理规范、推动数据清洗和整改，应具备较强的协调管控和贯彻执行能力。最后，拓展数据资产管理的应用场景。拓展数据的应用场景是体现数据资产价值、推动数据资产管理的核心驱动力，也是当前供电企业开展数据资产的难点，实际工作往往不清楚如何入手、该开展何种分析应用。比对、细分、溯源是传统商业智能分析中经常采用的分析思路，在大数据时段还要加上趋势。这可以作为供电企业开展数据资产应用的思路。

4 供电企业数据资产管理的方法

根据先进的企业开展数据资产管理的方法来总结，供电企业进行数据资产管理大概可以分为以下三个阶段：首先开展资产数据管理的规划设计，制定业务框架、明确总体目标、数据标准和数据视图、数据清洗管理规范、绩效评价体系、整体推进规划以及相关的组织、人才保障机制。其次根据顶层设计规划对客户数据和设备数据进行标准落地和数据清洗工作，提炼用户用电信息数据、设备运行状态监测数据，形成完整的核心数据视图和具体管理办法，在此基础上形成3～4个具备实际应用价值的分析场景和分析工具。最后根据顶层的规划来整体推进，分期、分批向电网运行数据和企业内部运营数据推广，并不断拓展数据资产应用的范围和深度。

5 结语

大数据与资产管理篇4

如今的信息时代，随着互联网技术快速发展，企业每时每刻都在产生各种的数字文档（包括各类数字图书、图形图像、视频等），这些数字文档在企业的运营发展中发挥着举足轻重的作用，它们不仅数量巨大、而且种类多样，这些各式各样的数字文档形成了企业的数字资产。使用好这些数字资产，并使现有的数字资产能为以后的生产服务并实现增值，已成为目前相关企业迫切需要重点解决的问题。立足于企业发展现状，对数字资产管理的关键技术进行分析，并建立数字资产管理系统的框架，对丰富企业管理，提高企业经济效益具有一定的指导意义。

关键词：

信息；数字化；存储；数字资产管理

21世纪是信息大爆炸的时代，企业每时每刻都在产生各种各样的信息资源。随着企业数字化程度的提高，如今的内容资产的制作速度也有了提升，企业也随之产生了大量闲置的数字资产。新时期如何使用先进的数字化技术处理、优化该类资产成为企业运营和发展的重要课题。

1数字资产管理

近几年来，随着互联网的飞速发展，印刷媒体、出版媒体、电视台以及互联网娱乐公司等媒体之间的的联系越来越紧密。如今的各大媒体企业都会建立自己的网站平台。除了通过传统模式以外，越来越多的信息会运用新的互联网技术进行传播。数字信息不同于金融软件和产品，它们是真正可以进行电子处理和传送的商品。随着网络信息量的逐渐增大，企业也慢慢发现这些数字信息不仅可以节省制作时间，而且可以反复利用，节约成本，并在一定程度上实现增值。这时，数字资产的概念便应运而生了。对数字资产的管理模式上看，和传统的内容管理本质上是一致的。在传统领域中，内容管理通常集中在档案馆或图书馆中，主要针对文档、图书、档案纸质载体以及版面、磁带、胶片等物理载体进行保存，管理上通常依靠专门的管理员。随着需要管理的内容数量快速增加，以及数字化程度的提升，对内容的管理和利用上也有了更高的需求。管理好现有的内容变得越来越重要。此外，不同类型的数据量也在增加，输出渠道也越来越丰富，内容的更新也越来越快。所以，对内容管理已成为相关行业的核心工作。为了适应这些需求，相关行业需要建立合适的内容管理系统，针对不同类型的大量数据进行管理和使用。数字资产管理也是从这种传统的内容管理发展而来的。如今，在数字资产管理的一些相关行业上，国内外的很多企业已经给出了很多解决方案，在软硬件资源和框架上也制订了一些标准。如Interwoven为国内用户推出数字资产管理解决方案，北大方正的报业的数字资产解决方案等。企业也更加地关注如何使用数字资产管理技术来更好地节省成本，提升管理水平，改善业务流程，提高经济效益。数字资产管理的相关技术虽然已经日渐成熟，但仍旧缺少系统的管理模式和标准。因此，国内外很多业内组织也在深入研究探讨数字资产管理的系统模型和方法，并应用于企业实际中，以对企业的数字资产进行更加完善的管理和应用，实现数字资产的增值。

2数字资产管理的意义

数字资产主要包含企业在生产过程中所形成的各种文字、图形、图像、视频等组成页面的基本元素和最终生成的版面文件。此外，随着数字化工作流程的逐步推广，企业生产过程中的各种参数也成为了企业内数字资产的一部分。如何使用好这些数据，使现有的数据能为以后的生产服务并实现现有数字资产的增值，已成为目前相关企业迫切需要重点解决的问题。如今的企业中，历史的以及新增的浩繁资料迫切需要进行数字化的存储、管理和使用，需要用数字资产管理技术来实现对管理观念、管理方法上质的变革，从而大幅地提高工作效率和服务质量，同时融合数据录入、制作、等多个子业务系统，并创设多种增值服务，科学有效地对不同种类的用户和组织，以不同的方式重复进行数据、交换与交易，从而实现数字资产的保值与增值。企业转向数字化资产管理以及新的数字化工作流程已是大势所趋。使用数字资产管理技术，不仅可以从众多的数据中挖掘更有价值的信息，帮助改善传统企业的工作流程管理，拓展新的业务；而且可以通过使用该系统来规范企业的管理方式，帮助企业构建协同化的工作机制，提高企业的工作效益。有了数字资产管理技术，企业生产的出版物、文档将能更好地发挥其自身的价值，之前的工作模式也将得到根本的改变。先进和完善的数字资产管理技术将帮助在激烈竞争环境中的企业不断发展进步。因此，建立相关的数字资产管理系统将是帮助企业提高市场竞争力的必由之路。

3构建数字资产管理系统

想把数字资产管理好，需要构建合适的数字资产管理系统。数字资产管理系统(DigitalAssetManagementSystem)是为数字资产提供管理、利用以及增值的方法的管理信息系统。它使得数字资产的保存、管理和运用变得更为便捷。数字资产管理系统包括两个部分：第一部分是软件管理部分，也是整个系统最关键最核心的部分；第二部分是存储技术，该项技术在国内外已经得到了广泛的应用，解决方式多样且越来越先进。数字资产管理系统的运行步骤一般包括：（1）收集数据：在数字资产管理系统下，进行数字资产的录入工作，也可对模拟资产做相应的数字化处理。（2）内容处理：对收集到的信息内容进行加工，使其成为能够存储和运用的数字资产，也可对现成的数字资产进行加工再利用。（3）存储并管理数据：存储、管理以及查询数据信息，是系统的主要工作。（4）数据：能够实现针对不同媒体的数据以及信息传递。（5）增值服务：提供数字资产增值开发的方法。组建数字资产管理系统的基本方式为：数据通过数据采集模块传送至内容管理模块，其中包含数据存储、编目、检索、传输，进入数据整合模块，形成符合不同要求的数字文件，经由数据分发模块进行多种媒体形式的分发，根据上述思想，数字资产管理系统具备了数据采集、内容加工、数据整合以及数据分发4项功能。实现了从数据的导入、信息的保存、数据结果的查询到内容的加工完善，再到出版等整个流程。如今，国内外有很多知名公司从事了数字资产管理系统的开发工作，如IBM、TS、高术、北大方正等。此外，国内外也有许多知名企业，如HP、Interwoven都有开发数字资产管理系统，以适应相关行业的需求，应用广泛。

4数字资产管理的关键技术

数字资产管理技术主要是解决企业生产运营中产生的结构化和非结构化数据的录入、管理、应用、增值等问题，在管理过程中，需要将不同类型的数字资产集中保存，并以数字化形式进行管理。最终目标是完成资产的优化管理以及增值，实现企业效益的最大化。在数字资产管理的关键技术中，主要涉及到元数据技术、分布式存储技术、编码索引技术等。（1）元数据技术：元数据是描述数据的结构化数据。目前，普遍都使用XML语言表示元数据，XML文档的结构通过XMLSchema来标识。XML文档表示的元数据；而XMLSchema描述的是元数据的结构。元数据能对每项数字资产进行正确的描述，数字资产管理系统通过提取元数据的方式为用户提供管理、查询和检索等服务。企业的生产运营中，各种数字资产都具有能反应自身特点的元数据。用户可以对数字资产的各类元数据执行模糊查询、精确查询、以及定位等操作。（2）分布式存储技术：分布式存储系统通常是以数据对象作为基本存储单元，这些数据对象包括规则的和不规则的数据。结构化、规则的数据直接存储在关系数据库中。而非结构化的不规则数据使用XML技术进行封装。然后用LOB(LargeObject)将信息存储于数据库的内部，也可将其存放在数据库外部，但需保持与数据库的连接，由本地的操作系统负责管理信息。

5结语

数字资产管理技术不仅可以帮助改善传统企业的工作流程，而且还能够规范企业的管理方式，提高工作效率。运用数字资产管理技术，可以使企业生产的各类出版物、文档更好地发挥价值。就目前来看，企业数字化程度的高低决定了企业是否需要引入数字资产管理系统。一部分企业数字化程度并不高，数字资产种类不多，且更新缓慢，而数字资产管理这种软件平台成本较高，盲目地引进会增加企业的负担。但是，随着企业数字化程度的提升，建立先进和完善的数字资产管理系统是帮助企业提高市场竞争力的必由之路。所以，相关企业可以用小步快走的方式构建自己的数字资产管理系统，达到巩固传统业务、扩展新业务，使企业能在竞争激烈的市场中立于不败之地的目的。

作者：李吴松 单位：武昌工学院

参考文献

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[2]蔡伟.印刷企业的数字资产管理[J].今日印刷，2009，（2）.

大数据与资产管理篇5

【关键词】 固定资产； 信息化； 全寿命管理

保定供电公司（以下简称“我公司”）是国有特大型企业，担负着保定市3区22县（市）的供电和220千伏及以下电网的规划、建设、维护等任务。多年来，公司在市委市政府和省电力公司的正确领导下，始终坚持“三抓一创”工作思路，积极落实科学发展观，企业改革、发展和稳定等各方面工作均取得显著成效，多项业绩指标名列河北省电力公司系统前茅。

国家电网公司刘振亚总经理提出建设“一强三优”的现代公司管理目标，资产优良是其中的重要组成部分。加强固定资产管理，大力推进信息化建设，是改进资产管理的最有效途径之一。多年来，我公司在固定资产信息化建设方面进行了许多有益的尝试和探索，为进一步加强资产管理和建设“一强三优”现代公司打下了坚实的基础。

一、公司固定资产的特点

固定资产是企业重要的生产力要素之一，是企业赖以生存的物质基础，是企业产生效益的源泉，固定资产的结构、状况和管理水平等直接关系到企业的运营和发展。根据财政部2006年颁布的新《企业会计准则》规定，固定资产是指同时具有下列特征的有形资产：为生产商品、提供劳务，出租或经营管理而持有的；使用寿命超过一个会计年度。固定资产属于非流动性资产，随着使用和磨损，通过计提折旧方式逐渐减少账面价值。对固定资产计提折旧，是对固定资产进行后续计量的重要内容。

作为典型的电网企业，我公司固定资产具有一些不同于其他行业企业固定资产的特点，具体表现为：

（一）固定资产价值量在企业资产总额中占特别大比重

供电企业不同于其他行业企业，存货较少，因而固定资产占资产总额比重较高，一般大于70％。固定资产管理水平高低直接决定着“资产优良”目标能否实现。

（二）固定资产种类繁多。根据国家电网公司固定资产分类及折旧年限表，固定资产分为输电线路、变电设备、配电线路及设备等十六大类。其中每大类中又区分为若干小类，每一类资产都有多种设备，庞大的资产种类给管理带来了很大的难度。

（三）固定资产分布特别分散

电网企业固定资产的一个突出特点是分布广泛，从地域上看，从繁华市区到边远山村，从现代化工厂到农家大院，电力设备遍及每一角落。从管理权限上看，涉及多个资产管理部门，包括总部资产、农电资产及托管资产等。由此造成管理难度很大，不易掌握和管理。

（四）固定资产更新比较快

电网企业要超前发展，就要高于国民经济的发展速度，才能更好地服务经济社会发展。因此，电网企业必然要不断加快技术改造和设备更新。以我公司为例，固定资产的年均增长速度在18％左右，接近本地GDP增长速度的2倍。

（五）固定资产核算受政策变更影响大

电网企业属于资金密集型企业，固定资产占企业总资产比例很大，固定资产目录调整、折旧政策的变化与调整都会对企业成本产生较大的影响。

鉴于以上特点，传统管理方法已经难以适应公司高速发展的需要，伴随着固定资产规模日益扩大，亟待转换思路，运用现代管理手段加强固定资产管理。

二、固定资产管理存在的弊端

（一）固定资产管理体制尚待理顺

目前实行的仍是固定资产分级归口管理体制，各个部门分工负责：财务部门负责价值管理，生技部门负责技术管理，保管使用单位负责实物管理。由于缺乏统一协调，各部门之间难以理清分工合作的责任、权利，不利于管好用好固定资产，如有的保管使用单位不清楚固定资产的价值和尚可使用年限，盲目报废固定资产等。此外有些单位在实物管理中，不能保持完成统一的固定资产卡片数据，管理混乱。

（二）价值、技术与实物管理结合不够密切，管理缺位

固定资产管理是一个系统工程，从立项建设到完工，再到实物管理牵涉到多个部门，只有密切配合和经常沟通才能做好此项工作。以我公司为例，固定资产卡片有48 000多张，如果要求财务人员每一张卡片都一一核对到实物的话，明显不切合实际，这就要求价值管理、技术管理与实物管理加强配合，需要各级固定资产管理人员密切配合。

（三）农电资产管理不到位

到2006年底，我公司农网改造已形成固定资产占公司固定资产总额的44%，这部分资产散布于各县级供电企业，我公司对这部分资产的管理基本上限于账务核算部分，账面核算准确性也较差，价值管理、技术管理与实物管理长期脱节，并且对这部分资产的维护和保养缺乏必要的资金支持。要做到对这部分固定资产实际意义上的管理，还需要相关的配套措施和具体实施办法。

三、固定资产管理的信息化实践

随着会计电算化的日益普及，人们已越来越借助电脑和网络开展各项管理工作，固定资产的信息化管理是大势所趋。多年来，我公司致力于固定资产管理的探索与创新，特别是在固定资产信息化建设方面做了大量的工作，取得了比较明显的成绩。

（一）固定资产信息化建设的主要任务

1.反映和监督固定资产的收入、调出、保管、使用以及清理报废等情况，采集、建立和维护相关资料，主要体现为对固定资产增减变动的确认、计量、记录和报告，客观及时反映固定资产实有数额和增减变动历史数据。

2.根据有关规定，正确计算固定资产折旧额，以便正确计算成本，保证固定资产再生产资金的需要。

（二）固定资产信息系统的主要特征

作为财务信息化建设的一个子系统，建成后的固定资产信息子系统具有以下几方面特征：

1.数据量大，数据在计算机内保存时间长。由于固定资产卡片较多，而且反映每一项固定资产的信息项目也比较多，为了便于企业各部门随时掌握固定资产的详细情况，系统内需要保留每一固定资产的详细资料。为了加强企业对固定资产的管理，保留必要的审计线索，即使是已淘汰的固定资产的资料也必须保留。

2.数据处理的频率比较低，数据处理方式比较单一。除了系统初始设置时需要输入大量的固定资产详细数据外，在系统的日常业务处理中一般只需要输入少量的固定资产变动数据、每月计提折旧以及必要时输出报表和统计分析数据，数据处理的频率明显小于其他会计信息子系统。虽然计提折旧的工作量较大，但计提折旧的算法比较简单，数据处理比较容易。

3.数据综合查询要求较强，数据输出主要以报表形式提供。为了满足企业对固定资产核算和管理的多方面需要，建成后固定资产信息系统具有较强的查询和分类统计功能。

（三）固定资产信息化建设的实践

领导重视是实现固定资产管理信息化的关键。固定资产管理信息化的一个重要原则就是要有企业领导的参与、支持。我公司在固定资产管理信息系统的实施过程中，积极向市公司、省公司财务部领导汇报工作进展，有关领导都做出专门指示，以保证系统应用的顺利进行。如果说，“科教兴国”是本世纪我国的发展战略，那么“科技兴企”就是保定供电公司的企业管理精髓。现在将信息技术、先进的管理方法引入企业管理中来，已经在保定供电公司形成风气。

我公司固定资产信息化建设起步于上世纪末，从1999年开始，我们为信息化建设做了大量的准备工作，基础资料基本备齐。在省公司财务部的高度重视下，公司财务部设立了专职电算化岗位、固定资产管理岗位，制定了《保定供电公司固定资产管理制度》《保定供电公司会计电算化管理制度》，为系统的实施进行了必要的组织准备和制度建设。从2000年起，我们将所有资料数据录入，做成完整的数据库，并运用远光固定资产管理系统进行管理，同时与远光账务核算系统建立链接，使得固定资产卡片变动与账务变动同步，有效地保证了固定资产账卡一致。固定资产管理系统于2002年正式投入运行。

（四）固定资产信息化建设的效果

1.规范了固定资产卡片等基础资料，使得固定资产数据查询快捷方便。我公司原来的固定资产卡片为纸质卡片，且资料不全，账卡不符。经过信息化建设规范，固定资产账卡相符，卡片数据从开始的8 000多张增加到现在的48 000多张。根据精细化管理的原则建立固定资产统计查询方案，在数据库里可以从保管使用单位、固定资产构成分类及资产性质等方面查询到各种信息，使得固定资产的数据查询成为举手之劳。固定资产的任何变动包括新增、调入调出、报废及出售等都与账务管理系统及时核对，保证固定资产的账卡同步变化。

2.信息化建设保证了固定资产折旧的准确性。对固定资产计提折旧来说，信息化建设最大的好处就在于按单张卡片提取折旧，从而保证了固定资产折旧的准备性。我公司原来按固定资产类别分类提取折旧（可能现在还有很多单位分类提取折旧），由于卡片量大，无法区分某一类别中是否有超期服役的固定资产卡片，信息化建设以后，对于超过计提折旧年限的卡片，系统会自动过滤掉，不再参与折旧计算。

3.信息化建设节约了大量活劳动，使得财务人员将更多的精力专注于固定资产管理的其他重要方面。电网企业每年的电网建设都会很大，都会形成大量的固定资产，一个基建项目少则几百张卡片，多则上千张卡片，仅手工制作卡片就是一项十分耗费时间的工作，信息化建设后仅需数据转换就会完成卡片形成过程。通过固定资产卡片计算所取得的数据能够很快完成，既省略了手工状态下的复杂计算，也提高了核算的准确性。

四、后续工作设想

我们运用现代科技手段，在固定资产核算管理上，保证会计数据的真实和准确，但由于自身的限制，还有一些方面需要加强和提高，在适应现代企业要求方面还有许多工作要做。

（一）继续完善固定资产管理信息化系统

我公司目前采用的固定资产管理软件是远光会计软件，由于该软件的固定资产系统应用不是很广泛，软件本身的功能不太完善，我们将与软件公司长期合作，持续完善和提升软件功能，优化软件程序，在固定资产卡片数量越来越多的情况下，提高运算效率。拓展软件管理功能，使得软件在给定条件下，能够自动预警和提醒财务人员做好管理工作。完善数据接口，使得软件在卡片数据导入导出方面更加便捷。加强数据库安全，避免数据库遭受意外破坏。建立完善的固定资产数据网，实现数据共享，使各部门、各级固定资产管理人员都能根据授权使用同一数据库进行查询、操作与管理。

（二）进一步理顺固定资产管理体制

由于目前的分级归口管理体制缺乏统一组织，很难做到统一领导，协调一致。建议统一研究固定资产管理中出现的体制问题，提出解决方案。研究固定资产的更改、更新方案，使价值管理、技术管理和保管使用有机结合起来，达到固定资产的有效使用。由于电网企业大规模的农网造成，形成的大量农网资产，我公司44％的固定资产属于农网资产，分散于各县电网企业，实际上只能进行价值管理，与实物管理背离。在当前农电管理体制尚未理顺的情况下，应当尽快出台管理办法，如委托代管、有偿使用等方式，以明确责、权、利，既高效率地发挥这部分资产作用，又方便管理。

（三）创建适应现代化企业要求的固定资产管理模式

大数据与资产管理篇6

关键词：数据时代；高校资产管理；信息化建设；措施

一、数据时代高校资产管理信息化建设的重要意义

大数据管理机制是在一定时间范围内对数据进行捕捉和综合分析，并且能集中处理相关数据，对数据的运行趋势和管理要求进行综合分析，保证海量信息能得到优化处理，确保管理机制和控制措施的最优化。

在高校资产管理项目中，要利用大数据对管理项目进行综合控制，高校管理人员利用大数据资源能提高资产管理的效率，确保信息传递模型和处理效果的最优化。一方面，大数据有利于更好地实现资产变化效果。传统管理机制中，无论是项目精确性还是项目效率体系都存在相关问题，而利用大数据处理机制，能实时掌握信息和数据资源，并对其产生相关反应，从根本上提高了高校资产管理信息化建设的效率。另一方面，大数据信息处理机制能提高高校资产的利用效率。在资产管理模型中对数据管理项目进行分析，确保透明性和高效性；对数据进行统筹分析，能对高校相关信息和设备资源进行整合和处理，这在一定程度上提高了高校资产管理信息化的处理效率。

二、数据时代高校资产管理信息化建设的优化措施

1.提升管理制度实效性。在信息管理机制的建立过程中，要积极构建更加系统化的控制措施，为了进一步满足大数据分析机制，高校资产管理模型要在制度机制建立过程中升级控制机制，确保管理维度和控制机制贴合实际需求。首先，相关部门要结合资产管理部门的具体要求，建立健全更加系统化且统一的资产管理部门和运行体系，从根本上改善基础设施问题并实现标准化流程。其次，要实现资产管理信息项目的共享机制，这不仅是对资产管理信息进行整合，也是对大数据分析环境的统筹处理。最后，要结合信息记录对入账和出账数据进行统筹控制并优化变更项目。

2.优化管理人员综合素质。高校资产管理项目中，要积极落实信息化处理机制，项目管理人员不仅要具备专业财会知识和资产管理知识，也要具备一定的计算机能力。企业要积极建构更加有效的培训项目，在提高员工专业能力的基础上，优化员工的综合素质，并提升其岗位责任感；而管理人员应当了解资产管理的数据，为高校进行有效决策提供有效依据。与此同时，高校应加强培训力度，提高信息化设备的使用效率，促进资产管理信息化处理效果，为项目运行和综合化升级奠定坚实的基础。

3.升级资产管理分析机制。在实际管理项目的建立过程中，要构建系统化处理机制，确保处理模型和系统化控制体系的完整度，以此建立高校资产管理的大数据分析系统，提升控制维度，在结合数据分析机制的同时，升级管理结构和运行维度，进一步提升高校资产信息管理模型的综合化水平，为高校管理提供决策参考。在分析机制的建立过程中，管理人员要结合实际需求进行统筹分析，确保控制维度和管理模型符合标准，运行系统化处理机制。另外，管理人员要结合管理分析机制，提高数据处理效果；结合资产控制要求，υ诵形度和数据处理机制进行统筹分析和综合化处理。

4.实现数据综合应用。要想优化数据综合应用模型，相关管理人员应对高校资产信息进行系统化存储，对相关数据分析机制和存储系统进行统筹控制，保证政府部门和高校管理项目的平衡，在升级管理维度的同时，进一步建构系统化的处理机制和数据分析机制。伴随高校资产管理信息化的升级，利用数据分析系统能提高信息处理的效率。基于此，高校资产信息的大数据分析项目中，相关管理人员要结合实际情况和数据分析机制，对价值变化以及运行维度进行统筹分析，从而有效减少资产浪费，保证资产结构得到最大优化。只有确保信息和数据处理效果同步优化，才能在提高控制维度的同时，确保数据应用效果符合标准。

三、结语

在大数据背景下，高校资产管理信息化建设项目要积极应用现代化管理机制，确保信息运行维度和处理效果的最优化。高校要结合实际情况对资产信息资源进行系统化处理，挖掘高校资产的潜力，强化信息处理效果，在提升高校综合竞争力的基础上，为高校建设项目综合性升级奠定坚实的基础。

参考文献：

[1]肖锋.大数据时代的高校资产管理模式变革趋势探究[J].财会学习，2015，14（12）：179-180.

[2]单存波.基于RFID的高校固定资产管理系统设计与实现[D].杭州：浙江工业大学，2013.

大数据与资产管理篇7

（一）商业银行的投资管理增加值估算

从2004年光大银行发行第一款外币与人民币理财产品至今，银行理财产品已经发展得很丰富，涉及了债券货币类，股票与结构类等等5。关于理财计划的运营模式，制度分析等，已经有很多研究，但是，关于理财计划的投资管理的增加值核算却是很少，而且数据也是比较缺乏。本文从仅有的公开资料中获取如下数据。因为没有银行业的投资收益与管理费的规模，只有商业银行、证券公司与信托公司理财产品的规模余额。另外，有下文表3中的证券公司2007与2008年度的资产管理净收入的数据来源。所以，可以采取类比估算的方法得出商业银行理财产品的管理费：就是用证券公司的管理费与其管理的基金规模之比，计算出两者的比例，然后乘以商业银行理财产品规模，得到商业银行理财产品的管理费总和。然后，估算出商业银行理财产品投资管理的增加值（等于管理费×75%）。最后，需要指出的是，银行一般没有放开直接投资活动，所以不需要计算银行直接投资的投资管理。对于2006年，没有数据，直接给出大致合理的估算。

（二）证券公司的投资管理增加值估算

2005年规范后的券商集合资产管理业务，已成为继QFII和保险资金入市后证券理财市场的一支新兴力量；并且，不同于商业银行，证券公司还有直接投资活动，这里面有不少投资管理的增加值。目前，金融业增加值核算把所有的投资收益直接计入GDP，会高估金融业的GDP。证券公司的理财计划投资管理活动明显小于银行的投资管理活动。观察表1，可以发现，证券公司理财计划规模一般只有银行业的十分之一左右。而且，数据来源非常有限，只有2007年与2008年的数据。

（三）保险机构的投资管理增加值估算

与银行券商相比，保险机构的投资管理的历史比较悠久，数据比较全面。保险公司投资管理的保险资产可以是自有资金，也可以是来自保险准备金。可以获取的数据是各类保险机构的投资收益总和。这里的数据是属于投资收益，所以需要先估算出直接投资的管理费（等于投资收益×20%），然后估算出直接投资（自己管理）的投资管理的增加值（等于管理费×75%）。需要指出，专门的保险资产管理公司负责管理保险机构的资产，这部分投资收益已经在表格中包含进去。

（四）信托公司的投资管理增加值估算

信托业在中国的发展历程很特殊，自1979年恢复业务以来先后经过五次较大的整顿。2001年后，以《信托法》、《信托投资公司管理办法》等的颁布实施为标志，我国信托业基本结束混乱不堪的局面，步入规范运行的轨道。信托公司的收入主要分为信托手续费、股权投资收入、利息收入、证券投资收入。其中，手续费就是信托公司按委托的金额和期限向委托人收取手续费，就是投资管理的收入。受托管理的资产包含了基础产业资产、房地产资产、证券业资产、实业资产等，这些资产有些不是金融资产，是直接作为实业被信托实体持有的，本来应该是分别计入其他产业9。比如信托实体持有房地产并且出租的，就是属于房地产业；持有基础设施收费的，就是属于电力、燃气及水的生产和供应业或者建筑业。虽然，本文的投资管理中的投资是金融投资或者珍贵物品投资，但是，本文的估算投资管理增加值，把信托公司受托管理非金融投资也纳入估算范围。因为，一方面，目前的金融业核算也是把这些本来属于其他产业的部分纳入金融业核算的，另一方面，信托公司操作上完全可以增加投资的层次，让信托实体投资房地产企业或者基础设施企业，不直接持有这些资产，符合金融投资特征。这样操作，信托的收益多少变化不大，更重要的是，规范运作的模式符合国家统计与经济调控的规范。综上考虑，本文把这些非金融投资的收益也纳入投资管理估算，就是意味着信托公司受托管理的资产全部认为是投资管理的对象。自营投资收益由股权投资收入、利息收入、证券投资收入组成。根据资料中数据加总计算而成。先估算出自己直接投资的管理费（等于自营投资收益×20%），然后估算出直接投资的投资管理的增加值（等于管理费×75%）。由于管理信托资产，可以估算出他人投资管理的增加值（等于手续费×75%）。最后，加总信托公司自己投资管理的增加值与他人投资管理增加值，得到信托公司的投资管理的增加值总和。

（五）证券投资基金管理公司的投资管理增加值估算

证券投资基金分为公募基金与私募基金，目前《证券法》规范的都是公募信托型证券基金，这是发展最快最受瞩目的投资基金。公募基金的数据比较容易获得，根据《2010中国证券投资基金年鉴》，可以获取关于公募证券投资基金的管理费。

（六）股权投资基金管理公司的增加值估算

与证券基金相反，股权投资基金目前只有私募股权投资基金，是当前发展最快的一种投资基金，目前只有最新几年的数据。股权投资基金组织形式有信托型、有限合伙型与公司型。信托型股权投资的比例最少，而且在信托业中，股权投资是和其他投资形式混合起来一起核算。另外，有限合伙型只是2007年新《合伙企业法》后才出现的企业形式，所以数据更少。管理咨询收入属于经营收入，所以，可以直接估算他人投资管理的增加值（等于管理咨询费×75%）。以自有资产从事创业投资所得收入中的股权转让收入与股息红利收入是直接投资收益，所以需要先估算出直接投资的管理费（等于投资所得收入×20%），然后估算出直接投资的投资管理的增加值（等于管理费×75%）结果。最后加总数据可得总的增加值。可见，股权投资管理增加值的规模远远小于证券投资基金增加值。

金融业中投资管理增加值的解释

（一）增加值估算的加总与分析

加总前面所有的投资管理的增加值估算（商业银行，证券公司，保险机构，信托机构，证券投资基金，股权投资基金），得到的应该是金融行业投资管理增加净值，还应该是加上折旧，才是总的投资管理增加值。根据2007年金融业折旧与工资的比例（19:349），确定总的投资管理增加值。可以归纳为一个表格如下。基本上，以上六个子行业已经包括了所有的投资管理活动。而且，估算更多是从投资管理机构的角度入手的，而不是从投资基金入手。这样，有些子行业管理的基金已经超出了本行业基金的范畴，比如前面提到的阳光私募基金，特别是企业年金与社保基金。自2006年中期按新管理办法运作的首只企业年金正式入市以来，企业年金规模越来越大。但是，这些年金都是由合格的管理机构管理的，有基金管理公司、信托投资公司、保险资产管理公司或者其他专业投资机构。这些投资管理大多数已经在投资管理机构中估算过了，没有遗漏。当然，小标题已经强调了都是属于金融业范畴的估算。金融业之外的一般企业，也会有不少企业直接投资，这里面也会有投资管理。只能从资金流量表中得到有限的上市股票与债券的利息净流量；但是，没有毛流量与未上市金融资产的数据，所以，对于完整的投资收益数据，无法获取。在先前核算方法的论文中，已经指出需要特别关注那些有专门直接投资部门的企业，里面的投资管理的增加值不小，但是，按照目前的核算方法，里面的投资管理已经基本上统计在企业所在产业的增加值里。最后只是给出了2006年到2009年的数据对比，由于数据序列不多，很难展开计量分析。本来可以展开投资管理增加值与基金资产规模，银行储蓄规模，保险资产规模，GDP规模，股市流通市值与股市交易量等进行比较研究。本文估算的是各个类型的投资管理增加值的加总，但是，各个类型的投资对象却很难加总，所以，进行投资管理增加值与投资对象的一些定量分析很难展开。

（二）投资管理增加值估算的解释

需要指出，这些统计数据可能本身就有一些问题，比如银行业数据可能高估了，股权投资数据可能低估了。总体上，高估与低估会抵消一部分，加总额也是有一定参考意义的。关键是，本文提出的统一的估算方法，便于统一核算与比较，也便于可能日后统一的修改。观察有限年份的数据，可以看出，投资管理增加值明显具有顺周期性质，在2007年的牛市，增加值很大；2008年的金融危机，增加值普遍变小；但是，总体上，投资管理呈现高增长的趋势，在金融业中的比重越来越大。最新的媒体数据显示，银行券商理财计划发展速度非常迅速，股权投资基金的发展速度也是呈现井喷状态。随着社会的发展、专家理财的理念深入人心与规范的制度环境的建设，正如前文指出，在不久的将来，投资管理增加值在与金融业国民经济中比重会加大不少。本文没有调整金融业总的增加值，同样因为金融业增加值有高估与低估的因素，一方面，金融业直接把投资收益计入增加值，主要体现在证券公司与保险公司的直接投资，这会高估一部分金融业增加值；另一方面，金融业少核算了一部分增加值，主要是股权投资基金与私募证券基金，股权投资原来被划分在商务服务业，私募证券投资很难被核算进增加值。综合考虑，本文为简化分析，没有调整金融业的增加值，也是便于统一比较与调整。

大数据与资产管理篇8

■大数据掀起企业发展革新浪潮

大数据时代，数据逐渐变现为独特的流通货币。企业大数据的真正核心应用价值不在于数据本身，而是利用数据在企业内部驱动管理模式的转变、营销模式的创新和IT系统架构的变革等，通过大数据的运用，促使企业经营业务的顺利开展，为引导企业战略决策提供重要的依据。

大数据驱动企业管理模式转变。大数据时代推动企业管理模式转变主要体现在“数据资产化”和“决策智能化”两个方面。

大数据驱动企业营销模式创新。大数据时代，企业营销模式的创新主要体现在对消费者的需求预测和对产品的功能性验证两方面。企业在运用云平台模式的基础上，构建了畅通的用户行为和反馈的获取渠道，再引入Hadoop等轻量级、开源的大数据分析工具，通过大数据分析，深刻理解消费者的需求。

大数据驱动企业IT系统架构变革。IT系统是大数据的根基。现代企业IT系统架构模型多以Scale-UP为主，主要建立在IOE（IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储）+Cisco模型基础上，能够适应既定模型下一定数据量的业务流程的要求。而大数据时代对企业IT系统的要求将会超越现有厂商架构的技术顶点，IT支出与数据信息的增长将呈现线性正相关。企业面临成本、技术和商业模式的严峻挑战。目前，国产化热潮来袭，呈现出利用Scale-out架构+开源软件逐步替代现有系统架构的“去‘IOE’”的信息化建设趋势。

■大数据时代企业信息资源管理的难点

大数据时代，物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术在企业产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理、决策支持等环节的应用逐步深入，具有“大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）、价值（Value）”特性的信息被大量创造出来。这些信息资源在统一标准规范、实时精准管控和深层价值挖掘上难度较大，企业面临信息资源管理的巨大挑战。

结构复杂多样，统一标准规范难。大数据时代，信息资源在组织上表现为非线性化，超文本、超媒体信息逐渐成为主要的方式；同一服务器上的信息资源也可能在数据结构、字符集、处理方式等方面存在差异。大数据这一结构复杂多样的特性给信息资源统一标准和规范的建立带来麻烦，使得体量庞大的结构化和非结构化的信息资源处于无序组织状态。标准化、规范化企业信息资源是未来企业信息化建设的重点和难点之一。

动态性与交互性并存，实时精准管控难。大数据时代，互联网信息是企业信息资源的重要组成部分，丰富的网络信息资源为企业数据获取提供了便利，这些资源为企业进行大规模、精准化的消费者行为研究提供了机会，而互联网信息的动态性是显而易见的，具有很大的自由度和随意性。同时，交互性是网络信息传播的最大特点，互联网形成了企业与用户沟通的桥梁，企业和用户共同参与，使得信息双向流动。

数量庞大且内容多样，深层价值挖掘难。大数据时代企业信息资源包罗万象，一方面是与外部的客户、合作伙伴通过文本信息、社交网路、移动应用等形式进行互动时产生大量的数据；一方面，企业内部生产研发、综合办公、视频监控等日常经营管理活动产生的大量信息。

企业信息资源管理体系

与信息技术发展不对称

■传统粗放式信息资源管理的整合度不高

企业信息资源长期处于粗放式管理状态。企业对内部产生和外部反馈的大量数据信息仅仅是存储下来，缺少信息的甄别、分类、整合和加工，很少利用信息进行管理决策，信息资源的利用率非常低。大多数企业缺乏有效的方法、手段和机制对信息资源进行管理，无法及时有效的对信息资源进行提取、集成和分析，整合度非常低。

■信息资源管理缺乏对大数据的深度认知

就企业而言，信息资源管理的核心目标就是确保信息资源的有效利用，做到正确决策。企业只有深度认知大数据特征以及大数据给企业信息资源管理带来的难点，才能有序组织和管理结构复杂、大量、实时且潜在价值高的数据信息，才能及时、准确地挖掘分析出海量数据信息的潜在价值，才能确保信息资源的有效利用。然而，多数企业在信息资源管理过程中，对大数据的认知还只留于表面，导致信息资源的有效利用率偏低。

■信息资源管理缺乏数据治理体系化建设

数据治理尚属比较新兴的、发展中的概念，随着“大（大数据）云（云计算）平（平台）移（移动互联网）”等新一代信息技术的飞速发展，对企业数据质量的要求越来越高，企业亟需数据治理（Data Governance）来输出规则的可信度高的数据。然而，目前国内大多数企业在数据治理方面还处于初级阶段，只是做了简单的数据质量检查、数据归档、数据安全等分散性的数据处理工作，没有形成数据治理方法论，数据作为企业核心资产来运作的理念尚未形成，完整的数据治理体系建设缺失。

大数据时代企业如何进行信息资源整合

■统一信息资源模式，强化数据标准建设

大数据时代，企业信息资源整合的关键是依托企业主数据管理（MDM，Master Data Management），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。赛迪经略总结多年企业信息化规划经验，结合大数据时代企业信息资源管理的要求，提出了识别、诊断、规划、实施、维护5个阶段实现企业主数据管理的方法论。

■推进结构化和非结构化数据的融合发展

大数据时代，实现企业海量复杂数据信息的科学有效管理是保障大数据技术能够充分挖掘企业信息资源的潜在价值的前提。纸质信息与数字化的视频、音频、邮件、图片等非结构化数据在企业信息资源中的比重的逐步攀升，蕴含了丰富的潜在价值。这些非结构化数据的构造方法重复率高、冗余存储明显，且不同对象之间可能存在复杂的关系。然而，传统的面向对象的数据模型无法实现对非结构化数据的组织和管理。因此，企业需推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。

■积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用

大数据时代，企业信息资源整合的最终目标是利用大数据分析与挖掘技术实现信息资源的高效利用。应用系统是大数据的根基，企业应加大大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。

■重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全