到目前为止，很多公司企业或是单位都逐渐意识到资产管理的关键，市面也显现了更多的资产管理软件企业资产管理系统软件，但都不知道二者的性价此是否是高，下列是我们梳理出市面上高性价比的七款资产管理系统aPP！
1.资产管理专家
是一款金融理财应用，是个功能完善的会计常用工具。资产管理专家软件专注于协助大家便捷的管理手段个人、家庭资产。
2.新华资产软件
这个是一款好用的资产管理手机app，新华资产管理股份责任有限公司软件是新华资产管理公司企业公布的，依据风险管控为投资项目顾客给予平缓投资管理，降低顾客运营风险。
3.不良资产网软件
是一款金融理财应用，是宜春速达经贸公司责任有限公司集团公司简介的证券业信息网。不良资产网软件让你就可以非常简单赚取权转让数据，把握债务专业技能和不良资产应急救援困境等数据。
4金碟资产管理系统aPP
做为南金碟的金蝶软件，也有很广固资管理软件下载，不到固资只有金蝶软件中间一款极其小的组件，金碟的关键市面或是账务软件这方面，如果是要菅理固资，我或是强烈推荐上边的武林云，常达，智信固资管理软件下载。
5、资产大管家
是一款金融理财应用，为访客给予一款金融理财管理平台，访客能依据手机app具象化的了解自己购买的投资产品，协助访客更强的管理手段资产，协助访客非常简单金融理财。
6.资产管理系统
是一款特定为佛山公积金管理处开发设计的房地产市场价值更快评定服务项目的aPP商品。该商品给予房子线上估价、房地产详细资料展现、附近区域地图访问、类似交易实例发送、地区市场价格、现场勘测、一手楼盘及房地产商记录查询等服务项目。
7、斯迈尔资产云菅理
做为互联网大数据云存储系统与固资管理软件下载的极致结合，资产云菅理这一最新的定义已经2021年来被很多的访客接纳，变成市面的流行。斯迈尔资产云菅理，适用Pc、苹果ios、Android、小程序等多服务平台实际操作，不但能随时菅理资产项目生命周期企业资产管理系统软件，更能以极低成本费协助中小企业打开规范化资产管理制度，让资产造就更多的市场价值；使作业更高效率，菅理更聪慧。
以上便是我我给大家强烈推荐的市面上便捷好用，高性价比的aPP，热烈欢迎小伙伴们下載，假如您身旁也有都不知道改如何选择哪种资产管理系统aPP的小伙伴们得话，可以参照参照以上我编辑整理的资产管理软件，热烈欢迎下載哦！
讲到数据中心资产管理，大家第一时间的印象往往是：没有做好资产记录，设备丢了找不到；冗长的资产变更流程，服务器上下架要各种审批、确认、录入；连续几天甚至几周枯燥的资产盘点工作；
资产管理听起来是一件很简单的工作，但事实是即使我们建立了各种资产管理体系，用了很多的技术手段，结果仍然是一团糟，其中的原因到底是什么？
当下在大家过度关注PUE的时代，资产的科学化管理经常被忽视，其实资产数据对于数据中心运维至关重要。
决策者
对于决策者，及时掌握资产变更、可用U位空间等信息是决定是否扩容、如何优化的关键；
财务
对于财务部门，了解准确的资产信息，才能正确掌握财产状况，保证账实一致，计算投资回报；
IT
对于IT人员，IT资产与上层业务应用的对应关系，才能确定资产变更对业务产生的影响，保障IT系统正常运行；
运维
对于基础设施运维人员，只有准确掌握每个设备的物理位置，才能保证运维服务的响应速度，减少运维失误。
了解了资产管理的重要性，大家就能明白为什么我们要投入大量精力来确保资产信息的准确。那么为什么我们用了各种手段，资产还是管理不好呢？其根源在于两个方面：
主观原因
人类本能抵触重复简单的劳动
很多人觉得资产管理这种事情，简单重复，是人人都可以胜任的。真的如此么？
真正进行过长期实践的管理人员并不赞成，因为我们发现资产管理的最大问题不在于大家不知道怎么做，而是在于大家不愿意这样做，很多运维人员轻视资产管理的重要性，工作本身又简单重复，耗时耗神，容易让人陷入烦躁，无法保持管理的质量。
另一方面，简单靠人来管理，缺乏闭环的效验，即使出现失误也无法意识到，有人尝试靠人工来复核，但是效率太低，而且一样无法完全解决无意识的疏忽、出错问题，投资回报率极低。
客观原因
资产管理的技术手段不够完善
从资产管理技术上看，大多数数据中心所使用的技术并不能从根本上解决人员本身失误的问题。在此简单介绍一下数据中心资产管理的不同技术，目前常见的资产管理技术从产品形态上大致有几类：
1. 资产管理软件
资产管理软件的本质是辅助运维流程的IT软件，它的主要作用是辅助和监管，所有资产信息仍然依靠人工录入，在无法解决人工失误风险的前提下，无法从根本上解决资产管理信息不准确的问题。
还有部分软件采用自动发现IT资产的方式管理，多用于软件license管理，自动安装软件补丁，检测终端系统层面的合规性，这种方式看似简单，实际无法追踪设备位置，无法找出离线资产，且在数据安全方面存在风险，对于基础设施运维来说没有实际意义。
▲某IT资产管理工具
2. 条码、标签
目前最普遍的资产管理技术就是给资产贴标签，依靠人工比对的方式管理，很多数据中心在标签上添加了条形码作为资产ID，在盘点时可以用条码识别技术快速识别资产，提高盘点效率。
▲资产条码与标签
标签和条码的管理方式是来源于物流和固定资产管理，在上个世纪是主流的资产管理方式，然而这种技术在数据中心的应用中并不完善。
数据中心资产管理相对于其他通用资产管理技术的区别有两点：
一是管理的数据精确度要求：很多普通资产的单体价值不高，即使发生少数的丢失也不会造成巨大损失，而数据中心的IT资产往往价值极高，很多IT设备中存储的是核心数据固定资产快速盘点，任何丢失都是不能允许的；
另一个是设备定位的要求，数据中心运维的时效性关系到数据中心的能效、性能稳定，及时定位并找到设备是必须的，而且设备的位置信息还关系到机柜空间利用率的优化，对投资回报率等KPI有很大影响。
条码技术虽然在设备识别和盘点中能提高效率，但是扫描时仍然会存在错扫、漏扫等问题，无法保证数据准确率，在资产定位方面没有任何作用。条码系统虽然价格低廉，但对数据中心资产管理起到的作用可以说是杯水车薪。
被动式RFID
被动式RFID技术在自动化程度上高于条码技术，在应用上可以认为是“远程扫码”，靠射频信号远程识别资产。
被动式RFID
被动式RFID技术是一种射频技术，频率通常是125k，13.56M，433M，915M等，读取距离从几厘米到几十米不等，
资产识别和盘点的效率进一步提高，但是在数据准确率和设备定位上的能力比条码更弱
缺点在于射频信号本身受金属环境影响极大固定资产快速盘点，数据中心的大部分资产和机柜都是金属材质，会吸收大部分的射频信号，导致读取率极低，平均读取准确率还不如条码。
设备定位方面，扫描条码的时候是扫描枪正对着资产条码，操作人员可以看到设备位置，而被动RFID扫描枪往往是整柜范围或者几米区域内的读取，仅仅能知道设备的大致位置，无法确定设备的具体U位，机柜空间资源的管理仍然依靠人工。总的来说，由于数据准确率较低，被动式RFID在数据中心资产管理领域的应用并不理想。
主动式RFID
主动式RFID技术多应用与于自动化要求较高的场合，如智慧城市，智能建筑，自动管理等，频率一般在433M，2.4G，5.8G。
主动式RFID与读写器
相较于被动式 RFID，主动式RFID本身有电池供电，通过主动发出射频信号来增强信号强度，读取距离比被动式更远，不仅可以自动识别和盘点资产，并且可以利用多基站定位的方式确定资产所在的大概位置。由于在定位和读取率上的优势，部分数据中心尝试了使用主动式RFID来管理资产，漏读率的确有所降低。
但是不足点仍然突出，主动式RFID仍然是基于射频技术，在机房的金属环境中读取距离不可控，需要部署较多的基站来确保较高的读取率，且定位精度较差，无法满足机房管理需求；电池寿命有限，需要定期更换电池，维护成本较高；设备本身成本较高，部署和调试都需要专业人员，总的使用成本极高，投资回报率极低。
U位资产管理
U位级资产管理是2008年左右兴起的新技术，是专门针对数据中心需求所设计的，比其他通用资产管理软件锁进行的“兼职工作”更加专业，不仅可以精确定位资产所在U位，自动盘点资产，还能实现很多自动化运维的功能，这对于运维人员日益短缺，人员不稳定，用人成本高的数据中心来说就是“救世主”。然而这项技术似乎很多业内人士都没有听说过，
主要原因
U位系统的技术门槛很高，据笔者所知，目前U位级资产管理设备的核心技术仅有深圳的数码人公司掌握；U位技术推广缓慢的另一个原因是初期投入较高，
在绝大部分数据中心仍然依靠低成本的条码和被动式RFID来管理资产的现状下，资产管理系统在数据中心项目预算中的占比较小，只有少数有前瞻性的企业才会愿意为U位资产管理系统埋单。不过近年来，数据中心规模快速扩张，云技术和虚拟化在很大程度上保障了机房的可用性，大家的关注重点又回到了基础设施的效能管理，资产管理作为基础设施管理的基础性工作，消耗了大量的运维人力，效果很不理想，
很多企业都开始把U位资产管理作为一项自动化运维的战略推进，腾讯、阿里巴巴、中国移动、中国电信等企业已经有了成功的实践案例。
未来如何解决目前资产管理的困境，业内多数专家认为应从两个方面出发：
首先，加强管理意识。提高数据中心管理人员对资产管理重要性的认识，目前很多数据中心还没有建立或实施科学的管理方法，导致机柜空间利用率较低，查找设备的效率极低，运维人员工作效率低下，只有补齐资产管理的短板，才能使管理水平提升一个台阶。
其次，改善资产管理系统。要想彻底解决资产管理的问题，要积极实践。之前盲目使用条码或RFID技术的方式已经被实践证明在数据中心里并不可行，目前U位级的资产管理系统正在成为主流。
相信
在互联网的时代，数据中心已经成为支持我们社会运转的重要基础设施，数据中心资产管理的重要性已经凸显，数据中心在资产管理上的投入是非常必要的，未来“大中心，多边缘”的数据中心分部模式也将给管理带来更大的挑战，只有采用自动化、精细化的管理系统，才能满足发展的需要。
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