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基于大数据时代下试制数据资产的管理与应用

2020-09-06王捷

时代汽车 2020年13期
关键词:数据资产大数据

王捷

摘 要: 随着信息技术的深入发展,信息系统的业务部门越来越依赖于信息系统中的数据,其中的数据已经成为公司的重要资产。面对日益增长的数据,如何进行高效、安全的管理,帮助企业管理无形资产,从而帮助企业实现发展目标已成为一个重要课题。本文主要研究试制业务数据资产的定义、分类和管理。数据管理贯穿于现代企业生产经营的各个环节,数据管理的研究将对政府管理带来深远的影响,企业、政府机构和企业都有大数据应用的典型案例,这就是大数据理论。大数据时代的到来,大数据的分析、管理、应用带来了商业模式和部门管理的创新。明确了试用数据资产的相关概念和特点,从试用项目、运行管理和系统流程三个方面对各类数据资产进行管理、分析和应用,并将是大数据时代业务部门乃至整个企业带来的创新管理。

关键词:大数据 试制 数据 资产

大数据已经被应用于世界各地的各个行业,比如金融、服务、公共事业、媒体、零售、司法、执法等等。麦肯锡全球研究院在一篇报告中最早提出了大数据的概念。随着信息化的深入,企业业务部门对信息系统的依赖越来越大,信息系统中的数据就成为公司的一份重要资产。面对不断增长的数据,如何对其进行高效、安全的管理,以帮助企业管理好这份无形资产,从而助力企业实现发展目标成为一个重要课题。

1 试制数据资产的定义

数据管理贯穿于现代企业生产经营的方方面面。数据管理的研究将对政府管理和企业运营产生深远的影响。政府机构和企业单位都有大数据应用的典型案例,形成了“大数据理论”,但关于数据如何成为“资产”,在相关研究和典型案例中,对“数据资产”的特征没有统一清晰的界定。

1.1 数据的定义

数据是观察或事实的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的、未经加工的原始素材。数据也是信息的载体和表现形式,可以是语音、图像、视频,也可以是符号、文字、数字等。数据和信息不可分离,信息是数据的内涵,数据是信息的表达。数据本身没有意义,只有数据对实体行为产生影响时,才成为信息。数据可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据;也可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据。

1.2 资产的定义

资产,是指任何公司、事业单位和个人过去的业务往来或各种事项形成的,由企业拥有或控制,并预期给企业带来经济利益的资源。任何商业单位、企业或个人拥有的具有商业或交换价值的东西。资产按其流动性(资产周转率和变现能力)能够分为流动资产以及非流动资产。资产具有以下特点:资产会预期给企业带来经济利益,资产应当是企业拥有或控制的资源,资產是由企业过去的交易或事项形成的,资产必须能够用以货币计量。

1.3 数据资产的定义

数据资产是一个系统的知识体系,可作为一个单一的实体进行组织和管理。数据资产的增值直接关系到能够有效利用信息的人数。与公司的其他资产类似,一个组织的信息资产也有其财务价值。数据资产一般以实物或电子方式记录,如文档资料、电子数据等。文件和资料包括公示文档、合同、工作单、项目存档文件、操作记录、会签报告、应急预案、日常生成的运营数据、外部流入的各种文档文件。电子数据包括,数据库数据、操作运行的统计数据、开发过程中的源代码、技术方案及报告、配置文件、拓扑图、系统信息表、系统文件、管理方法、体系流程文件、工作记录、表单、用户手册等。

1.4 试制数据资产的定义

根据对于试制业务的归纳梳理,以及以上各名词的定义,得出试制数据资产的定义是,以物理或电子的方式记录的,有关试制项目试制、科室运营、体系流程的,预期会带来经济利益的,未经加工的原始信息。

2 试制数据资产的分类

为了更好地对试制数据资产进行充分有效的管理与应用,首先对于数据资产进行分类以及梳理就显得十分必要。分别按数据性质、数据形式、以及数据类型做出了一下分类。

2.1 根据数据性质分类

位置数据:例如各种CMM 三坐标数据、数模数据等;

属性数据:即表示事物定性的数据(项目类型、造车阶段、项目级别等);

数量数据:反映事物的数量,如间隙、容量、面积等几何量,或者速度、质量、扭矩等物理量;

时间数据:是体现事物时间特性的数据,如年、月、日、时、分、秒等。

2.2 根据数据形式分类

物理形式数据:以物理的方式记录的数据,如公示文档、合同、工作单、项目存档文件、操作记录、会签报告、应急预案、日常生成的运营数据、外部流入的各种文档文件;

电子化数据:以电子的方式记录的数据,数据库数据、操作运行的统计数据、开发过程中的源代码、技术方案及报告、配置文件、拓扑图、系统信息表、系统文件、管理方法、体系流程文件、工作记录、表单、用户手册等;

系统化数据:以数据库的方式记录的数据,如已有系统里存储的历史数据;

2.3 按数据类型分类

结构化数据:称作行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理;

非结构化数据:即不适于由数据库二维表来表现的数据,包括办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等等。

半结构化数据:就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据。

3 试制数据资产管理

除了对于以上数据资产的分类,根据试制业务的不同,亦可按数据产生方式进行分类,如试制项目、科室运营、体系流程等。而根据不同类型的数据,我们需要以不同的方式进行管理。

3.1 电子化系统化数据库的管理

在已有系统以及相应数据库的基础上,需要定期对其中的数据进行梳理,剔除冗余数据以及异常数据后进行分析。如有必要,可以对数据库结构进行优化重组。而对于尚未有系统数据库存储的电子化数据资产,需要有计划地进行数据库建构的同时,对于已有数据进行定期分析,这样做同样有利于系统数据库建构的过程中,对数据结构进行优化,提前避免数据库建成之后的短期重组。

3.2 物理形式数据的管理

对于目前仍然以物理形式存储的数组资产(纸质版、扫描件等),首先要对物理媒介妥善保存归档的同时,尽快将物理形式的数据转化为电子化的数据,不仅提高的数据存储的安全性,同时提高了数据的可检索性、可分析性、以及存储容量。

4 试制数据资产应用

4.1 案例一:试制项目预算优化

就各项目预算的电子化数据,针对各已完成项目的历史预算数据进行分析。纵观各阶段造车的价格倍数,从2.16到8.68不等,考虑项目的特殊性以及数据离散性,将初始的价格系数相应地下调;分析除整车数据外B类以及K类试制交付实体,从单价比例发现,B类交付物单价比例从9.99%到41.15%不等, K 类交付物单价比例从2 3 . 3 3 % 到1143.01%不等,结合平均数以及中位数等统计数据,将优化后的B/K类价格系统由统一的33.3%分别调整,B类相应下降、K类相应上浮;运用相似的数据分析和统计方法,分别对车身软模、工装夹具、外包人员工时、仓储分摊的比例进行了微调,从而更有效地减少了预算与实际使用的差异,提高预算编制的准确率。

4.2 案例二:试制造车工位优化

针对试制车间的工位暗灯系统的数据库系统化数据,试对各工位日常暗灯数据进行分析。暗灯分布与车间各工位基本一致,由各工位技师以实际工位上的状态对暗灯进行操作。暗燈状态分为正常、物料问题、试制问题、空闲以及休班这五种状态。针对某一个自然月的所有工位、所有时间、所有状态的暗灯运行数据进行分析。考虑各工位当时进行的试制项目进行对应,可以得出以下结果。累计停线时间以及累计停线次数Top1 工位,对应项目是D 项目的16 工位,停线原因为物料问题,经分析原因主要为供应商无法按时交样,其他高频原因因后道工位场地被占用,车辆无法按计划行进到后道工位;分析相同原因累计停线涉及工位数以及车辆数,并以此为依据对项目现场运行的问题处理进行优先级排序,给出短期措施和长期措施;对于问题发生较少的暗灯对应的低频工位,经核实该工位的确无暗灯问题记录,该月该工位进行的项目造车状态均正常,按计划进行造车,系统运行无问题。

5 总结

数据资产与物理资产的基本区别是,数据资产是动态变化的,而物理资产是固定不变的。数据资产在许多方面表现出动态特征——以运行数据(项目信息、工艺开发、试制造车等)的形式产生开始,直到在各种业务功能和过程中最终的应用(ERP、MES、智能制造等)。大数据时代到来,大数据分析、管理、应用引发业务模式、科室管理的创新。综上,在阐明试制数据资产的相关概念及特征的基础上,从试制项目、运营管理、体系流程三个方面进行各类数据资产的管理、分析与应用,将会对大数据时代下的业务部门甚至整个企业带来管理创新。

参考文献:

[1]McKinsey Global Institute,Big data:Thenext frontier for innovation, competition,and productivity,2011,May.

[2] 谢国忠,大数据时代下的企业管理与创新,全国企业管理创新大会,2013.

[3] 黄湘武,数据资产管理夯实企业管理平台,中国制造业信息化,2012(3):41-42.

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