摘 要 高校資產使用效率低，閑置浪費現(xiàn)象嚴重，服務水平低，為廣大師生所詬病。當社會發(fā)展進入大數(shù)據(jù)時代，信息獲取和信息處理和之前相比產生數(shù)量級的變化。從大數(shù)據(jù)驅動預測出發(fā)，淺析如何利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)高校后勤資產的智能管理，提高資產效益。
　　關鍵詞 大數(shù)據(jù)；高校資產管理；智能管理
　　中圖分類號：G712 文獻標識碼：B
　　文章編號：1671-489X（2016）24-0062-03
　　Innovation of Asset Management Model in Colleges and Univer-sities under Forecast of big Data Driven//ZHANG Yijun
　　Abstract The low efficiency of the use of assets in Colleges and uni-
　　versities， the phenomenon of serious idle waste， low level of service is for the majority of teachers and students criticized. When the social
　　development into the era of big data， information access and infor-mation processing are compared with the previous generation of a
　　number of changes. This paper from the big data driven prediction， analysis of how to use big data to achieve the intelligent management
　　of college logistics assets.
　　Key words big data； asset management in colleges and univer-sities； intelligent management
　　1 引言
　　高校資產不僅是保障教育教學工作正常順利進行的物質基礎，也是高校后勤部門服務廣大師生的物質條件，更是保障高等教育事業(yè)可持續(xù)發(fā)展的物質基礎。然而近年來，由于管理水平不足，管理意識落后等原因，資產管理處于一種管理體制不完善、制度不健全的狀態(tài)。在大數(shù)據(jù)時代，提高管理水平、健全體制，進行資產管理模式的創(chuàng)新，實現(xiàn)高校資產的智能管理，發(fā)揮所有資產的應有作用，提高資產效益。
　　2 高校資產傳統(tǒng)管理模式
　　高校的資產定義會分為狹義和廣義兩部分。從狹義的層面來說，高校資產主要包括國家投資給高校的固定資產、低值易耗品等有形資產。廣義的資產除了狹義的內容之外，還包括各個高效的科技成果、研究成果、知識產權以及流動資產、中長期投資等。本文主要以高校的固定資產為研究對象。
　　我國高校的國有性質決定了高校資產所有權、管理權、使用權相分離。同時，高校的國有資產大部分是由資產管理部門、圖書館、各院系、房產部門、后勤部門等多頭管理，產權不明晰、運行機制不順暢、管理權分散等問題十分突出。這就造成管理上存在許多問題和缺陷，部分管理會出現(xiàn)交叉，但是某些方面又會出現(xiàn)管理上的真空，管理不到位等。
　　目前來說，雖然資產管理涉及眾多部門，但是由后勤部門統(tǒng)一調配使用，應該是最為高效的辦法。后勤部門直面各個院系部門和廣大師生，由后勤部門來協(xié)調管理高校中涉及服務師生等方面的資產會最為直接。
　　現(xiàn)階段而言，我國高校資產管理存在的主要問題集中于使用效率低、閑置率高、服務水平低。我國高校自20世紀90年代末期大量擴招，通過兼并、土地置換、改擴建等方法，均不同程度上擴大了學校規(guī)模，增加了資產。高校在改擴建的同時，力求上檔次，辦公樓、教學樓裝修要豪華，體育館設施要先進。
　　同時，各單位不顧自身實際情況，盲目地上項目、上設備，盲目攀比，要求不斷增加投入購置設備，還要求設備必須是最先進的，并且在幾年之內不能淘汰的，功能要多多益善。但這些設備實際上無論是從經濟功能，還是從實體功能，使用效率都極為低下。許多高校各院、系、部占有使用的資產，很難做到在全校范圍內調劑，加之高校每年的寒暑假，在此期間設備閑置、無人維護，減少了設備的使用壽命，大大降低了資產的使用效率。
　　除此之外，服務水平低也是為廣大師生所詬病的一點，特別是后勤部門。在宿舍維修維護、課室維護、物業(yè)管理服務，特別是飯?zhí)貌蛷d管理等方面，很少有師生表示滿意。一方面，固然有服務師生眾多，難免顧此失彼的因素在；但另一方面，服務水平低是無法回避的事實。后勤部門也并非不想改善、不想作為，更多時候是苦于沒有合適的改善辦法和工具，不知道如何去改善。
　　3 大數(shù)據(jù)驅動預測以推動資產管理模式創(chuàng)新
　　當人類社會進步到大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)分析管理給后勤資產管理提供了新的參考和依據(jù)，能夠指引后勤部門更好地做好資產管理。
　　大數(shù)據(jù)預測下資產管理的未來管理模式 大數(shù)據(jù)帶給人們最直接的體驗和感受就是預測的準確性和管理的系統(tǒng)性。以往在各個領域雖然也有預測和管理，但大多數(shù)呈現(xiàn)零散的狀態(tài)，預測也不準確，大數(shù)據(jù)預測分析扭轉了這一局勢。這里最典型的應用就是2010年冰島火山爆發(fā)，歐洲大部分地區(qū)的航班取消。IBM的大數(shù)據(jù)分析指出受此影響，香港是這一情況下IBM供應鏈最重要的環(huán)節(jié)。這一結果看似荒謬，然而事實確證明了大數(shù)據(jù)分析的正確性。歐洲航班恢復時，IBM需要將大量延遲交付的產品從亞太地區(qū)的工廠送到顧客手中，如果香港航班沒有提前預訂，將使得IBM的供應鏈遭遇瓶頸。

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