大数据技术与军工国有资产智能化管理

王文华

大数据技术是构建军工国有资产智能化管理系统的基础

大数据又称巨量资料，其精髓在于它拓展了数据分析的抽样方法和范围，放松了对数据研究的精准度要求，更注重通过揭示相关关系来刻画世界万物之间的复杂联系。因此，大数据为人类认识世界提供了新的方法，引发了思维革命。

大数据时代的显著特征，就是可以利用数据的相关性来解决问题，而不只是依赖因果关系。基于大数据技术的深度学习等人工智能的发展，让人们更加深刻地认识到大数据技术可以突破人的认知能力极限。大数据的价值不仅在于其原始价值，更在于数据的连接及大数据扩展、再利用和重组。而且，大数据的开放对于提升整个社会的发展水平具有重要作用。大数据作为一种数字资产，可以重复利用，政府和行业协会等社会组织可以收集数据脱敏后对全社会开放，从而实现资源共享，创造出更大的社会价值。

以大数据处理为核心的系统是构建军工国有资产智能化管理系统的关键。大数据的本质可以归结为四个方面，即海量的数据规模、快速的数据流转及动态数据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值。在大数据系统中，每天处理亿级数据，具有海量信息的数据规模；支持快速的数据流转，实现实时数据监控优化；大数据系统处理各种各样的信息，包含了结构化和非结构化数据；大数据具有极大的价值，可推动军工国有资产管理系统成本和效率优化。

把大数据转化为军工国有资产智能化管理系统，需要具备两个基础：一是资产数据化，且具有数据质量保障。军工国有资产管理在大数据技术的支持下，能够实现所有业务操作的线上化，即数据化，且对每个业务操作环节都可以进行实时分析。如果军工国有资产管理的业务都是在线下操作，或者系统无法准确及时地收集数据，即使数据量足够大，由于缺乏关键数据或数据不准确，也会给军工国有资产管理的大数据处理带来很大的困难。军工国有资产监管部门通过长期的管理实践，已经逐步积累了海量的军工国有资产数据，这些数据构成了庞大的结构性数据资源。从军工国有资产监管的角度出发，理想状态的大数据是组织行为的全记录，以及从这些记录中发现规律的过程。二是大数据处理技术，包括数据收集、传输、存储、计算、展示等一系列技术。在军工国有资产管理的过程中，应用大数据至少需要考虑两个维度，即实时性维度，大数据分析是秒级的还是离线的；一致性维度，即对一致性到底是什么样的要求，是否要求100%一致。当军工国有资产监管部门在做数据系统或者应用大数据时，要考虑到所用的业务场景到底如何，再加上数据量的维度。这几个维度确定以后，从数据仓库中的技术数据抽取到数据传输，再到数据存储，包括数据计算，技术相对来讲就比较成熟了，从而可以选择合适的技术。

在军工国有资产管理中应用大数据技术，首先要在大数据处理技术上做大量的工作，对于实时数据、离线数据，都要制订完整系统的解决方案。这样，就可以基于大数据平台，进行相应的实时数据处理和离线数据分析。大数据能够从根本上解决传统的军工国有资产监管中面临的信息不对称、不透明的问题。传统的军工国有资产管理运用大数据技术和方法，能够创新服务，实现快速、低成本的军工国有资产管理和有效的风险管控。通俗地讲，大数据使军工国有资产监督部门“更聪明”。大数据平台技术从技术上提供了军工国有资产管理的基础数据质量保障。如果数据质量得不到保障，后面所进行的分析就不可靠，整个大数据也都是不可靠的。

以大数据为基础构建军工国有资产智能化管理系统

军工国有资产智能化管理系统是以数据作为开始，将大数据技术的应用贯穿其中，并且是以数据为终点的一个循环上升过程。军工国有资产监管部门在可靠的数据源和处理技术的基础上，可以以大数据技术为基础，逐步构建军工国有资产智能化管理系统。在军工国有资产智能化管理系统构建的过程中，大致上可以分为几步：

第一步，通过大数据技术，准确及时地还原业务。根据军工国有资产管理的目的，及时准确地采集所需的数据，并分不同层次需求展示出来。原始凭证等离线数据都是开展军工国有资产管理的基础，如果不能做到及时准确地收集，数字化管理就无法进行，更谈不上智能化管理了。

第二步，通过大数据评价业务。在大数据时代，可以依据社会化的数据，进行业务评价，并且可以利用互联网灰度测试的方法，进行流程优化的评价。利用这些方法，可以让军工国有资产监管部门及其工作人员对军工国有资产管理业务有更深刻的理解。

第三步，在对业务进行实时监控和准确评价后，利用大数据对业务进行预测。预测始终是大数据应用的核心，也是最有价值的地方。预测的准确度，也就是传统统计学中的置信度，是预测的一个重要衡量。大数据的预测，很多利用到相关性，因此，完全准确的预测是非常困难的。大数据应用对于准确度的容忍度越高，就越容易进行预测。对于军工国有资产监管部门而言，如果能够提前进行预测，那么对于军工国有资产管理工作的开展是很有帮助的。

第四步，依托大数据进行军工国有资产管理。这在很大程度上依赖于预测的准确性和业务对准确性的包容性。这样可以得出四个象限，对于预测准确性高并且包容性强的业务，更容易实现智能化管理。目前最好的方式依然是人机结合，能够利用大数据和人工智能的技术，为人工提供辅助决策，让人工决策更加合理。当前，基于大数据的深度学习技术，在人工智能领域取得重大突破，从而为军工国有资产智能化管理提供了巨大的想象空间。

在构建军工国有资产智能化管理系统中，有两个维度非常重要：一个维度是构建系统的难度，另一个维度则是构建系统的价值。要选择大数据应用的场景，选择合适的大数据技术架构，把数据质量做好。然后，对军工国有资产管理业务进行分析，主要是进行业务还原，包括业务节点，把相关的数据用图形化展示出来，之后进行评价。如果能运用大数据技术，就可以发现评价中的关键问题，从而进行改进和优化，优化后再将系统指标运行一下，检验是否真的改进了；利用灰度的方法对军工国有资产管理的改进进行效果评价。

在大数据技术的保障下，军工国有资产监管部门可以开展多种应用。从点到面，逐步提升智能化水平。为推进大数据技术在军工国有资产管理领域的应用，军工国有资产监管部门需要引进高端计算机技术、信息技术等专业人才，迅速搭建起所需的部门。同时，需要搭建军工国有资产信息化管理平台，完善数据信息库和信息管理制度，如军工国有资产信息归档、国有企业信息管理、信息收集渠道等，为大数据技术的应用提供及时、完整的信息支持。同时，推进军工国有资产管理领域大数据的开放共享进程，打通信息横向共享渠道，推进信息资源的共享和业务协同，在此基础上形成军工国有资产管理领域的大数据仓库，借助大数据平台，整合强化信息网络体系，实时获取、交换和使用数字化信息。

军工国有资产智能化管理就是以大数据处理技术为基础，利用软件系统把人和设备更好地结合起来；系统不断提升军工国有资产管理的智能化水平，让人与设备能够发挥各自的优势，达到系统最佳的状态。未来，国家将建设全国一体化的大数据中心，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务的国家大数据战略，军工国有资产监管部门应响应国家的号召，积极拓展思路，逐步推进改革转型，开创大数据技术更好地服务于军工国有资产管理的新局面。