大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校預(yù)算績效評價(jià)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用路徑研究

一、前言

在信息化和智能化快速發(fā)展的背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸成為各行各業(yè)提升效率和管理水平的重要手段。高校作為國家人才培養(yǎng)和科技創(chuàng)新的核心陣地，其資金使用效率和管理水平對教育質(zhì)量和科研成果的產(chǎn)出具有重要影響。近年來，我國高校在預(yù)算績效評價(jià)管理方面取得了一定進(jìn)展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的預(yù)算管理方式存在數(shù)據(jù)分散、處理效率低、監(jiān)控能力弱等問題，難以全面、及時(shí)、準(zhǔn)確地反映資金使用效果。因此，探索大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校預(yù)算績效評價(jià)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校預(yù)算績效評價(jià)管理系統(tǒng)中的優(yōu)勢

（一）數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心在于其高效的數(shù)據(jù)處理能力，主要得益于分布式存儲、并行計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的綜合應(yīng)用[1]。分布式存儲技術(shù)如Hadoop和Spark，可以將大量數(shù)據(jù)分布存儲在多個節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速訪問和處理[2]。并行計(jì)算通過任務(wù)分解和多節(jié)點(diǎn)協(xié)作，加快了數(shù)據(jù)處理速度，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算。數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通過對數(shù)據(jù)的深度分析，提取出有價(jià)值的信息和規(guī)律，為預(yù)算管理提供決策支持。高校傳統(tǒng)的預(yù)算管理系統(tǒng)在面對龐大數(shù)據(jù)量時(shí)，往往存在處理速度慢、數(shù)據(jù)整合難度大等問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過分布式處理和并行計(jì)算，顯著提升了數(shù)據(jù)處理的效率。高校預(yù)算管理需要對復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，傳統(tǒng)方法難以全面、準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度、多層次的深度分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律和趨勢。

（二）能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控與預(yù)警

在高校預(yù)算管理中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力為預(yù)算執(zhí)行的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警提供了科學(xué)依據(jù)[3]。大數(shù)據(jù)技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)這一過程，并確保預(yù)算執(zhí)行的有效性，主要可以從數(shù)據(jù)采集與整合、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與處理、智能預(yù)警機(jī)制、動態(tài)調(diào)整與決策支持等方面展開詳細(xì)分析。第一，數(shù)據(jù)采集與整合。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集。高校預(yù)算執(zhí)行過程中涉及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、項(xiàng)目進(jìn)展數(shù)據(jù)等，各種數(shù)據(jù)分散在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，如ERP系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)和采購系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過數(shù)據(jù)接口和數(shù)據(jù)抓取技術(shù)，將分散的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺上。通過數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，解決數(shù)據(jù)格式多樣、數(shù)據(jù)噪聲等問題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，為后續(xù)分析打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。第二，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與處理。在數(shù)據(jù)整合之后，大數(shù)據(jù)技術(shù)利用分布式計(jì)算和流式處理技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析[4]。分布式計(jì)算框架（如Hadoop、Spark）可以將海量數(shù)據(jù)分布在多個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理，提高數(shù)據(jù)處理速度和效率。流式處理技術(shù)（如Apache Flink、Apache Storm）可以對實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)分析，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行中的異常情況。此外，數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI）將分析結(jié)果直觀地展示在高校管理者面前，幫助快速發(fā)現(xiàn)問題。第三，智能預(yù)警機(jī)制。基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，大數(shù)據(jù)技術(shù)建立智能預(yù)警機(jī)制。通過設(shè)定預(yù)警規(guī)則和閾值，當(dāng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)超出預(yù)警閾值時(shí)，系統(tǒng)會自動觸發(fā)預(yù)警，通過郵件、短信、系統(tǒng)通知等方式及時(shí)告知相關(guān)管理人員。

（三）決策支持

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的引入，為高校預(yù)算績效管理提供了強(qiáng)有力的決策支持，幫助高校管理者優(yōu)化資源配置，提高資金使用效益。以下從數(shù)據(jù)采集與整合、分析與建模、決策支持、優(yōu)化資源配置、提高資金使用效益等幾個方面進(jìn)行詳細(xì)分析。第一，數(shù)據(jù)采集與整合。高校需要全面、準(zhǔn)確地采集與整合各類數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)將分散的數(shù)據(jù)集中到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺上，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，為預(yù)算績效管理打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。第二，數(shù)據(jù)分析與建模。在數(shù)據(jù)整合之后，大數(shù)據(jù)技術(shù)利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和建模技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和模式，如資金使用的季節(jié)性波動、不同項(xiàng)目的支出效益等。機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如回歸分析、聚類分析）可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，預(yù)測未來預(yù)算執(zhí)行趨勢，評估不同資源配置方案的效果[5]。通過對歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果的綜合分析，高校管理者可以科學(xué)地進(jìn)行決策，減少盲目性和主觀性。第三，決策支持。大數(shù)據(jù)分析結(jié)果為高校管理者提供了豐富的決策支持信息。數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI）將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、報(bào)表等形式直觀展示，使高校管理者能夠快速、準(zhǔn)確地理解數(shù)據(jù)含義。決策支持系統(tǒng)（DSS）集成了各類數(shù)據(jù)和分析工具，可以提供多維度的分析報(bào)告，如資金使用效率分析、項(xiàng)目績效評估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等，幫助高校管理者全面掌握預(yù)算執(zhí)行情況，為科學(xué)決策提供依據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校預(yù)算績效評價(jià)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用路徑

（一）構(gòu)建數(shù)據(jù)采集平臺

1.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集平臺需要進(jìn)行詳細(xì)的需求分析和科學(xué)的規(guī)劃

根據(jù)高校的實(shí)際情況，明確平臺建設(shè)的目標(biāo)和任務(wù)，制定合理的建設(shè)規(guī)劃，確保平臺的功能設(shè)計(jì)能夠滿足高校管理的需求。高校要選擇合適的大數(shù)據(jù)技術(shù)和平臺架構(gòu)，采用分布式計(jì)算、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)接口和抓取技術(shù)，將財(cái)務(wù)、科研、教學(xué)等各類數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺上。

2.實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化是建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集平臺的關(guān)鍵

高校要制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，明確各類數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲和使用規(guī)范，包括數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)字段、數(shù)據(jù)單位等，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性。高校要對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，解決數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤問題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。高校要建立完善的數(shù)據(jù)管理制度，明確數(shù)據(jù)的采集、存儲、使用和維護(hù)規(guī)范，確保數(shù)據(jù)的安全性和可用性。通過數(shù)據(jù)共享與交換機(jī)制，實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的互通和共享，提升數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化管理不僅可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，還可以提升數(shù)據(jù)的利用效率。基于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，為高校管理決策提供科學(xué)依據(jù)。通過數(shù)據(jù)可視化工具，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果直觀展示，幫助管理者快速理解數(shù)據(jù)含義，提高決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

3.統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集平臺還可以提升高校的資源配置效率

通過對財(cái)務(wù)、科研、教學(xué)等各類數(shù)據(jù)的綜合分析，高校管理者可以科學(xué)地進(jìn)行資源配置，優(yōu)化各類資源的利用效率，提升高校整體管理水平。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集平臺的建設(shè)還推動了高校信息化建設(shè)的進(jìn)程，為高校管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有力支持。

綜上所述，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集平臺，整合高校財(cái)務(wù)、科研、教學(xué)等各類數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，是提升高校管理效率和決策科學(xué)性的關(guān)鍵舉措。通過科學(xué)規(guī)劃、技術(shù)選型、數(shù)據(jù)整合與管理，以及數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用，能夠?yàn)楦咝９芾硖峁?qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持，推動高校管理水平的全面提升。

（二）開發(fā)數(shù)據(jù)分析模型

首先，開發(fā)適合的數(shù)據(jù)分析模型需要充分了解高校預(yù)算績效評價(jià)的具體需求。高校的預(yù)算包括教學(xué)、科研、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多個方面，每個方面的預(yù)算執(zhí)行情況和績效評價(jià)指標(biāo)有所不同。因此，在開發(fā)數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，高校要對各類預(yù)算項(xiàng)目的特點(diǎn)、目標(biāo)和評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行詳細(xì)分析，確定各項(xiàng)數(shù)據(jù)分析的維度和指標(biāo)體系。高校要建立科學(xué)合理的預(yù)算績效評價(jià)體系，明確預(yù)算執(zhí)行效果的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)，確保數(shù)據(jù)分析模型能夠全面、準(zhǔn)確地反映預(yù)算執(zhí)行效果。

其次，進(jìn)行數(shù)據(jù)的多維度分析是提升預(yù)算績效評價(jià)效果的關(guān)鍵。高校預(yù)算數(shù)據(jù)種類繁多，涉及收入、支出、成本、效益等多個方面[6]。通過多維度數(shù)據(jù)分析，高校可以從不同角度對預(yù)算執(zhí)行情況進(jìn)行全面評估。例如，高校可以從時(shí)間維度分析預(yù)算執(zhí)行進(jìn)度，評估各階段的預(yù)算執(zhí)行情況和資金使用效率，從部門維度分析各部門的預(yù)算執(zhí)行效果，發(fā)現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行中的問題和薄弱環(huán)節(jié)，從項(xiàng)目維度分析各項(xiàng)目的預(yù)算執(zhí)行情況，評估項(xiàng)目資金的使用效果和績效。通過多維度數(shù)據(jù)分析，高校可以全面了解預(yù)算執(zhí)行情況，發(fā)現(xiàn)預(yù)算管理中的問題和不足，提出改進(jìn)措施。

再次，評估預(yù)算執(zhí)行效果是數(shù)據(jù)分析模型的重要功能。通過數(shù)據(jù)分析模型，高校可以對各類預(yù)算項(xiàng)目的執(zhí)行情況進(jìn)行定量和定性分析，評估預(yù)算執(zhí)行效果。定量分析可以利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、回歸分析、因子分析等方法，對預(yù)算執(zhí)行中的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行分析，評估預(yù)算執(zhí)行的經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和環(huán)境效益。定性分析可以結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果，對預(yù)算執(zhí)行中的問題和成因進(jìn)行深入分析，提出改進(jìn)建議。通過評估預(yù)算執(zhí)行效果，可以為高校管理者提供科學(xué)的決策依據(jù)，提升預(yù)算管理的科學(xué)性和有效性。

最后，開發(fā)適合的數(shù)據(jù)分析模型還要結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能算法。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對海量預(yù)算數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。智能算法可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，為預(yù)算績效評價(jià)提供科學(xué)的分析結(jié)果。

（三）建立監(jiān)控和預(yù)警機(jī)制

高校利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)算執(zhí)行情況，建立預(yù)警機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題，是確保預(yù)算管理有效性的重要手段。在高校預(yù)算管理中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)對各項(xiàng)預(yù)算執(zhí)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和分析。通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集平臺，整合財(cái)務(wù)、科研、教學(xué)等各類數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，可以確保數(shù)據(jù)來源的廣泛性和準(zhǔn)確性。如此，預(yù)算執(zhí)行情況能夠被全面、及時(shí)地掌握，并且數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和影響因素能夠被充分分析。

實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)算執(zhí)行情況的一個核心在于數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過高效的數(shù)據(jù)處理能力和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，快速處理海量的預(yù)算數(shù)據(jù)，并且能夠在短時(shí)間內(nèi)生成各種數(shù)據(jù)報(bào)告和分析結(jié)果。數(shù)據(jù)報(bào)告和分析結(jié)果可以幫助高校管理者及時(shí)了解預(yù)算執(zhí)行的實(shí)際情況，發(fā)現(xiàn)偏差和問題。例如，某個項(xiàng)目的支出超出預(yù)算，或者某個部門的預(yù)算執(zhí)行進(jìn)度落后，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控，可以在早期階段被發(fā)現(xiàn)，從而避免問題的進(jìn)一步擴(kuò)大。

高校建立預(yù)警機(jī)制是實(shí)現(xiàn)問題及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過設(shè)定預(yù)警閾值，對預(yù)算執(zhí)行中的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。一旦某些指標(biāo)超出設(shè)定的閾值，系統(tǒng)就會自動發(fā)出預(yù)警通知，提醒高校管理者關(guān)注和處理。預(yù)警機(jī)制不僅能夠提醒高校管理者注意到已經(jīng)發(fā)生的問題，還可以預(yù)測和預(yù)防潛在的問題。例如，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)可以預(yù)測某個項(xiàng)目在未來一段時(shí)間內(nèi)可能出現(xiàn)的預(yù)算超支風(fēng)險(xiǎn)，從而提前采取措施，進(jìn)行預(yù)算調(diào)整或者加強(qiáng)管理監(jiān)督，確保預(yù)算管理的有效性，不僅需要發(fā)現(xiàn)問題，更重要的是及時(shí)解決問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以提供豐富的分析工具和解決方案，幫助高校管理者深入分析問題的原因，并制定相應(yīng)的解決方案。

（四）搭建決策支持系統(tǒng)

開發(fā)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的決策支持系統(tǒng)，為高校管理者提供數(shù)據(jù)分析結(jié)果和決策建議，以優(yōu)化資源配置和提高資金使用效益，是當(dāng)前高校預(yù)算管理的重要創(chuàng)新方向。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提升數(shù)據(jù)處理和分析能力，為高校管理者提供全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的信息支持。高校通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集平臺，將財(cái)務(wù)、科研、教學(xué)等各類數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，可以確保數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。數(shù)據(jù)平臺可以高效地匯集和處理大量的預(yù)算數(shù)據(jù)，并通過多維度的分析模型，揭示出數(shù)據(jù)之間的深層次關(guān)系和趨勢，為高校管理者決策提供科學(xué)的依據(jù)。

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的決策支持系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控預(yù)算執(zhí)行情況，通過數(shù)據(jù)分析和建模，發(fā)現(xiàn)潛在的問題和機(jī)遇。例如，系統(tǒng)可以通過分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測某些項(xiàng)目或部門未來的預(yù)算需求，幫助高校管理者提前做好資源配置。此外，通過對預(yù)算執(zhí)行過程中的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，系統(tǒng)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)偏差和異常，自動生成預(yù)警通知，提醒高校管理者采取措施。預(yù)警機(jī)制不僅可以提高問題發(fā)現(xiàn)的及時(shí)性，還可以幫助高校管理者在問題出現(xiàn)之前采取預(yù)防措施，從而降低風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個重要優(yōu)勢在于其強(qiáng)大的分析和建模能力。決策支持系統(tǒng)可以利用該能力，對預(yù)算數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，提供詳細(xì)的分析報(bào)告和決策建議。

此外，決策支持系統(tǒng)可以通過模擬不同的決策情景，評估各種決策方案的可行性和潛在影響，幫助高校管理者選擇最佳方案。決策支持系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，不僅需要技術(shù)支持，還需要管理理念的創(chuàng)新和管理方法的改進(jìn)。高校在實(shí)施大數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)時(shí)，要加強(qiáng)對數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。此外，高校還要建立健全的數(shù)據(jù)管理和分析機(jī)制，明確數(shù)據(jù)采集、處理、分析、使用等各環(huán)節(jié)的職責(zé)和流程，確保系統(tǒng)的高效運(yùn)行。為了充分發(fā)揮決策支持系統(tǒng)的作用，還要提高高校管理者的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用能力。通過開展數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)和應(yīng)用推廣，增強(qiáng)高校管理者對大數(shù)據(jù)技術(shù)的認(rèn)識和理解，提高其利用數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)決策的能力。

（五）加強(qiáng)人才培養(yǎng)與團(tuán)隊(duì)建設(shè)

加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才的培養(yǎng)和團(tuán)隊(duì)建設(shè)，對于提升高校預(yù)算績效評價(jià)管理系統(tǒng)的技術(shù)水平和應(yīng)用能力至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用不僅需要先進(jìn)的硬件和軟件支持，更需要高素質(zhì)的人才隊(duì)伍來開發(fā)、維護(hù)和優(yōu)化系統(tǒng)。因此，高校必須在人才培養(yǎng)和團(tuán)隊(duì)建設(shè)方面投入更多的資源和精力，以確保大數(shù)據(jù)技術(shù)在預(yù)算績效管理中的有效應(yīng)用。

第一，高校應(yīng)加大對大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)專業(yè)的支持力度，鼓勵和資助在校學(xué)生選擇大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)方向的課程和研究。通過設(shè)置專項(xiàng)獎學(xué)金、開設(shè)大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)的課程和實(shí)驗(yàn)室，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際操作能力和創(chuàng)新意識。高校可以與企業(yè)合作舉辦講座、研討會和實(shí)習(xí)項(xiàng)目，讓學(xué)生能夠接觸到最前沿的技術(shù)和應(yīng)用案例，為未來從事大數(shù)據(jù)技術(shù)工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

第二，高校要加強(qiáng)對現(xiàn)有教師和技術(shù)人員的培訓(xùn)，提高其對大數(shù)據(jù)技術(shù)的掌握和應(yīng)用能力。高校可以通過組織參加國內(nèi)外的專業(yè)培訓(xùn)、進(jìn)修班和學(xué)術(shù)會議，促進(jìn)教師和技術(shù)人員了解大數(shù)據(jù)技術(shù)的最新發(fā)展趨勢和應(yīng)用案例。同時(shí)，高校可以邀請國內(nèi)外知名專家和學(xué)者來校進(jìn)行講座和指導(dǎo)，幫助教師和技術(shù)人員解決在實(shí)際工作中遇到的問題。高校還應(yīng)建立專門的大數(shù)據(jù)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)高校預(yù)算績效評價(jià)管理系統(tǒng)的開發(fā)和維護(hù)。這支團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該由具備豐富經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識的技術(shù)專家組成，并配備足夠的硬件和軟件資源，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和持續(xù)優(yōu)化。團(tuán)隊(duì)成員應(yīng)具備大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和信息安全等方面的專業(yè)技能，并能夠熟練使用各種大數(shù)據(jù)處理工具和平臺。為了提高團(tuán)隊(duì)的工作效率和創(chuàng)新能力，高校可以建立激勵機(jī)制，對在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和系統(tǒng)開發(fā)中做出突出貢獻(xiàn)的團(tuán)隊(duì)成員給予獎勵和表彰，以激發(fā)其工作熱情和創(chuàng)造力。

第三，高校可以通過與知名企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)合作，共同開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究和應(yīng)用項(xiàng)目，不僅可以為高校帶來先進(jìn)的技術(shù)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，還可以為技術(shù)團(tuán)隊(duì)提供更多的學(xué)習(xí)和成長機(jī)會。通過與企業(yè)合作，高校可以引入企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用方面的成功經(jīng)驗(yàn)和案例，借鑒其先進(jìn)的管理模式和技術(shù)手段，提高高校預(yù)算績效評價(jià)管理系統(tǒng)的技術(shù)水平和應(yīng)用效果。

第四，高校應(yīng)加強(qiáng)對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用推廣，提高各級管理者和使用者對大數(shù)據(jù)技術(shù)的認(rèn)識和理解。高校可以通過舉辦專題講座、培訓(xùn)班和經(jīng)驗(yàn)交流會，向管理者和使用者介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)在預(yù)算績效評價(jià)管理中的應(yīng)用案例和成功經(jīng)驗(yàn)，幫助其掌握基本的操作技能和應(yīng)用方法，增強(qiáng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行科學(xué)決策和管理的能力。

四、結(jié)語

在信息化和智能化快速發(fā)展的背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校預(yù)算績效評價(jià)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用顯得尤為重要，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力可以有效解決傳統(tǒng)預(yù)算管理中數(shù)據(jù)分散、處理效率低、監(jiān)控能力弱等問題。通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集平臺、開發(fā)數(shù)據(jù)分析模型、建立實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警機(jī)制以及搭建決策支持系統(tǒng)，高校能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)算執(zhí)行情況的全面、實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，提高預(yù)算管理的科學(xué)性和效率。同時(shí)，高校要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才的培養(yǎng)和團(tuán)隊(duì)建設(shè)，通過開設(shè)相關(guān)課程、加強(qiáng)教師培訓(xùn)、建立專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)以及與企業(yè)合作，共同提升技術(shù)水平和應(yīng)用能力。一系列措施不僅有助于優(yōu)化資源配置和提高資金使用效益，還能推動高校管理的科學(xué)化、精細(xì)化和現(xiàn)代化發(fā)展，為高校的可持續(xù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持和人才保障。

引用

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基金項(xiàng)目：安徽省科研編制計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目“業(yè)財(cái)融合視域下高校智能財(cái)務(wù)分析與決策應(yīng)用架構(gòu)研究”（項(xiàng)目編號：2022AH050372）

作者單位：肇慶學(xué)院財(cái)務(wù)部

責(zé)任編輯：王穎振