大数据在科技管理工作中的应用

大数据在科技管理工作中的应用

作者：吴玥

来源：《信息技术时代·中旬刊》2019年第02期

摘要：近年来，随着社会的不断发展，科技的不断进步，在大数据的时代背景之下，我国的科技管理呈现出新的特点，实验数据的来源变得越来越广泛，并且其主体也呈现出多样化的特点。因此，在大数据的背景下，在科技管理阶段需要构建一个新的平台，使其能够有效地保证科学管理工作的顺利进行。文章针对大数据背景下科学技术管理创新平台构建的发展情况，从大数据背景下科技管理的特点入着手进行分析，并在此基础上提出了大数据背景下科技管理创新平台的构建。

关键词：大数据；科技管理；应用

引言

随着当今社会的不断发展，大数据技术的应用越来越普遍，尤其是物联网技术的推广，更是在较大程度上促进了大数据的应用范围，各个行业中充分的运用大数据技术都能够表现出较强的作用实效性，这一点在科技管理创新工作中也不例外。科技管理创新工作的落实是比较复杂的，其涉及到的内容比较多，尤其是对于科技管理创新工作中涉及到的各个数据信息内容来说，更是需要引起足够的关注，而运用大数据来构建理想的科技管理创新平台，也就能够为科技管理创新提供较强的便利条件，值得进行探索和研究。

1大数据背景下科技管理的新特点

1.1数据增量巨大、复杂性高

由于传感技术的不断完善和发展，使得科研数据大幅增多。“大数据”为科学实验提供了数据的真实性保障，对于科学实验数据处理的多样化有着极大的意义。但是伴随着这个过程，进行科技管理时，如何对体量庞大，且呈现非结构化、非常规化的科研数据进行分析，也无疑提升了对科研数据进行研究的难度。在大数据时代下，数据的变化内容主要集中在数据的内容量提升、数据的表现形式增加等方面。在一些科学实验之中，这些数据展现出的复杂性，甚至导致相关工作无法继续开展。

1.2科研设备需求有所增加，成本提高

目前，实验数据以抽样为主，但该方式已无法满足实验数据的需求。为提升实验的科学性，保证所得数据的广泛性和真实性，体现出数据的结构化特点研究人员需要引入一定数量先进的技术设备，使其与实验内容相适应。这意味着研究部门需要花费大量资金对相关设备进行引进，使科学实验成本大幅度提升。

1.3科技管理的主体多样化

科技资源和科研人员是科技管理工作的重要组成部分，在大数据时代，这两方面因素均呈现出更加多样化的趋势。科研仪器设备及软件系统性能不断提高、科技基础数据等资源不断增加，新型科研主体和科研主动参与者也不再拘泥于单一的科研部门，政府部门、企业、高校，甚至个人都可能成为科研的主体。这也为科技管理工作带来了新的挑战。

2科技管理现状

目前，对于科技工作者而已，面临的最大困惑是科技成果转化不畅而导致的企业创新意识不强，科技资源和共享投入不够以及对高新区发展支撑不足。如何有效洞察全球范围内的科技情报，如何通过大数据赋能进行科技创新与科技成果管理，成为科技管理部门创新的关键所在。大数据为各行各业带来了数据使用方式的根本性变革，也为科技情报研究带来了新的全量数据、预测、智能学习分析等手段，也为科研成果管理，科技创新机制提供新的可能。科技工作者亟须掌握并运用大数据相关方法及工具，来适应新的思维逻辑并开展研究。

3大数据在科技管理工作中的应用措施

3.1做好数据信息的实时监控工作

在科技创新过程汇总数据信息必须得到严格保护，数据信息必须在封闭的状态下运行，在数据平台信息中，对数据的保存形式进行控制，强化数据结构，进行检查指导，在不同环境下，做好数据信息的监控工作，在大数据的监控和平台中心，保护数据信息，才能促进数据信息在科技创新管理中的运用。

3.2培养大数据处理人才

大数据存储对计算能力的要求较高，相关人员必须掌握大数据的处理方式，强化技术人员的专业能力，才能处于有利地位。现在数据的更新速度使得科技创新面临着空前的革新，在这一过程中对人才的需求也逐渐增加，大数据处理专业人才和技术人才必须具备较强的心理素质和适应能力，才能有效的对数据信息作出反应和处理。

3.2科技情报洞察

科技情报服务不仅仅是承担着信息分析以及信息传递的工作，经过人工智能的不断优化，在科技、经济、以及商业等各个领域中也发挥着至关重要的作用。科学技术的高速发展，导致相关科技资料数不胜数，转眼之间，既有更新更有价值的科技资料出现，层出不穷。如何快速、准确地获取第一手有价值的科技情报，是科技工作者在大数据时代面临的巨大挑战。通过数据采集获取全球范围内有价值的科学发展、科技创新、或者有关科技最新动态，并进行深度关联分析，观察和分析国内外科技发展水平，是科技工作者引进先进科学技术必不可少的环节。

3.3建立大数据检测预警系统

大数据中蕴含丰富的潜在信息量，海量信息中可能蕴含着改变现有技术水平的新兴技术，新思想、新思维可能以某种形式存在于数据中。在科技创新管理工作中，掌握潜在的新兴技术的发展动态，挖掘促进技术升级的核心技术，监测竞争对手技术领域的最新进展，并对可能发生的情况作出预案[3]。建立大数据检测预警系统，避免提前制定目标，减少评估和预测，根据目标需求作出相应的数据挖掘，促进机器的组织和自学。通过预警系统的训练和学习，形成处理大数据的人工智能的处理，建立動态实时监测系统，融入动态挖掘理念，运行相应的技术方法，挖掘大数据中的有效信息，达成预警效果。

结语

根据上述内容能够看出，纵观我国历史的发展，近现代社会中所出现的每一次重要变革都与科学技术的革新有着非常紧密的关系。科技是实现人类社会现代化的发动机，科学技术管理效果已成为国家未来发展的前途和命运的重要指引。社会中的变革是没有止境的，科学技术的发展也是没有止境的，因此，科学技术的管理也需要不断的创新和变革才能够跟得上时代发展的脚步。随着物联网、云计算的“大数据”时代到来，科学技术管理的数据来源不断变得深入、复杂和广泛，也逐渐呈现出科学技术资源需求的增加。

参考文献

[1]冯芷艳，郭迅华，曾大军，陈煜波，陈国青.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报，2013（01）.

[2]托鹏燕.我国农业科技创新平台建设现状与策略探析[J].农村经济与科技，2018，29（12）：297-299.

[3]刘岩.浅论科技管理中的大数据解决方案[J].经营管理者，2017（27）：66-68.

作者简介：吴玥（1988.07-），中国电子科技集团公司第二十研究所，导航重点实验室，计划管理。