第一篇：大數據時代下高校預算精細化管理（范文）

大數據時代下高校預算精細化管理

摘要：目前，預算管理的精細化已經成為高校財務管理的核心。伴隨著互聯網、電子商務、大數據、云技術等高科技技術的來襲，代表著我國較為先進的思想理念、科技研發水平發展前沿的高等院校理應有所作為。若能使高校的精細化預算管理與大數據技術完美結合，將會為高科技時代的高校預算管理帶來意想不到的成果。本文從大數據技術的概念入手，對高校目前實施預算管理過程中存在的問題進行剖析，由此提出將大數據技術應用于高校預算精細化管理的具體建議。

關鍵詞：大數據時代 高校預算 精細化

隨著國際互聯網技術的高速發展，人、機、物三者的高度融合，其所帶來的結果便是數據信息業的增長，種種跡象表明我們已進入大數據時代。預算精細化管理是指在全體人員培養精細化管理思想的基礎上，把精細化思想貫穿于預算編制、預算執行分析、預算管理監督等，實現預算管理各環節精確、高效、協同和持續運行，以提高資金的利用效率。有利于加強國內各大高校的日常管理，特別是使高校預算精細化管理的實現成為了可能。因而，作為國內思想理念、技術創新處于前沿的高等院校，應該借此契機，將大數據技術應用于其預算管理當中，為下一步的國內教育體制改革、為高校提升其自身綜合實力打下堅實基礎。

一、大數據技術概述

（一）大數據內涵

大數據，是一種數量規很大，在對其獲取、存儲、管理、分析等過程中，已超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍數據及信息的集合。大數據具有規模大、類型多、流轉快、低價值密度的特點。大數據也可以稱為一種產業，其優勢在于專業技術人員對其現有的數據信息進行專業化處理后，為相關客戶提供一種技術服務，從而獲取一定的利潤。

（二）大數據特征

①容量大。數據信息數量的大小決定數據的價值和潛在的信息，容量大是大數據最為明顯的特征。②種類多。大?稻菁際蹕碌氖?據類型具有多樣性、綜合性的特征，來源渠道多。③速度快。大數據技術下，客戶對于大數據的獲得速度快、實用性強。④可變性。妨礙了處理和有效管理數據的過程。⑤價值性。合理運用大數據，以低成本創造高價值。

二、高校實施預算管理存在的問題

目前，國內高等院校在實施預算管理過程中，由于其信息化程度較低，使其預算管理過程中存在著一定的問題，這些問題大致出現在預算編制階段、預算執行分析階段及預算管理監督評價階段，只有將上述幾個階段出現的問題予以詳盡的分析，才能找到解決問題的策略。

（一）高校預算編制過程中存在的問題

首先，編制預算的基礎數據庫不完善。最新的《高等學校財務制度》實施以來，新增了高校固定資產計提折舊、無形資產按期攤銷的核算要求，同時將支出項目細化為“教育事業”、“科研事業”、“行政事業”“后勤保障”以及“離退休支出”等幾個方面，上述幾個方面的變化對于高校所持有長期資產的保管與使用更加規范化，對于各類支出的劃分更加明細化、透明化，核算內容的變化帶來的是預算編制中所需數據庫信息的相對滯后。

其次，預算編制過程中各部門參與度不高。高校的預算編制過程中，許多部門都覺得預算編制只是財務部門的事，與其自身無關，使得財務部門編制的預算有時脫離實際。豈不知，預算的編制是一項綜合性、系統性的工作，需要教學科研、學生管理、資產管理、人事管理甚至下屬的二級院校共同參與才能完成，最終形成跨部門協同預算計劃信息平臺，將學校有限的資源進行合理配置，并形成一個科學的、合理的、具有可行性的預算報告。

（二）預算執行分析過程中的方式較為落后

高校預算執行結果的分析環節，對于其預算管理起到至關重要的作用。然而，目前的大多數高校預算執行分析過程中的方式較為落后。

首先，預算管理信息化程度低。我國許多高校仍采用較為簡單的數據匯總，甚至是相對落后的圖表形式，對財務信息數據進行分析。這種分析方式效率低，出錯率高，信息提供不及時，不能精細反映學校的財務狀況，特別是不能真實反映教學、科研、后勤保障等業務內容方面的信息。因此，要提高預算執行過程中的精細程度，就必須提高信息系統的數據的利用率，挖掘可以提高環境變化分析能力，通過自動收集信息減少預算編制者的主觀判斷，提高預測的準確性、客觀性，以及上下級、平級預測的一致性，從而減少預算組織者和參與者之間的沖突，及時反饋預算執行信息。

其次，預算分析思維僵化。由于數據信息技術的原因部分高校財務預算管理從單向性、平面性分析，忽視預算管理的復雜性和多樣性，許多高校不是從管理的多維度、多層次視角對于財務數據進行科學的分析，而是習慣于定性分析，抽象分析，因而所得出的結論很難準確反映單位的真實財務狀況，也就難以將同期的實際數據與預算數據進行比對，為下一步預算實施提供切實可行的依據。

最后，預算分析方法缺乏科學性。我國很多高校預算分析仍采用以前期預算的實際執行結果為基礎的“增量預算法”。這種預算分析方法雖然操作簡便，但往往缺乏針對性、靈活性、系統性，容易導致預算的不準確。

（三）預算管理的監督管理體制較弱

“監督是預算管理的重要一環，沒有監督的預算管理或者監督乏力的預算管理是不完善的管理”。在我國高等學校的監督管理方面，既有社會各方面參與的監督，也有具體事項的監督。從監督效果來看，參差不齊。一個關鍵的問題是，我國高等院校的預算監督比較注意事后監督，輕視事前監督和事中監督。這種管理模式已無法滿足當今高校的管理需求。

之所以出現這樣的問題，既有制度方面的原因，也有技術方面的制約。在制度方面，部分高校在預算編制過程中，存在一些不科學、不完善、不盡如人意的地方，從而造成校方管理層對于預算數據管理較為模糊。如在科目設計、監督機制、審計機制等方面存在著不少的問題。在技術方面，我國高校對預算的監督管理大部分是運用ERP軟件進行，而該軟件的特點是比較注重事后監督，對事前監督、事中監督比較薄弱，甚至無能為力。對于諸如一些學費、住宿費繳納、欠費情況等，無法直接取得同期歷史數據和財務預測數據，而需要財務人員通過手工方式獲得，從而使得高校預算資金支出不能得到及時安排，從而影響其有效性和針對性。

三、大數據時代下高校預算精細化管理的策略

2016年國家教育經費投入總額為38，866億元，其中對于高等教育投入為10，110億元，比上年同期增長6.22%。由此可以看出，國家對于高等教育的投入是逐年增加的。然而，與世界上教育較為發達的國家相比其經費支出差距還是較大的，這就需要高等院校合理的引入大數據技術來提高預算管理的精細化水平。

首先，基于大數據技術建立預算平臺。高校應以預算編制為起點，實現預算執行為目標，建立以預算執行控制為重點，以財務核算為支撐，以財務決算及預算分析為反饋重點的預算管理平?_。在平臺的建設過程中，要打破現有的財務部門與其他專業管理部門的界限，將大量的數據信息、管理信息置于平臺之上，實現數據信息的共享。從而使得預算的編制更加切實可行、具有針對性及可操作性。

其次，設置合理的預算執行評價體系。預算執行的好壞，評價是關鍵。高校應依據預算項目的性質不同，建立信息化的預算評價體系，從而實現對于每個預算項目的精細化考核。如校實驗室項目預算支出，重點學科項目攻關等可用績效標準來考核。傳統的財務系統不具備項目預算執行系統和多維數據分析功能也無法與其他信息系統進行數據交互，大量工作需要通過人工完成，費時費力，容易出錯，無法滿足高校預算管理精細化的需要。利用大數據技術建設的預算管理平臺可以為各級用戶提供各種查詢數據功能，可以使預算數據分析建立在數據庫之上，通過對數據庫中的海量數據進行處理，可以為各級用戶提供各種查詢數據功能，改變過去相關數據提供滯后的狀況，使得預算數據的分析、考核變得更加有的放矢。

最后，利用大數據信息平臺，實現預算編制、執行與監督適當分離。高等學校應該設立專門的預算編制機構，行使預算編制職能，預算執行由財務部門具體實施，預算監督由學生、教工、內部監督部門、社會中介機構等行使，要實現對高校預算管理的監督作用就必須實現大數據共享，使得預算的監督可以同步進行，克服預算管理僅能事后監督的不利局面。

四、總結

高等學校的教育經費支出是教學質量高低的有力保障，進一步延伸的話有可能影響高校學生未來對于社會貢獻的多少。正所謂“十年樹木、百年樹人”，面對我國高校經費相對不足的客觀現實及大數據時代的今天，高校運用大數據技術來進行預算精細化管理成為使然。高校通過建立大數據平臺信息系統及運用大數據技術制定合理的預算編制、預算執行分析、考核評價體系會使得高校的預算管理更加科學、有效，最終為我國的教育體制改革、為國家建設培養合格的人才發揮其應有的作用。

參考文獻：

[1]聯彥超，王興芬.基于大數據的高校財務決策分析系統的構建[J].計算機光盤軟件與應用，2014，（8）：108-110.[2]王艷.基于大數據的高校財務管理思考[J].管理觀察，2014，（25）：80-82.[3]2016年全國教育經費總投入38866億元[OL].教育部網站，2017-5-3.[4]李文梅.當前高等院校預算管理存在的問題與完善對策[J].會計之友（下），2010，（5）：108.（作者單位：浙江財經大學東方學院）

第二篇：倉儲精細化預算管理

以全面行為預算促進倉儲管理精細化

程蘭萍?

葉修亮

仲維平

（中央儲備糧商丘直屬庫）

摘要

中央儲備糧商丘直屬庫近年來在推行財務預算管理的基礎上，對企業推行全面行為預算管理，有效地促進單位整體工作目標的實現。近年來的實踐證明，全面行為預算不僅實現了領導方式、財務管理方式和理財思路的轉變，更重要的是實現了管理理念的轉變，促進了企業各項業務管理向規范化、精細化管理邁出了一大步。特別是倉儲精細化管理中引入全面預算的管理理念。運用現代管理模式，對管理對象實施精細、準確、快捷的規范與控制。把提高管理效能作為管理創新的基本目標，用具體明確的量化標準取代籠統、模糊的管理要求，改變經驗式的管理模式，將量化標準滲透到倉儲管理的各個環節，以細化倉儲業務流程，建立標準化操作規范為基礎，以落實管理責任，開展科學考評為手段，以提高倉儲管理水平、節約管理成本為目的，通過目標化、數字化、程序化、系統化的現代科學管理手段，對倉儲管理工作各個環節進行精準的規范與控制，達到了降低儲存成本，提高工作效率，提高管理層執行力，提高員工隊伍素質，提高企業經濟效益之目的。

關鍵詞 倉儲管理 精細化 全面預算 考核評價

全面行為預算管理是一套系統的、精細的管理方法，是一種全方位、全過程和全員的整合性管理系統，具有全面控制和約束力。它通過責任中心的劃分、目標任務的分解、分階段資金收支和財務狀況的預測等手段，合理分配單位的人、財、物等資源，并與相應的績效管理配合，來協助單位實現既定的工作目標的同時，達到控制費用支出、提高資金使用效益的目的。

商丘直屬庫近年來在推行財務預算管理的基礎上，對企業推行全面行為預算管理，其目的是通過實施全面預算，落實各級管理人員的責任和目標，實現財務管理事后監督向事前控制的轉變；實現多數人花錢，少數人管錢向全員參與管理的轉變，形成互相監督的管理體制。增加決策的效率，促進單位整體工作目標的實現。近年來的實踐證明，全面行為預算不僅實現了領導方式、財務管理方式和理財思路的轉變，更重要的是促進了企業各項業務管理向規范化精細化管理邁出了一大步。倉儲精細化管理中引入全面行為預算的管理理念，取得了可喜的收效。1 開展倉儲精細化管理的必要性

中央儲備糧垂直體系成立以來，十分高度重視倉儲管理工作，始終把倉儲工作作為實現“兩個確保”促進中儲糧事業發展的基礎工作。近年來采取了許多卓有成效的 ?程蘭萍，中央儲備糧商丘直屬庫，高級工程師，河南省商丘市歸德南路66號信箱。管理措施，逐步實現了倉儲管理的制度化、規范化，實現了“一符四無”率100%的目標。但是，隨著糧食生產形勢的變化以及糧食流通體制改革的不斷深入，對糧源的爭奪日趨激烈，多元化市場競爭主體的格局逐步形成；隨著社會經濟發展和人民生活水平提高，市場對糧食品質需求發生變化，正在由側重數量向關注質量和營養方面轉變；為了保護農民利益，確保國家糧食安全，國家賦予我們更高的宏觀調控職能。但是，目前倉儲管理工作還不能完全適應新形勢、新任務的需要，還沒有徹底擺脫粗放式的管理模式，倉儲管理的工作目標還不夠精細，執行規章制度還存在較大的隨意性，在科技儲糧，成本控制、提高效益方面還有較大的提升空間，專業化、系統化、數據化、信息化水平還不高，對倉儲工作的考核評價體系還沒有建立等等。因此，在倉儲管理工作規范化的基礎上開展精細化管理，意義十分重大。開展倉儲精細化管理是貫徹落實科學發展觀，實現總公司發展目標的需要；是進一步提升倉儲管理水平，實現科學管理和完成“兩個確保”的需要；是建設節約型企業，實現國有資產保值增值的需要；也是提高企業管理水平，打造核心競爭力的需要。2 開展倉儲精細化管理的做法

所謂精細化管理，就是以法律法規為依據，以提高企業效益為目的，運用現代管理模式，對管理對象實施精細、準確、快捷的規范與控制。管理的思路是：摒棄傳統的粗放式管理模式，把提高管理效能作為管理創新的基本目標，用具體、明確的量化標準，取代籠統、模糊的管理要求，改變經驗式的管理模式；將量化標準滲透到管理的各個環節，以量化的數據作為提出問題的依據、分析判斷的基礎、考察評估的尺度，使無形的管理變成有形的管理，利用量化的數據規范管理者的行為，并對管理進程進行引導、調節、控制，從而便于及時發現問題，及時矯正管理行為。

根據精細化管理的內涵和全面預算管理的五項基本功能(資源配置、管理協調、全員參與、戰略支持、自我控制)，在倉儲精細化管理中以儲糧安全和品質優良為核心，以細化倉儲業務流程，建立標準化操作規范為基礎，以落實管理責任、開展科學考評為手段，以提高倉儲管理水平、節約管理成本為目的，通過專業化、系統化、數據化、信息化的現代科學管理手段，對倉儲管理工作各個環節進行精準的規范與控制，逐步形成“流程細、操作精、指標細、控制精”的倉儲精細化管理模式。具體做法如下：

2.1 細化工作目標

倉儲管理的總體目標是確保中央儲備糧數量真實、質量良好、儲存安全，管理規范。但要實現上述目標，并非一件容易的事，按照全面行為預算管理的理念，需將總體目標任務分解細化，合理分配倉儲科的人、財、物等等情況，并與相應的績效管理配合，實現既定工作目標的同時，達到控制費用開支、降低儲存成本和提高經濟效益。

倉儲科總體工作目標分解為工作目標和費控目標。2.1.1 工作目標量化為： 中央儲備糧安全儲存率100%；“一符三專四落實”率100%；庫存糧油宜存率100%；入庫糧食質量合格率100%；出入庫數量準確率100%；設備完好率100%；計量準確率100%；安全生產率100%；環境優美度100%；相互配合滿意度95%以上。2.2.2 費用控制目標

費用項目為：業務招待費、修理費、交通車輛費、辦公費、差旅費、會議費、郵電費、低值易耗品攤銷、質量認證費、化驗材料費、化驗費、保管費、科研費、水電費等，按照單位財務部門下達的費用總額，按季度制定開支計劃，細化到每位保管員、化驗員、計量員、直至每棟倉的各項費用，并做到開支前先預算，再申請、審批，簽批后購置，入庫、領用。2.2 細化崗位職責

倉儲科工作崗位分為：保管員、化驗員、設備管理員、器材管理員、微機管理員、機電員、計量員、出入庫收發員、實物臺帳管理員。針對各崗位職業要求，制定各崗位職責和詳細的崗位說明，使各崗位職責明確、清晰。2.3 細化工作流程

在細化崗位職責的基礎上，配以詳細科學的工作流程。以計量員、器材管理員業務流程為例（見圖1）。2.4 細化工作程序

科學嚴謹的工作程序，是實現管理精細化的前提，在實施倉儲管理精細化的過程中，要更加細化倉儲管理工作中的各項工作程序。包括保管員、計量員、化驗員、器材管理員、微機管理員、實物臺帳管理員等各崗位工作程序及害蟲防治、糧情檢查、清潔衛生、機電設備使用、糧食出入庫等十五種工作程序，使倉儲管理工作實現程序化。

2.5 建立科學的考核評價體系

建立科學的考核評價體系，是實現倉儲管理精細化管理的保證。完善的制度、細化的業務流程和嚴謹的工作程序，需要配以相應的業績考核評價體系。為此，在倉儲精細化管理工作實施過程中，建立了科學的考核成績評價體系，其內容包括：日清日結，行為評價。評價方式包括自評、他評、上級評等。日清日結為日評價，行為評價為月評價（內容以保管員、質檢員、計量員為例，見表1—6）。單位成立考評組織，月底考核結果報送財務科，與當月工資掛鉤，當月兌現。此種措施有力地激發了員工的工作積極性和創造性，實現了員工的自我管理意識，自我約束意識，自我核算意識，增強了創新意識和自我管理意識。

中儲糧商丘直屬庫計量員業務流程圖作業前的準備進入正常工作統計報表檢查電源和儀表是否正常、電壓是否穩定檢查衡器限位間隙是否適中，稱體是否靈活開機預熱、檢測儀表、觀看自檢是否正常清理稱體表面衛生、查看衡器下是否有異物逐一查看傳感器是否有異常現象晃動磅板、查看儀表顯示數值是否正常發現異常現象及時排除并做好記錄超載車輛嚴禁上磅、上磅車輛停放中間檢查被計量車輛是否有違章、違規行為確定無誤后迅速采集數據并作好記錄規范、詳細填寫收發糧單據上的所有內容對返還計量的車輛應核對車號和票據核對數據、查看票據填寫是否完整確認無誤后開出門證、磅秤清零、再次計量整理所有票據、統計票據數量統計當天收發糧數量、件數、車數、雜質量開出力資單據、填報當日報表清理室內衛生、搞好衡器清理保養填寫交接表、仔細交代應注意事項切斷電源、關閉儀表、整理票據及辦公品分發單據、及時對帳，做好交班準備 器材員業務流程器材入庫采購入庫移交入庫器材出庫科室領取申請外借日常管理實物管理帳目管理總結上報盤點管理編制報表按購物單驗收實物接收人簽字清點入庫查看移交清單及實物建立移交檔案首先查看審批單憑審批單發放物品查看借據及審批簽字借物人簽字后再借出搞好日常管理和維護分類存放、規范管理及時建立出入流水帳堅持日清日結及時對帳月底按時盤點確保三符損壞報廢物品及時上報分科核算出入庫物品費用編制報表、建立檔案 圖1 中儲糧商丘直屬庫計量員、器材管理員業務流程圖 開展倉儲精細化管理的成效

通過倉儲精細化管理的實施，收到突顯的成效。3.1 實現了管理理念的轉變

通過全面行為預算管理，促進了倉儲精細化管理工作的發展，同時加深了對預算管理的理解。預算管理是一種管理機制，其根本點在于通過預算來代替管理，使預算成為一種自動的管理機制，而不是單純的管理手段。預算管理決不是數據的堆砌，表格的羅列，而是一種與企業治理結構相適應的一套管理系統。企業健全的預算管理制度是完善的法人治理結構的體現。預算管理是一種戰略管理。企業預算管理的目標實際上就是企業的戰略目標，通過預算管理使企業的戰略意圖得以具體貫徹，長期與短期計劃得以溝通和銜接，并且引入了倉儲經濟的管理理念。3.2 實現了管理方式的轉變

通過實施全面行為預算管理及倉儲精細化管理，實現了由過去的上級對下級的指令性的硬性管理向精細化的自主管理的轉變。員工拿到日清日結評價表，明白自己該做什么，應該怎么做，無需科長指手劃腳。3.3 減少了科室之間、環節之間的推委和扯皮現象

倉儲精細化管理的評價體系中，體現了上下級評價和科室之間的評價（稱為360度評價），有效避免了過去環節之間的不協調現象，提高了凝聚力和團隊意識。3.4 降低了管理成本，提高了經濟效益

精細化管理以精細操作為基本特征，通過改造員工素質，克服惰性，控制企業滴漏，強化鏈接協作管理，從而提高企業整體效益。以糧食出入庫成本及儲存成本為例，看精細化管理的收效。

3.4.1 提高收糧效率50%左右：原來一條收糧線一天收糧300—400t，現在為600—700t；原來一條收糧線占用5—7人，現在占用2人。

3.4.2 降低入糧成本：由于細化業務流程，合理設計入糧方案，提高了設備的有效利用率，使電耗由原來的2kw.h/t糧降低至1kw.h/t糧；修理費用由原來的0.15-0.20元/t糧降至0.10元/t糧；由于員工業務技能的提高，責任心增強，減少停機修理時間，原來停機修理1—2h，現為0.5h，且減少了故障的發生率。

3.4.3 降低了儲存成本：99年倉儲科專職保管員66人，防治費用0.73元/t糧；2000年倉儲科專職保管員54人，防治費用0.28元/t糧；2002年—2004年專職保管員10人，防治費用0.10元/t糧。3.5 提高了管理層的執行力

精細化管理要求利用量化的數據規范管理者的行為，并對管理進程進行了引導、調節、控制，從而便于及時發現問題，及時矯正管理行為。通過實施倉儲精細化管理，使倉儲科管理層的執行力得到了提高，改變了過去多年沿用的經驗式的管理模式，學會了將量化標準滲透到倉儲管理的各個環節，使無形的管理變為有形的管理。使管理層跳出了過去的事務性的圈子，騰出更多的精力研究倉儲發展性戰略，探索新的發展途徑。

3.6 員工隊伍素質得到提高

通過實施倉儲精細化管理，不僅降低了管理成本，節約了費用開支，更重要的是使廣大員工在實施精細化管理過程中得到了鍛煉，學會了自主管理的本領，鍛煉了自我約束力和自控能力，規范了自己的行為。提高了自我管理的意識，由過去的被動式的服從轉變為主動式的自我管理，激發了員工的積極性和創造性，提高了倉儲隊伍整體素質。開展倉儲精細化管理建議

開展倉儲精細化管理是全面提升倉儲管理水平，實現科學管理和完成“兩個確保” 的需要。為把倉儲精細化管理向縱深處推進，建議如下：

4.1 各級糧食主管部門出臺在更大范圍內推行倉儲精細化管理的具體措施 4.2 研究建立倉儲精細化管理的考核評價體系

第三篇：大數據時代高校設備采購管理的模式

大數據時代高校設備采購管理的模式

【摘 要】大數據的前沿探索與應用已成為我國高校教育管理領域的一個研究熱點，對利用信息化手段擴展高校有效資源有很大的促進作用。為響應將推進信息化戰略性調整與深化國家教育領域改革相結合的時代號召，本文著力于當今信息化時代高校設備采購管理的研究，提出大數據背景支撐下的“SMART”管理模式，力求探尋出針對我國高校設備采購工作的一種更優機制。

【關鍵詞】高校；大數據；設備采購；SMART模式

一、高校設備采購管理的瓶頸

我國高校設備采購工作大多仍以傳統手工方式為主導，即使實現了部分信息化管理，也僅僅是針對業務程序的簡單執行，尚未實現采購戰略優化和決策分析的程度，其面臨一系列突出問題：

1、買賣資源的不對稱造成采購人與設備屬性的信息失聯，被動抬高采購成本；

2、采購人能力薄弱，途徑單一，未實現設備需求、供應商來源的標準制定；

3、采購資源配置不合理，供需雙方矛盾凸顯；

4、采購過程信息透明度不高，缺失分析與監管。

二、大數據對高校設備采購管理的影響

“大數據”的概念是由著名咨詢公司麥肯錫創造，如今已成為各行各業關注的熱點，據IDC的分析數據顯示，到2020年，我國數據總量將達到2013年的10倍，超過8.5ZB，可見互聯網的大數據時代，各行各業的管理運作無時不在制造數據。

信息化時代的大數據建設對整個社會帶來巨大變革，不斷深入到我們工作的方方面面，它給高校設備采購也帶來潛在影響：

1.認知思維的改變

在大數據理念的帶動下，高校采購工作者加強了信息化的建設，包括軟硬件配套構建和員工信息專業技術的培養，甚至針對采購工作中數據管理和監控的應用開展專項研究。采購人逐步認識到采購工作中的海量信息不再是簡單無用的數字，而是基于事實運營中積累的獨有資產，大數據思維造就的服務意識和能力成為推進高校采購工作變革的無形基礎。

2.采購技術的革新

大數據本身并不是一項新的技術，但對采購工作引入大數據概念，卻有效地將其推向一個新的層次，成為采購數據的收集、管理、計算處理、分析和表現等信息技術的集合對象。大數據帶來的網絡信息技術革新已在高校中悄然出現，隨著國內高校信息化建設投入，不同規模的的資源數據系統、信息共享數據系統、招標采購系統近年如雨后春筍般出現，如中山大學、上海交通大學等高校通過信息化建設實現了招標采購過程的在線流轉與電子數據記錄。新的采購技術有效地整合供應商、采購人等相關的各種社會資源、網絡資源、信息資源，信息技術在高校采購管理中爆發式引用都是大數據帶來的直接結果。

3.關系范圍的改變

大數據的出現不僅改變了高校設備采購的方式方法，可以說一定程度上更改變了采購關系范圍，采購管理將不再是傳統的買賣關系，而是一個戰略問題，是向科研、人事、資產等多個領域延伸和滲透。對于高校運行管理有關的一切數據的收集、跟蹤和分析都可能成為決定采購管理的因素。簡而言之，大數據時代一些原來不屬于采購范疇的事物都會納入采購視野，與近年熱門的“大資產”、“大財務”等新生概念相似，“大采購”也是基于大數據的一種關系范圍的理念衍生。

三、高校設備采購的“SMART”管理模式

大數據時代的高校設備采購不應是簡單的采購電子化，也不僅是應對采購信息管理的方案研究，而是一項融匯高校人財物的戰略機制。駕馭好大數據，在規劃、業務架構和資金投入方面作出決策更是采購資源配置的根本。根據高校設備采購管理存在問題，在此提出“SMART”智能采購管理模式，即Share-Model-Analysis-Response-Trace。

1.Share―共享

利用大數據、云平臺技術手段擴大高校采購資源信息共享，例如設備信息共享、供應商信息共享、制度流程共享等，逐步建立高校內部及高校之間的設備采購信息共享機制，統一信息標準和管理標準，組創高校公共采購信息聯盟平臺，打破因信息不對稱造成的采購壟斷，提高信息透明度以減少采購活動中的暗箱操作和違法行為。

2.Model―模型

高校科教機構眾多，管理形式不一，儀器設備使用需求分散，建立儀器設備的固有配置模型，形成大批量采購規模效應，在保證資金使用效益、降低采購價格的同時，有助于高校規范采購流程，統一采購標準，杜絕采購的隨意性。逐步擴展設備模型資源，及時更新配置內容，保持產品更新節奏，會同采購部門、使用部門定期調研，準確掌握市場動態，增強模型庫的合理性和可操作性。推進供應商庫建設與誠信管理，構建采購方式選擇模型，根據采購設備的種類、數量和時間的不同采取不同采購模型，以求采購效率與價值的最優化。

3.Analysis―分析

對采購全周期產生的大數據進行多維度分析，才能賦予大數據“生命力”。數據是各項工作的基礎，更是搭建高校采購、資產、財務信息橋梁的基石，例如財務部門設備采購預算編制工作可利用積累的大數據來分析，實時了解設備價格動態信息，分析采購設備價格變動趨勢，更準確評估預算定額，提高預算編制可靠性。數據同樣是高校采購監管工作的支點，監管部門通過對采購大數據的解讀，有效監督采購人“錢袋子”并非難事。結合采購數據分析結果制定預警功能，及時叫停違規采購，將采購由傳統的事后監督報備，升級為實時過程監管，采取針對性管控措施預防采購預算與執行情況出現大的偏差，利用大數據規模性大，決策性高，實時性強的特點為采購智能化提供全面支持。

4.Response―反饋

建立以數據收集、存儲和分析技術為核心的采購評估體系，推動采購執行管理由粗放式到精細化的轉變。利用最終結果數據對采購全周期管理進行逆向總結，包括：執行階段存在的問題、采購任務完成情況、設備驗收情況、采購結果對教學科研的支持程度、資金使用效益情況、后續采購計劃、供應商信用度記錄等內容。融合設備采購特征特性的分析與評估，實現反饋信息準確化，反饋速度快捷化，反饋內容全面化的采購反饋機制，形成采購全生命周期閉環系統。

5.Trace―留痕

“數據追蹤，全面留痕”，依托大數據優勢推進高校設備采購過程透明化，編織數據天網，將采購內容全部納入電子化運行。通過制定統一的數據技術標準，優化、細化采購流程和辦理環節，確保采購預算、計劃、招投標、合同執行、驗收數據的一致性與同步性，實現采購全程環環相扣，處處留“痕跡”，讓信息在“陽光”下清晰、透明，在公眾的監督之下無死角展示。

四、結語

隨著國家財政資金監管加強，過去大投入、過度消耗的模式已一去無返，未來高校的采購必將成為是一種奢侈的公共行為。以前沿技術做支撐，保證采購經費的每一筆支出能經受住推敲，是高校設備采購監管工作的重點，綜全文可見，大數據技術的應用勢必對我國高校設備采購工作帶來革命性的變化。

【參考文獻】

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第四篇：大數據時代下的生活方式

論文簡介

本論文第一部分介紹了大數據的定義及特征以及如何使用大數據；第二部分分別介紹了大數據在商業預測、體育領域、購物等方面的應用；第三部分介紹了大數據帶來的風險和隱私問題；最后一段總結全文內容。

大數據時代下的生活方式

從2012年開始，大數據一次開始明顯的受到廣泛關注。通常“大數據”一詞，給人的感覺就是信息時代下產生的海量的數據，這是我們最直觀的感受。如果要給大數據一個比較專業的定義的話，可以這樣描述：大數據，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。國際數據公司也給出了大數據的四大特征：海量的數據規模（vast）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。從大數據的特征中我們可以看出，大數據強調數據的海量還流轉。在我們現在身處的互聯網時代，我們每打開一個網頁，搜索一個關鍵字，網購一件商品，都會產生大量的數據，海量的數據似乎就是這個時代的產物。同時，即使在線下，我們隨身穿戴的智能設備，比如手機、手環等，也在實時的上傳數據到云端，網絡互連也讓數據更加方便快捷的流動。大數據到底有多大？一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當于美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當于《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬臺，高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……

大數據中雖然蘊含著海量的信息，但其價值并不體現于此。數據之海量，包含著許多無用的信息，如何處理大數據，獲得有用信息才能體現大數據的價值。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。目前，國內外的一些大公司都已經具備了一定的對大數據的“加工能力”，他們正在利用大數據的價值提升自身的服務以及改善我們的生活。

大數據在商業制作的案例

2013年出品的美國政治題材電視劇《紙牌屋》受到廣泛好評，就連美國總統奧巴馬也是《紙牌屋》的粉絲。然而一部《紙牌屋》，就讓全世界的文化產業界都意識到了大數據的力量。《紙牌屋》的出品方兼播放平臺Netflix在一季度新增超300萬流媒體用戶，第一季財報公布后股價狂飆26%，達到每股217美元，較去年8月的低谷價格累計漲幅超三倍。這一切，都源于《紙牌屋》的誕生是從3000萬付費用戶的數據中總結收視習慣，并根據對用戶喜好的精準分析進行創作。

《紙牌屋》的數據庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。最終，拍什么、誰來拍、誰來演、怎么播，都由數千萬觀眾的客觀喜好統計決定。從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉化，每一步都由精準細致高效經濟的數據引導，從而實現大眾創造的C2B，即由用戶需求決定生產。

如今，互聯網以及社交媒體的發展讓人們在網絡上留下的數據越來越多，海量數據再通過多維度的信息重組使得企業都在謀求各平臺間的內容、用戶、廣告投放的全面打通，以期通過用戶關系鏈的融合，網絡媒體的社會化重構，在大數據時代下為廣告用戶帶來更好的精準社會化營銷效果。

大數據在體育領域的應用

2014年巴西世界杯，德國再次捧得世界杯的獎杯。而在悄然影響綠茵場強弱較量的“大數據”，對德國隊來說可謂功不可沒。在世界杯比賽開始前，德國足協就與SAP公司合作，“私家定制”了一款名為“Match In-sights”的足球解決方案，用以迅速收集、處理分析球員和球隊的技術數據，基于“數字和事實”優化球隊配置，提升球隊作戰能力，并通過分析對手技術數據，找到在世界杯比賽中的“制敵”方式。

這款數據分析系統首先通過攝像頭、傳感器等工具捕捉到球員跑動速度、位置、控球時間、防御范圍、動作細節等大量數據，并傳入數據庫，隨后，基于SAP HANA平臺運行的分析工具可迅速對這些數據進行后臺分析處理。據SAP介紹，在短短10分鐘內，10名球員用3個球進行訓練，可產生超過700萬個可供分析的數據點，而SAP數據分析平臺完全可對這些數據實現實時處理。

通過這些數據進行加工處理提取有用信息，德國隊教練可以迅速評估比賽狀況、每個球員的特點和表現，球員的防守范圍，對方球隊的空擋區等信息。通過這些信息，教練可以更有效地對球員上場時間、位置、技戰術等情況優化配置，以提升球隊表現。

與此同時，在了解自己的基礎上，德國隊還利用這一工具對對手的技術數據進行了分析，這些分析涉及對手球隊的幾乎所有方面。德國隊教練組并根據分析結果針對不同的對手確定相應戰術，從而提高了球隊獲勝的概率。

大數據在購物方面的應用

經常在瀏覽購物網站的用戶可能會注意到一個有趣的現象：兩個人打開同一個網址，顯示的內容卻不一樣。這是由于用戶之前在訪問購物網站時留下了一些數據，購物網站通過收集大量的用戶留下的數據，進行加工分析，針對用戶的喜好向用戶推薦有用的商品。不同的用戶喜好不同，商家會根據用戶不同的喜好推薦不同的商品，所以當不同的人打開同一個網址時顯示的內容卻不相同。

這種案例不只是發生在互聯網上，在線下的商店中也有類似的應用。最經典的案例就是“尿布和啤酒”的故事：在美國沃爾瑪超市中有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，并一直為商家所津津樂道。對于這種現象有這樣的解釋：美國的婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班以后要為孩子買尿布，而丈夫在買完尿布之后會順手買回自己愛喝的啤酒來犒勞自己，因此這就增加了啤酒和尿布在一起購買的機率。

發現這種現象的超市是通過對一年多原始交易數字進行詳細的分析，才發現了這對神奇的組合。

大數據在其他方面的應用

大數據的應用不僅給商家帶來了更多的收益，其對改善大家的生活方面也是功不可沒。以前在瀏覽購物網站時面對琳瑯滿目的商品會不知所措，而在網上的商品更是海量，選擇依據自己喜歡的需要花費很長的時間。現在根據分析大數據生成的商品推薦功能，大大節省了用戶搜索心儀商品的時間，提升了用戶體驗。近些年，美國谷歌公司通過使用搜索的數據來預測實時流感動態對流感傳播的預測。研究顯示，結合傳統監測方法和大數據，可以預測美國未來1周的流感感染情況。這一發現可能影響國家層面和地方層面預防和流感暴發控制。這種利用大數據對傳播性疾病的預測可是讓我們防患于未然，提高了我們的生活質量。大數據已經滲透到了生活中的各個方面，2014年04月04日，百度上線了一款新的大數據產品“百度預測”。這款可以通過分析大數據，對經濟指數、疾病、高考、城市、旅游景點、體育賽事、電影票房等方面進行預測。通過對高考情況的預測，可以讓考生選擇更加適合自己的高校和專業；通過預測旅游景點，可以幫助我們做出更佳的出行方案。這些應用十分貼近生活，實實在在的讓我們每個人都能夠享受到大數據帶來的價值。

大數據預測帶來的問題

一、風險問題

由于大數據中包含了海量的數據，這些數據是否真的有用？如何有效的區分有用數據和干擾數據？這些問題不禁會讓我們擔心，從這些雜亂的數據中分析出來的結果是否真的可靠。

2008年，谷歌第一次開始預測流感就取得了很好的效果，比美國疾病預防控制中心提前兩禮拜預測到了流感的爆發。但是，幾年之后，谷歌的預測比實際情況(由防控中心根據全美就診數據推算得出)高出了50%。據分析，這是由于媒體過于渲染了谷歌的成功，出于好奇目的而搜索相關關鍵詞的人越來越多，從而導致了數據的扭曲。如果根據這樣的數據分析出的結果必然大大的偏離實際，做出錯誤判斷。

二、隱私問題

在大數據時代背景下，個人數據能夠更容易獲取和更廣泛傳播，而侵犯隱私權的行為卻難以察覺，侵犯后果愈加嚴重。大數據時代的主要特點之一在于數據的膨脹、開放以及高速傳播。借助強大的搜索引擎，許多希望被各種利益團體得到的信息，當然包括個人信息，都可以在虛擬的網絡世界輕易獲取。可是，與獲得和傳播個人隱私的“易”相比，若想在海量的信息中主動覺察到個人數據隱私權受到侵犯的蛛絲馬跡，可謂“難”。

在網絡空間，尤其在大數據時代，隱私的喪失很容易發生。在移動互聯、網絡社交、定位系統與大數據分析愈演愈烈的今天，手機、導航儀、電腦、電視機，每個電機設備都有可能成為數據的記錄端口，隱私保護則成為了最大的難題。利用大數據獲取有價值的信息固然十分重要，但如何防止這些數據被過度泛濫、被公開和不法分子利用，則是大數據分析者們必須思考的問題。

綜述

大數據時代無論是國家、企業還是個人都面臨這機遇和挑戰，能夠正確合理地使用大數據能夠給國家和社會帶來福利，給企業創造大量的財富，也能夠使每個人的生活得到改善。不過，要想做到夠準確利用大數據，并能夠控制風險，保護隱私，還有很長一段路要走。但無論怎樣都不能否認，大數據標志著一個時代，無論時誰都無法抵制這個時代的來到。

第五篇：大數據時代下的銀行業

大數據時代下的銀行業

一、前言

2012 年3 月，奧巴馬政府宣布投資2 億美元啟動“大數據研究和發展計劃”，并且定義為“未來的新石油”，希望增強政府收集、分析和萃取海量數據的能力。這個由世界最強國家政府推動的項目，標志著“大數據”時代的到來。

近年來,移動互聯網、物聯網等迅速發展,使得新數據源不斷出現,全球的數據總量正呈指數增長,過去3年間產生的數據量已超過以往總和。大數據時代的到來已經成為全球共識,數據正成為與物質資產和人力資本相提并論的重要生產.隨著信息技術及互聯網的快速發展，社會正在走向全面數字化。處于大數據時代的銀行業，正面臨著一場經營方式的大變革。一方面，互聯網和大數據打破了原有銀行在渠道和信息上的壁壘，給銀行帶來更多的競爭對手；另一方面，大數據將推動銀行更加科學地經營管理，從而促進銀行更健康地發展。

二、大數據時代銀行業分析

目前，銀行業正處在以客戶為中心、以市場為導向的激烈競爭時代，如何應用先進的計算機網絡技術跟蹤、預測銀行客戶的發展動向，最大限度地挖掘客戶信息的潛在價值，并利用這些信息來改進銀行服務，提高競爭能力對銀行來說至關重要。

（一）獨特優勢分析

對銀行獨特優勢或其存在理由的理解有很多角度，基本的一種是將銀行看作一個信息處理的機構，它能夠獲得和處理金融市場所無法獲得的信息，并通過貸款決策向市場發送有關借款人信用的信號。

所謂市場無法獲得的信息，首先來自于借款人為獲得貸款而自愿向銀行做出的披露，其次來自于銀行家對于借款人進行的近距離的調查和判斷。這些信息又可以分為兩類，一是能夠被編排的、數碼化的或結構化的；二是只能意會的。銀行貸款決策的做出，固然有賴于對于數碼化信息進行分析的技術，但也離不開銀行家的職業直覺和判斷。

（二）機會分析

1、助推經營轉型。以小微貸款發展為例，導致小微企業貸款難的原因很多，包括缺乏足夠的抵押擔保、缺乏信用評價機制、銀行管理成本高等等。而大數據給這個難題帶來了新的解決思路，通過大數據可以建立更完善的信用評價機制、風險定價機制、貸款全流程管理機制，并降低人工成本。

2、提升精準營銷能力。通過大數據技術，信用卡客戶營銷可能基于以下的流程：首先對客戶的性別、年齡、職業、金融資產、刷卡頻度、消費地點、購物種類、營銷活動參與情況等數據進行分析，得到客戶的貢獻度、活躍度和行為偏好等客戶特征；然后根據客戶特征進行分類差異化營銷設計、舉辦營銷活動；最后根據營銷結果再進行數據分析，為下次改善提供參考。

3、提高客戶滿意度。通過分析客服中心的咨詢、投訴內容，可以及時發現產品或服務存在不起眼的小缺陷，而改變這些小缺陷，可能會極大地提升客戶滿意度。通過對大量交易、行為數據、社交網絡數據的分析，可以幫助銀行找準客戶需求，真正做到以客戶為中心設計開發產品。

4、創新品牌營銷策略。大數據時代，信息傳播的方式、渠道和速度都是前所未有的。社交網絡將會成為品牌營銷的主陣地，客戶在社交媒體上快速傳播自身體驗和感受的影響力將遠遠超過空洞的形象廣告。傳統上依賴信息不對稱的品牌營銷都將無所適從，與其投巨額資金到媒體做廣告，不如扎扎實實地搞好自身的產品和服務，通過客戶來幫助銀行宣傳。

三、對我行采取的策略建議

大數據時代是分析時代。大數據分析的實質就是將客戶放到更大的社會背景下加以曝光，準確定位環境中客戶所處的位置符合怎樣一種商業模式；到現在為止沒有任何技術能超越人（對我行來說就是客戶經理）更能對活生生的客戶加以把握分析，客戶經理是最好的社會感知裝置，同時又肩負將銀行預定的熟悉的關系模式導入到現實社會網絡，擴大關系。

打好數據基礎。“在今天的社會中，最重要的資源，不再是勞力、資產或是土地，而是數據和知識。”我行首先要把行內業務系統的數據用好，這些數據是高價值密度的數據。除了要完整地保存這些數據外，還需要注意數據治理，保證內部數據的可用性。在此基礎上，還需要進一步打破傳統數據源邊界，通過各種渠道和方式獲取行外數據。銀行可以通過合作、購買、收集等方式獲取相關的數據，包括政府公布的各類統計數據、央行征信數據、企業客戶的ERP數據、第三方評級機構的數據，以及電商、社交網絡的數據等等，用以豐富和完善數據資源。

做好技術支撐和人才培養。當前采用傳統的數據庫已難以支撐大數據的需求，需要采用開放式的并行計算架構來建設大數據平臺。而技術支撐的關鍵在于人才，既需要熟悉大數據技術的科技人才，也需要具有數據思考能力的業務人才，更需要具有綜合素質的數據科學家。

強化數據治行理念。“除了上帝，任何人都要憑數據來說話。”要強化依靠數據說話的理念。首先要改善現有的管理決策文化，真正把數據分析作為決策重要依據；其次要優化數據分析流程，更好地把業務與技術融合在一起。

創新業務發展。大數據應用的深入，將為銀行經營模式、業務流程的轉變提供依據。我行需要建立新型的創新機制，為基于大數據分析的業務創新提供充分的條件和保障。無論是產品服務創新、風險管理創新、客戶營銷創新還是運營模式創新，大數據分析都將成為必不可少的途徑。

四、結束語

在這個不斷創造神奇的大數據時代，銀行無法置身度外。若干年后，我們再回看銀行的轉變，也許會發現改變銀行的不是某個人，某個企業，而是大數據。因此，我行有理由自信地擁抱大數據時代，具備作為信息處理機構的傳統優勢，在大數據時代有無限機遇。

附：基于數據挖掘的銀行客戶管理信息系統的構建（百度完全摘抄，供參考）

(一)顧客互動模塊?它為整個客戶管理信息系統提供具體的客戶信息,這些信息包括客戶的基本信息?財務會計信息?行為特征信息?信用信息等,把這些數據信息進行預處理存入數據庫后,可以為銀行的客戶工作提供有利的支持,銀行可以在此系統的支持下選定最為便利的渠道同客戶進行溝通,同時也可以在客戶營銷管理的進程中直接為這些渠道提供信息?

(二)公共信息模塊?公共信息模塊是存儲金融信息和金融行情的模塊,它可以為銀行提供服務和支持,能使銀行便捷地查閱各種金融信息與行情?同時,這個擁有大量信息的模塊系統還可以充分利用資源為客戶提供專家服務建議?標準化的流程支持和隨時更新的公用信息,使銀行和客戶都能獲得及時寶貴的信息反饋

(三)銀行產品信息模塊?銀行產品信息包括銀行為客戶所開發的各種金融傳統產品和衍生產品?隨著金融市場的開放與發展,金融衍生產品層出不窮,銀行這些產品的出現為拓展客戶服務提供了很大的平臺,有關信息包括這些產品的特征?價格?適用等?產品信息模塊可以為客戶提供有關產品信息的服務和支持并為信息庫不斷提供新的產品信息?

(四)數據存儲模塊?信息庫可以在數據上進行清理和集成,消除信息噪聲和不一致數據,使多種數據組合在一起,然后將結果數據存放在分門別類的數據倉庫中,再根據使用客戶管理信息系統的銀行請求,數據倉庫可以負責高效地提取相關數據?同樣,存儲模塊信息也可以進行不斷的更新?

(五)數據分析模塊?數據分析模塊一方面通過定制的評價和分析模型對提取的數據進行分析和評價,然后按照銀行的業務側重點把目標客戶從中篩選出來;同時,以各種信息為基礎,分析出客戶的行為特征,這樣就可以為銀行進行個性化的差別服務提供分析依據?另一方面,為銀行指定客戶拓展策略和創新產品提供依據?

(六)工作管理模塊?工作管理模塊的主要任務是對分析模塊分析出來的銀行重點客戶進行管理?銀行客戶經理通過該工作平臺,針對不同的客戶,將合適的產品通過合適的渠道在適當的時期以合理的價格銷售給不同的目標客戶,這就克服了傳統客戶管理上費時費力在龐大的客戶資料中難甄別出重要客戶的弊端,同時,基于數據挖掘的工作管理模塊更能高效科學地根據不同的客戶群制定出針對性很強的銷售策略?