袁心桐 何旭东 何钦园

（四川省成都市双流区华阳镇489号wj校，四川 成都 610000）

院校的资产不仅是学校开展正常教学和学员顺利入学的物质基础，还是高等教育可持续发展的物质条件。然而近年来由于管理层关注的不足和对落后管理理念的坚持，导致资产管理的系统不完整。在大数据时代改善管理、改善系统、创新资产管理模型、实现对院校资产的智能管理，发挥所有资产的作用以及提高资产收益，是高校管理工作的重中之重。院校的资产管理提高了后续开发过程中资源分配的合理性，确保在这种高级财务管理中不会浪费资源，并确保有更多资源可供学生使用。

一、传统环境中的院校资产管理问题

（一）学校的内部资产管理问题

现实中，院校管理中会涉及很多资产问题。中国的教育行业目前处于发展阶段，资产管理对于院校来说最重要的问题就是内部管理问题。如果在管理过程中没有更好的管理系统，内部资产管理将难以执行一系列管理过程任务。

（二）资产管理的相对概念

过去主要形式是计划经济。通常当院校组织特定项目或活动时，主管会分配资金，而院校将执行特定的财务申请和项目配置。在此阶段，院校运营不能以盈利为目标。院校不需要执行一系列的成本核算任务，因此在实际发展过程中，院校逐渐建立了对财务的依赖性，大大降低了财务管理的行政职能。相关研究表明，如果用于院校发展的财务分析标准不规范，内部财务人员分析的信息将变得更加独特，并且可以从院校资产管理发展演变为财务管理。

二、大数据预测推动资产管理模型的创新

（一）当前资产管理情况分析

现阶段中国院校资产管理的主要问题是利用率低，闲置率高和服务水平低。自20世纪90年代以来，中国院校通过兼并，土地置换，扩建和扩大了招生规模，并将学校规模和资产扩大到了各个层次。平时致力于改善办公室，培训和体育馆设施的重建和采购。

但是每年冬季和夏季休息期间，许多学院，系和拥有院校资产的系很难在院校范围内进行协调，在此期间，设备处于闲置状态且不进行维护，从而缩短了设备寿命，减少了资产使用效率。

老师和学生特别批评了这种低级服务，尤其是在物管部门。很少有专人从事宿舍的维修和保养，教室的维护，资产管理服务，尤其是自助餐厅和饭店的管理。物管部门不想改进，不想采取行动，没有合适的改进方法和工具，不知道如何改进。

（二）大数据预测分析

大数据预测中资产管理的未来管理模型，大数据给人们带来了最直接的体验和感觉。预测和管理是在各个领域进行的，但大多数都是分布式的，并且预测不准确，大数据预测分析扭转了这种情况。大数据与以前的数据分析不同，具有诸如高质量和高速度的功能。因此，要执行落实大数据分析和预测管理，必须首先升级硬件设备。现在可以使用一家专业公司的云计算平台来解决，但另一方面，服务器租赁成本高昂，租赁平台的系统设计受到限制，并且软件不可免费使用。此外，必须考虑机密性，并且要考虑到在租用的云平台上存在泄漏的风险。都给问题解决带来困难。

（三）大数据资产管理解决方案

对于敏感的专业院校，最好构建自己的数据存储服务器，应该对其进行改进。服务器配置还要使用具有多核架构的高级计算机，以满足计算需求。

（四）将所有需求预测计划与所有数据整合

通过集成所有需求感知模型，可以构建一个可以充分利用相关因素影响的集成解决方案。将各种需求预测集成在一起，以创建一个考虑所有需求的需求预测模型系统。

（五）运行需求要有预测计划并确保准确性

按照规则执行，并产生预期的需求结果。

三、大数据背景下院校资产管理的创新发展战略

（一）使用大数据管理系统全面优化固定资产管理

在现代发展中，院校需要依靠大数据的优势来构建相对合理和有效的资产管理系统。相关员工必须对他们的功能有一定的了解，并且在实际应用中，该系统必须能够记录，借用，盖章，贴标签，激活，维修，处置。我们严格规范数据的主要管理内容（例如，数据类型，位置分类和物理分类）。不同的分类格式可以极大地促进整体发展，更全面地保证院校财务管理的合理性。

（二）新的院校财富管理概念

在院校发展史上，意识形态是在改革过程中完善的，所以首先需要进行思想的改革，院校资产管理也不例外。为了提高与大数据开发环境相关的后续财务相关任务的整体绩效，员工必须在实际工作过程中逐步改进创新的各个方面。首先在实际服务理念创新过程中，院校的相关财务人员必须逐步将会计服务转变为管理增值行业。提高数据管理水平和运营效率。

结论

简而言之，在大数据发展的背景下，院校应该能够充分优化适用于其自身发展过程的资产管理手段，适应科学技术发展，并在随后的发展阶段实现资源的利用合理化。大数据驱动的院校后勤资产管理预测不是一个单一的问题，而是一个系统的，持续的问题。一方面，他们依靠大数据的应用和开发中的技术进步，院校创新的体制创新以及权力和责任的重新分配。实现院校资产的智能管理，在所有资产中发挥管理作用，并提高与“大数据”应用程序（从“被动应用程序”到“主动服务”），使得相关的资产管理服务的水平得以保证。大数据管理系统旨在充分优化固定资产管理的效果，并在院校中创建新的资产管理概念。