大数据时代高校资产管理信息化建设研究

引言：随着信息技术的飞速进步，大数据已经成为当今时代的关键趋向，大数据技术被广泛应用于多个行业和领域，为决策提供有力支持。对于高校而言，资产管理作为其核心业务之一，其信息化建设的重要性日益凸显。传统的资产管理方式已经难以满足现代高校的管理需求，需要通过技术创新来实现对资产的精细化管理。

一、大数据思维对高校资产管理的影响

（一）提升决策质量与精准性

随着大数据思维的普及，高校资产管理从简单的记录与整理转变为深入分析与预测。不再局限于基于过去的经验和直观判断，大数据为管理者提供了一种从庞大数据集中抽取洞察的方法。这种方法更加科学且准确，允许高校从复杂的数据模式中捕获难以觉察的趋势和关联，为策略决策提供坚实的数据支持。这种数据驱动的决策方式可以确保资产管理策略更加与时俱进，反应实际的需求和情况。

（二）实时监测与动态调整

随着大数据思维的融入，高校对资产管理的方法发生了根本性的变化，特别是在监测资产状态和策略调整方面。传统的资产管理方式往往受限于固定周期的审查与更新，导致对变化的反应滞后，而大数据思维下的资产管理则追求实时的、连续的监测。这种实时监测确保了资产状态的透明度，让管理者随时了解资产的使用状况、效率和健康状态。此外，这种监测方式还为动态调整提供了可能，大数据通过对资产状态的实时洞察，使高校可以快速地进行策略调整，灵活地响应各种内外部因素的变化。从而提高整体管理的效率和效益。

（三）提高资产效率与价值挖掘

大数据使得学校资产效率和价值的提升变得更为可行，在这一环境下，每一项资产，无论是硬件设施、知识产权还是人力资源，都可以被量化、跟踪和分析。一方面，大数据使得资产的效率监测变得更加精确，每一个使用过程、每一次维护、每一次升级，都可以详细记录并分析。这不仅帮助高校识别出低效的资产使用模式，还可以指导其进行更为合理的资产配置和调整[1]。另一方面，大数据分析的深度和广度为高校挖掘资产潜在价值提供了强大工具，传统的资产管理可能会忽视某些非主流资产的价值，而大数据可以揭示这些资产在特定情境下的巨大潜力。

（四）促进跨部门协同与整合

大数据思维鼓励高校打破部门间的壁垒，实现资产数据的整合和共享。这种跨部门的数据流动和交流加强了部门间的协同作战，确保资产管理策略更加统一和协调。此外，通过跨部门的数据整合，高校可以获得一个更为全面和宏观的资产视图，有助于制定更为全局和长远的资产管理策略。在大数据环境下，资产的价值不仅仅体现在其本身，更多地体现在其与其他资产的关联和互动。当部门间的资产数据得到整合，高校就能够发现更多之前未曾注意到的资产组合和应用场景，从而实现资产价值的进一步提升。

（五）成本控制与资源分配

大数据技术可以帮助高校更好地了解资产的使用情况，通过实时监测设备和设施的使用情况，高校可以识别哪些资源处于闲置或低效利用状态。高校可以采取一系列措施，如资源再分配或设备维护，以降低不必要的成本并提高资源利用率。其次，大数据分析可以帮助高校进行更准确的预测和规划。通过历史数据和趋势分析，高校可以预测未来需求，并相应地进行资源分配。避免出现过度投资或资源不足的情况，从而提高成本效益和资源利用的可持续性。

二、大数据时代高校资产管理信息化建设存在的问题

（一）信息化管理意识淡薄

尽管社会已经进入了一个被称为“大数据”的时代，大量的信息和数据每时每刻都在产生并被应用于各个领域，但在高校的资产管理中，信息化的意识仍然显得相对淡薄。这种情况反映在很多方面：有的高校管理层仍然停留在手工记录或简单电子表格的管理方法上，没有充分认识到数据整合、分析和应用的重要性；有的则是过于依赖传统的管理经验，认为数据分析只是“锦上添花”。此外，尽管很多高校已经开始尝试使用信息管理系统，但缺乏长期规划和战略定位，导致系统的功能不能充分发挥，或者难以适应未来的发展需求。这种淡薄的信息化管理意识，限制了高校资产管理的效率和准确性，也影响了高校资产的价值实现[2]。

（二）信息部门一体化程度低

高校往往有着复杂的组织结构和多样化的管理需求，这就要求信息管理系统必须具备高度的一体化和整合能力。然而，现实中很多高校的信息部门都存在“各自为战”的现象，各个部门或者学院往往拥有自己独立的信息管理系统，而这些系统之间很少有数据交互和整合，导致了大量的数据重复、冗余，以及信息孤岛的出现。这不仅增加了数据的处理和维护成本，也导致了资产管理的决策缺乏全局视野和准确性。

（三）数据安全和隐私保护问题

在大数据时代，数据的价值日益凸显，但随之而来的是数据安全和隐私保护等一系列问题，对于高校而言，资产管理信息中可能包含了大量的敏感数据，如教学研究数据、学生和教职工的个人信息等。如果这些数据被非法访问、泄露或滥用，不仅会给学校带来重大的经济损失，更有可能对学校的声誉和公信力造成不可估量的打击。而事实上，由于信息管理系统的安全漏洞、人为操作失误或恶意攻击，很多高校都已经遭遇过数据安全事件，这无疑给高校资产管理带来了严重的风险。

（四）技术更新与维护困难

随着信息技术的快速发展，新的技术和工具不断涌现，这为高校资产管理带来了更多的选择和可能性。然而，这也意味着高校需要不断地更新和维护自己的信息管理系统，以适应新的技术和需求。这不仅需要大量的资金投入，还需要专业的技术团队和持续的培训。对于很多资金和人力资源有限的高校而言，如何确保信息管理系统的持续、稳定和高效运行，是一个巨大的挑战。

（五）数据治理和管理困难

大数据时代高校资产管理信息化建设中的数据治理和管理问题凸显，主要表现在数据多样性、数据质量、数据存储需求、数据安全与隐私、以及缺乏完善的数据治理框架等方面。高校面临来自各个领域的多类型数据，这增加了数据标准化和一致性的挑战，同时不准确和不完整的数据可能导致错误的决策。此外，大规模数据需要大规模的存储和处理能力，而数据安全和隐私问题需要严格的控制措施。

三、大数据时代高校资产管理信息化建设

（一）构建高校资产管理信息化体系

随着信息技术的迅速发展，高校需构建一个完善的资产管理信息化体系，以满足日益增长的管理需求和复杂性。这不仅仅是简单地将传统的纸质资料数字化，更是要构建一个集数据采集、存储、处理、分析及应用于一体的综合体系。该体系需要涵盖所有的资产类别，从固定资产、知识产权到人力资源等，确保所有资产的信息都被准确、完整地记录和管理。此外，还需要建立一套统一的数据标准和格式，确保数据的一致性和互操作性。这样，高校可以更有效地监控资产的状态、使用效率和价值变化，为决策提供有力的数据支持。高校为了更好地管理其丰富的资产资源，可以构建一套资产管理信息化体系，首先学校需要进行一次全面的资产盘点，不仅包括传统的固定资产如楼宇、设备，还涵盖知识产权如专利、论文，以及教职工和学生的人力资源信息。之后投资建立一个集数据采集、存储、处理、分析及应用为一体的综合管理平台。在此平台上，每一项资产都有一个唯一的标识码，所有相关的数据都以统一的格式和标准进行记录。例如，对于一台实验室设备，除了基本的购买、使用、维护信息，还有与其相关的教学和研究项目、使用人员、费用支出等详细数据。通过这套体系，高校可以随时查询任何资产的详细信息、使用状况和价值贡献，为资产的配置、保养和升级提供有力的数据支持。此外，这套体系还支持数据的互操作性，各个部门可以根据需要共享和交换数据，实现资源的最大化利用[3]。这样，通过构建资产管理信息化体系，高校可以提高资产管理的效率和准确性。

（二）转变传统管理理念

信息化建设不仅仅是技术的升级，更重要的是管理理念的转变，在大数据时代，高校需要从经验驱动转向数据驱动，将数据置于决策的核心位置。传统的管理方式往往依赖个体的经验和直觉，而在大数据环境下，决策者可以利用大量的真实数据，深入的分析，发现问题的真正原因，制定更加科学、合理的策略。此外，高校还需培养一种数据文化，鼓励全体员工珍视数据、积极参与数据的收集和应用，确保数据真实、完整、及时。在过去，该高校的决策过程大多基于管理层的经验和直觉，例如，在招生、设备采购或者研究方向的选择上，往往依赖于过往的成功经验。但随着数据技术的发展，高校管理者必须意识到数据在决策中的价值，并投资于数据分析工具和培训，鼓励各部门系统地收集和整理数据。当面临重要的决策时，如确定下一年的招生名额，管理层可以要求招生部门、教务部门和财务部门提供详细的数据，如申请人数、录取率、学费收入和毕业生就业率。通过对这些数据的深入分析，学校可以发现过去忽略的一些趋势和问题，基于这些数据分析结果，高校就可以制定更加科学和合理的招生策略，既满足学校的发展需求，又能为学生提供更好的教育和就业机会。此外，为了进一步培养数据文化，高校还可以举办一系列的数据分析培训和比赛，鼓励全体员工和学生参与，分享各自的数据洞察和应用经验。这样，通过转变管理理念，高校就可以成功地将数据置于其决策的核心位置，为其未来的发展提供有力的支持。

（三）构建大数据分析系统

高校只是收集和存储数据是不够的，更重要的是如何从海量的数据中提取有价值的信息，为学校的发展提供有力支持。因此，高校需构建一个强大的大数据分析系统，进行数据的清洗、处理、分析及可视化。通过该系统，高校可以深入分析资产的使用效率、投资回报率、风险因素等关键指标，及时发现和预测问题，为资产的配置、使用和保护提供有力的决策依据。此外，大数据分析还可以帮助高校发现潜在的机会，如新的合作伙伴、投资方向或市场需求，为高校的发展开辟新的道路。例如，面对资产管理的复杂性和不确定性，高校可以投资建立大数据分析系统，该系统不仅具备强大的数据存储和处理能力，还配备了先进的分析工具和算法。首先，系统会对收集到的各种数据进行清洗和整合，确保数据的质量和一致性。然后，通过深度学习和机器学习技术，对数据进行细致的分析和挖掘。例如，对于学校的固定资产，系统可以根据其使用记录、维护历史和财务数据，计算出其使用效率、投资回报率和预期寿命，为设备的采购、维护和淘汰提供科学的建议。其次，对于学校的知识产权，系统可以分析其在学术界和产业界的影响和价值，发现潜在的合作伙伴或商业化机会。最后，系统还提供了丰富的可视化工具，如仪表盘、图表和地图，使管理层可以直观地看到数据的分布、趋势和关联，更好地理解和利用数据。通过这套大数据分析系统，高校就可以将海量的数据转化为有价值的洞察和策略，为其资产管理和长远发展提供了坚实的支撑。

（四）强化各部门资产共享

在大数据环境下，资产的真正价值往往不仅仅体现在其本身，更体现在其与其他资产之间的关联和互动。因此，高校需要打破各部门之间的壁垒，强化资产信息的共享和交流。通过构建一个统一的资产管理平台，各部门可以轻松地访问和使用其他部门的资产信息，实现资源的最大化利用。此外，共享的资产信息还可以促进部门之间的协同合作，提高工作效率和创新能力。高校教学部门和研究部门可以共享实验设备、教材和研究数据，实现资源的互补和优化配置。为了更好地发挥资产的综合效应，学校管理层可以推动各部门间的资产共享。建立一个统一的资产管理平台，这个平台可以整合各部门的资产信息。从实验设备、教室到知识产权和研究数据，都可以在此进行查询和申报，通过这样的平台，教学部门在需要某种特定实验设备时，就可以轻松查看该设备在校内的所有位置和使用情况，而不是盲目购买新设备。同样，研究部门在进行某项研究时，可以查询到相关领域的教材和前人的研究数据，避免重复劳动，提高研究效率。此外，资产共享还可以促进各部门之间的协同合作。例如，当教学部门和研究部门都对某个新的实验技术感兴趣时，部门之间就可以共同申请相关的实验设备和资金，共同组织培训和研讨会，实现资源的互补和优化配置。这不仅节省了学校的成本，还提高了各部门的创新能力和合作精神[4]。总之，通过强化各部门的资产共享，高校可以成功地打破部门之间的壁垒，实现资源的最大化利用，为其长远发展创造更多的可能性。

（五）加强数据人才培养与招聘

在大数据时代，高校资产管理信息化建设的关键策略之一是数据人才培养与招聘，这涉及培养和吸引具备数据分析、数据科学和数据管理技能的专业人才，以有效地处理、分析和管理庞大的资产数据。高校可以通过提供在线培训和短期课程来提高现有员工的数据技能，帮助教职工更好地运用数据工具进行资产管理，例如开展在线培训课程，如数据分析工具（如Python、R、SQL）的使用和数据可视化技术。这些课程可以通过学校的在线学习平台提供，使员工在工作之余学习和提升自己的技能。同时学校可以鼓励员工获得相关的专业认证，如数据分析师认证或数据科学家认证。这些认证可以增强员工的数据分析和管理能力，并为教师的职业发展提供支持。

同时，高校也可以积极招聘具备相关经验和技能的数据专业人员，以增强数据团队的实力，例如，聘请数据科学家、数据分析师和数据工程师协助高校更精确地分析和管理资产，从而支持更好的决策和资源分配。通过数据人才培养与招聘策略，高校能够应对大数据时代的挑战，提高资产管理的效率和质量。此外，学校可以与技术公司、数据分析公司或研究机构建立合作关系，吸引外部专业人才。这种合作可以为高校提供实习机会、研究项目或共同培训，以便引入具备先进数据技能的专家。

（六）持续监控与改进信息化建设

在高校资产管理信息化建设中，持续监控与改进意味着学校需要建立一套有效的监测机制，以确保信息化系统的运行稳定，并随着时间的推移不断改进系统以满足不断变化的需求。高校可以实施定期的数据质量检查，以确保数据的准确性和完整性。通过监测数据质量指标，高校可以及时识别和纠正数据质量问题，从而避免基于不准确数据做出的错误决策。此外，高校可以建立用户反馈渠道，鼓励教职员工和其他系统用户提供意见和建议。这可以通过在线反馈表单、定期调查或面对面会议来实现。如果用户反馈资产管理信息化系统的界面不够直观或某些功能存在问题，高校可以根据反馈意见进行系统更新和改进，以提高用户体验和功能性。除此之外，高校应定期审查信息化系统的性能和功能，以确定是否需要升级或改进。例如，如果新的数据分析工具或技术出现，高校可以考虑将其整合到系统中，以提高数据分析的能力。定期的系统审查和升级有助于确保系统保持在技术前沿，并满足不断变化的需求。通过持续监控与改进策略，高校能够确保其资产管理信息化系统保持高效、可靠，并能够适应不断变化的需求和技术进展。

四、结语

随着大数据时代的到来，高校面临着前所未有的机遇和挑战。信息化建设、资产管理的现代化以及各部门间的紧密合作已经成为现代教育管理的核心要素。从构建完善的资产管理信息化体系，到转变传统的管理理念，再到强化各部门间的资产共享，每一步都是高校为实现更加高效、精准和创新的管理而努力的体现。但是这一切的转变不仅需要技术的支持，更需要管理层的远见和决策、教职工的参与和合作，以及整个校园文化的适应和演变。高校在大数据时代的成功不仅是数字化的胜利，更是对传统教育管理模式进行创新和完善的成果。

本文来源：《商业观察》https://www.iniot.com/w/jg/125.html