固定资产管理优化分析

唐德旻

摘要：随着我国综合实力的不断提升。企业固定资产的范围和数量也在不断的增加。各个行业对于固定资产管理的手段和制度都不相同，因此形成的管理效果也参差不齐。随着科学技术的发展，相关研究人员开始对固定资产管理的信息化软件进行研发。但是软件的应用并没有达到固定资产管理优化的初衷。只是对一些数据查询、记录、计算等初级功能的实现。既没有对数据中隐形风险的预测。也没有为企业负责人的决策提供任何实质性的帮助。

关键词：固定资产 管理优化

我国目前的固定资产管理还停留在数据层面，而一部分发达国家由于科学技术原本就较为先进，因此在固定资产管理软件的开发上也比国内的研究成果有效。但是由于不同国家社会的性质以及资本环境的差异，国外固定资产管理中的核心原则和我国并不相同，因此国内的企业也无法直接应用国际上较有成就的理论，而且直接使用国外的固定资产软件和技术，也容易发生版权纠纷，为国家和企业带来负面影响，即使是通过正规渠道买入该该技术，也会在消耗大量资金的情况下为他国所限制，因此我国企业应当根据市场行情和内部控制情况积极的开展优化固定资产管理的方式。

一、固定资产管理系统优化的开发方式

文章中的固定資产管理系统的开发方式使用了对象关系映射的开发方式，是一种为了对数据进行对应系统的匹配而执行的编程技术，针对目前的信息化系统开发环境，面向研究对象而使用的开发方式是长久以来管理，和数据库的储存系统和空间规模有很大关系。对于固定资产管理系统来说，业务范围中的实体部分在空间规模上是属于对象，在数据库里显现为关系数据，空间中的对象往往存在着不规则的关联情况，但是数据库中关系数据却无法实现多联的情况。

在执行固定资产管理系统开发的过程中，往往需要将一部分的业务逻辑用直接写入结构化查询语言的方式来实现，高度耦合的结构化查询语言能为固定资产管理系统的升级和改造带来一定的阻碍，对象关系映射通产会以系统中间件的形式立足，而对象和关系数据库的映射也是为了反映和实现固定资产系统程序的完整。这个系统的实质就是根据数据库中的业务情况，用对象的形式表达和组织出来，事项固定资产管理系统的业务逻辑和开发阶段。在对象关系映射的系统之中，关系数据的模型改变可以让系统的开发忽略掉逻辑代码和结构化查询语言的干扰，直接对模型涉及到的对象进行略微的改动，甚至还可以在不改动的情况下满足该系统的开发和管理要求。

二、固定资产管理系统优化的数据库设计

（一）数据字典任务分析

数据字典是用来实现系统逻辑的工具，可以通过对信息的反映实现系统对信息的加工、使用、储存和传递等功能。数据库设计中数据字典的任务是需要对数据流程图例中的命名元素进行条目的设立和定义的调价，让图形元素或是其他类型的元素有自己的名字和解释。

（二）数据表的设计

数据表是显示数据库中对象和完成存储与操作的一种逻辑结构形式，也是固定资产管理系列数据的集合。数据库中的数据表的对象会呈二维的表现形式，和传统的excel电子表格表现形式相似，每一行都是具有唯一属性的记录数据代表，而第一列则表示的是一个范围的域值。

三、固定资产管理系统优化的相关技术应用

随着网络技术的不断发展，大量的信息和数据都开始呈现在人们的视野中，数据范围和数量的增长都会造成企业对于信息采集和分类的负面影响，目前市面上开发的数据库系统都可以实现数据的查询、录入和统计，也就是可以完全胜任数据记录的任务，但是仅凭数据的大量累计是无法给企业资产管理提供效果的。可以把一条对企业固定资产管理有益处的信息比作一个针，那么数据库里的信息数量可以称之为一座山，可以想象在数据库中寻找这条信息会有多么艰难。因此需要采用更好的数据挖掘技术来寻找对企业固定资产管理有效的那条信息，让数据库中的信息得到更好的应用，发现数据对象之间的关系和规律，创造对企业和社会发展有益的开发系统。

数据挖掘技术具有的主要功能是挖掘数据中存在的规律和联系，进而对数据的变化趋势进行一定范围的预测。传统固定资产的管理过程为寻找数据库中对象的关系往往要消耗大量的人力和物力，而如今使用数据挖掘技术可以通过数据本身直接得到答案，例如企业市场部在准备调查未来的市场动向时，数据挖掘技术可以将与之相关的数据挖掘出来，其中包括以往促销的信息和未来可能进行投资的用户信息都可以得到显示。其他方面的可预测领域有，破产预报和针对某指定事件可能产生反映的人群范围。

数据分类也是系统优化和学习的一种方式，针对数据库中的系统学习分为两个方面，即无监督学习和有监督学习，无监督学习对对象是未知的知识，不论是数据模型的建立还是其正确性的保障都很难实现，而有监督的学习方式可以为系统的优化构建出完善的数据模型，使之和研究对象之间的误差降到最低，也就是说有系统在进行监督学习的过程是一个已知知识环境下的择优过程。数据分类是也是可以对现有数据进行分析得出预测结果的方式，其中贝叶斯分类的方法是其中典型的代表，可以为某个数据的出现概率基于特定值的样本定性。

四、结束语

综上所述，文章对固定资产管理系统的优化进行了详细的分析，并且从系统的设计、数据库的建立、数据挖掘和数据分类技术的应用等方面进行阐述，为企业的固定资产管理系统的开发做出贡献。