孙建军：大数据时代科技情报工作的挑战与思考资料分析
大数据技术在军事情报领域中的应用探讨
大数据技术在军事情报领域中的应用探讨第一章：引言军事情报是指国家或军队为保障国家安全和军事行动而进行的对于敌方和有关事物的情报活动。
在现代化的军事活动中，军事情报越来越受到重视，在取得军事胜利和遏制敌对势力上起着至关重要的作用。
而随着大数据技术的发展，军事情报领域也逐渐开始使用大数据技术来收集、分析、判断和决策，以更好地服务于国家和人民。
本文将着重探讨大数据技术在军事情报领域中的应用，对其背景、技术特点、应用案例和未来发展进行详尽的阐述，希望能够引起广大读者的关注和讨论。
第二章：大数据技术的背景和技术特点大数据技术是指通过海量数据的收集、存储、管理、处理和分析，获取并挖掘出其中隐藏的价值。
在信息化、网络化和数字化的时代背景下，大量数据的积累以及数据源多元化、数据结构和数据处理方式的多样化，使得传统的技术手段已经无法满足大数据处理的需求。
而大数据技术的出现，使得对于大规模、多维、高速、多样数据的处理成为可能。
大数据技术具有以下的特点：1.海量数据：大数据处理所需要处理的数据量非常巨大，需要有强大的数据存储和处理能力。
2.多样数据：大数据技术所处理的数据涵盖了多个方面，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。
3.高速处理：大数据处理中对于实时性的要求很高，需要能够迅速进行数据的处理和分析4.数据价值：通过大数据分析可以从数据中发现隐含的关联规则和价值信息，用于决策和规划。
第三章：大数据技术在军事情报中的应用军事情报往往需要通过海量的、多维的、多种类别的数据，进行复杂的分析和研究，以产生高质量、高水平的情报。
而大数据技术的应用，可以极大地提高军事情报的处理和分析效率，提升情报的质量和精度，同时也可以有效地保障情报工作的安全和保密性。
以下就是大数据技术在军事情报领域中的应用案例：（1）海上航道安全监测海上航道安全是海军的一个重要任务，需要对海上船舶进行实时监测和掌握，保障海上交通的顺利和安全。
大数据与国防安全数据智能在军事领域的挑战与应用
大数据与国防安全数据智能在军事领域的挑战与应用随着信息技术的快速发展，大数据和数据智能已经成为当今社会的热门话题。
在军事领域，大数据和数据智能的应用也日益受到重视。
本文将探讨大数据和数据智能在军事领域中所面临的挑战，并分析其应用的潜力和前景。
一、大数据在军事领域的挑战1. 数据获取和处理的困难：军事领域的数据来源广泛，包括卫星图像、雷达数据、情报报告等。
这些数据的获取和处理需要大量的时间和资源，而且往往存在数据质量不高、数据格式不统一等问题。
2. 数据安全和隐私保护：军事领域的数据涉及到国家安全和军事机密，因此数据的安全和隐私保护是一个重要的挑战。
如何确保数据的安全性和保密性，防止数据泄露和被恶意利用，是一个亟待解决的问题。
3. 数据分析和利用的难度：军事领域的数据量庞大，包含了大量的复杂信息。
如何从海量的数据中提取有用的信息，并进行准确的分析和判断，是一个具有挑战性的任务。
二、数据智能在军事领域的应用1. 情报分析与预测：通过对大数据的分析和挖掘，可以帮助军事情报部门更好地了解敌情、友情和中立情况，提供决策支持。
同时，利用数据智能技术，可以对未来的军事行动进行预测和模拟，提前做好准备。
2. 战场指挥与决策：大数据和数据智能可以帮助军事指挥部门更好地掌握战场态势，实时监测敌情和友情，提供决策支持。
通过数据智能技术，可以对战场上的各种情况进行分析和预测，帮助指挥员做出正确的决策。
3. 装备维护与保障：通过对大数据的分析和挖掘，可以实现对军事装备的智能维护和保障。
通过对装备的运行数据进行分析，可以提前发现故障和问题，并采取相应的措施进行修复和保养，提高装备的可靠性和可用性。
三、大数据与数据智能的前景和潜力1. 提高军事作战效能：大数据和数据智能的应用可以帮助军事部门更好地了解敌情、友情和中立情况，提供决策支持，从而提高军事作战的效能和战斗力。
2. 加强军事装备的维护和保障：通过对大数据的分析和挖掘，可以实现对军事装备的智能维护和保障，提高装备的可靠性和可用性。
国防军事领域中的情报数据处理与分析
国防军事领域中的情报数据处理与分析在国防军事领域中，情报数据处理与分析是至关重要的一环。
通过对情报数据的处理和分析，可以为军事决策提供准确、及时的信息支持，帮助军队制定战略和战术，提高作战效能。
本文将探讨国防军事领域中的情报数据处理与分析的重要性、方法和挑战。
一、情报数据处理与分析的重要性情报数据处理与分析在国防军事领域中具有重要的意义。
首先，情报数据处理与分析可以帮助军队获取敌方情报，了解敌方的军事动态、战略意图和军力部署，为我军制定对策提供依据。
其次，情报数据处理与分析可以帮助军队评估我方军力，分析我方的优势和劣势，为我军的军事行动提供指导。
此外，情报数据处理与分析还可以帮助军队预测未来的军事动态，提前做好准备，保障国家安全。
二、情报数据处理与分析的方法情报数据处理与分析的方法多种多样，下面将介绍几种常用的方法。
1. 数据收集：情报数据的收集是情报处理与分析的第一步。
军队可以通过各种手段收集情报数据，包括人工侦察、卫星侦察、无人机侦察等。
收集到的情报数据需要经过筛选和整理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据整理：收集到的情报数据需要进行整理，将其按照一定的分类和标准进行归档和存储。
这样可以方便后续的数据分析和检索。
3. 数据分析：数据分析是情报处理与分析的核心环节。
通过对情报数据的分析，可以发现其中的规律和趋势，提取有用的信息。
数据分析可以采用统计分析、模型分析、情报挖掘等方法。
4. 情报报告：情报报告是将分析结果进行总结和归纳的产物。
情报报告需要简明扼要地呈现情报数据的分析结果，以便军事决策者能够快速了解情报信息。
三、情报数据处理与分析的挑战情报数据处理与分析面临着一些挑战，下面将介绍几个主要的挑战。
1. 数据量大：在现代战争中，情报数据的量呈指数级增长。
处理如此庞大的数据量需要强大的计算能力和高效的算法支持。
2. 数据质量不一：情报数据的质量参差不齐，有些数据可能存在错误或者不完整。
处理这些数据需要进行数据清洗和校验，确保数据的准确性和可靠性。
基于大数据的科技情报研究技术分析
摘要：大数据时代下的信息资源广阔，为科技情报研究技术的发展带来了机遇和挑战。
文章总结了传统科技情报研究技术的局限性，研究了大数据环境下科技情报工作在数据资源、存储体系和人员素质等方面的创新和发展。
关键词：大数据；科技情报研究技术；资源管理引言：社会科技水平的应用和发展，推进了数据资源的应用程度在社会发展中的作用进一步加深，大数据环境下科技情报研究技术的分析和应用是开展数据信息资源传输，提高信息分析的详细程度的资源保障，为科技情报研究技术提供了丰富的发展空间。
一、科技情报研究技术的现状和主要内容目前，我国科技情报研究主要是通过文献调查、比较调查、内容分析、技术预测等技术方法，对期刊、杂志等科技文献资源进行搜集、整理、加工和分析，在科技动态、产业发展、科技政策研究、科技发展战略、科技发展跟踪等方面进行针对性研究，为制定科技发展战略及科技政策提供决策依据；为科研立项、科技水平认定等科技活动提供信息支持。
二、传统科技情报研究技术面临的挑战（一）科技情报研究技术中应用的数据资源短缺社会科技水平逐步进步发展，对科技情报研究技术的要求也逐步提高，而传统的科技情报研究技术中存在众多问题，成为阻碍我国科技情报研究技术进步发展的重要阻碍。
传统科技情报研究技术中应用数据资源短缺，互联网模式下的数据信息资源来源广，种类多，逐渐成为科技情报研究技术发展的新方向，而传统的科技情报研究中的数据资源来源不仅受到地域限制，准确程度也无法得到保障，与现代科技情报研究技术格格不入，严重影响了科技情报技术的发展与应用。
（二）科技情报研究技术中的用户需求的满足标准降低现代科技水平中人们对数据资源应用程度进一步提高，数据管理的质量和要求也逐步提高，传统的科技情报研究技术主要采用人工为主，互联网为辅的情报研究分析技术[1]，导致科技情报研究分析技术的质量性无法与客户需求的数据信息质量之间达成共识，降低了科技情报研究的使用价值，从而影响了科技情报研究技术在实现应用中的创新发展。
信息时代统计工作面临的挑战与对策
信息时代统计工作面临的挑战与对策随着信息时代的到来，统计工作也面临着前所未有的挑战。
在这个信息爆炸的时代，统计工作者需要不断适应新的技术和发挥创造力，以应对日益增长的数据量和复杂性。
本文将探讨信息时代统计工作面临的挑战，并提出相应的对策，帮助统计工作者更好地应对这些挑战。
一、挑战一：大数据时代的挑战在信息时代，大数据已经成为统计工作的主要挑战之一。
大数据的特点包括数据量巨大、数据类型多样、数据质量参差不齐等。
统计工作者需要面对如何有效地处理这些大数据，如何挖掘其中的有用信息等问题。
对策：应用新技术，提高数据处理效率。
统计工作者可以结合云计算、人工智能等新技术，提高数据处理的效率和准确性。
可以利用数据挖掘、机器学习等技术，挖掘大数据中的有用信息，为决策提供支持。
二、挑战二：数据安全和隐私保护随着信息时代的发展，数据安全和隐私保护成为了统计工作面临的另一个重要挑战。
大量的个人信息被采集和使用，如何保护这些信息的安全和隐私成为了统计工作者需要面对的难题。
对策：加强数据安全技术的应用。
统计工作者可以通过加强数据加密、权限控制等技术手段，提高数据安全的保护水平。
可以制定严格的隐私保护政策，规范数据采集和使用的行为，确保个人信息的安全和隐私。
三、挑战三：数据质量的保障对策：建立健全的数据质量管理体系。
统计工作者可以建立完善的数据采集、清洗、验证、监控等数据质量管理体系，提高数据质量的保障水平。
可以加强数据来源的管理和审核，确保数据的真实性和可靠性。
四、挑战四：新技术的应用信息时代新技术层出不穷，统计工作者需要不断学习和适应新技术，以满足统计工作的需求。
新技术的应用也成为了统计工作面临的挑战之一。
对策：持续学习和不断创新。
统计工作者应保持持续学习的态度，不断更新自己的知识和技能，适应新技术的发展。
可以通过与信息技术专业人才的交流合作，引入新技术，提高统计工作的效率和水平。
五、挑战五：应对复杂和多样的统计需求信息时代，统计工作面临着日益复杂和多样的统计需求。
大数据时代科技情报工作面临的挑战及应对策略
大数据时代科技情报工作面临的挑战及应对策略摘要：基于客观视角而言，情报并非是单纯意义上对信息的传递，其为通过人工智力加工后得到的信息，在商业、经济、科技、市场经营领域中具有十分巨大的现实作用。
最近一些年，我国科技情报事业发展迅速，取得了较大成就，但是，在信息时代以及大数据背景下，科技情报服务工作也面对着全新的挑战。
只有立足时代背景，不断调整和优化科技信息服务工作，使其充分发挥作用。
所以，文章详细论述了大数据世道科技情报工作的挑战，并分析了切实可行的应对策略，旨在可以为行业人士提供有价值的参考和借鉴，继而更好的为行业的可持续发展助力。
关键词：大数据时代；科技情报工作；挑战；策略前言：今天，我国社会与科技日新月异，其信息数量也获得了前所未有的增加，这样让科技情报服务机构在发展中面临巨大的挑战，但是，在大数据时代，科技信息服务机构可以充分利用大数据的优势，进而更好地促进信息服务的健康稳定发展。
当前时期，很多人士对大数据技术在科技信息服务领域的应用各持己见，一些人报好消息，一些人报坏消息。
在大数据时代，如何利用大数据的力量更好的发展自身，日渐成为科技强暴服务领域的一个重要转折点。
1大数据在科技情报服务领域的积极作用1.1大数据促进了科技情报服务领域稳步发展大数据中最重要的特征之一就是分析和处理信息数据的能力，大数据时代，信息量日渐庞大，鉴于此，会导致科技情报服务机构发展面临着一定的挑战，在如此庞大数量的信息中心，一定也会存在很多垃圾，这也会让科技情报服务机构在搜集和处理信息方面有巨大的挑战，同时，也进一步推进了科技情报服务机构的稳步发展和进步。
在这样的条件下，科技情报服务机构若要站稳脚跟并得到良好发展，则需要将自身对数据的分析和处理能力加以提升，并全面提升情报服务质量。
所以，大数据时代在一定程度上将有助于推进科技情报服务机构的稳步提升和发展。
1.2大数据丰富了科技情报领域的情报分析方式大数据时代来临前，科技情报服务领域分析信息数据始终使用的文献分析方法，但迈入大数据时代后，科技情报服务领域可以不局限于文献分析上了，通过对大数据技术的应用，科技情报服务领域逐渐衍生出了众多新的信息分析方法。
大数据情报分析技术在军事情报领域中的应用研究
大数据情报分析技术在军事情报领域中的应用研究随着现代军事技术的发展，情报分析已经成为现代战争的重要组成部分。
情报分析是为了获取敌方情报、评估敌方情势、制定敌方作战计划和实施作战行动所进行的活动。
大数据情报分析技术应用在军事情报中，不仅可以提高情报分析的效率，也能够加强情报分析的准确性和精度。
一、大数据情报分析技术大数据情报分析技术是一种采用先进计算方法，将大规模的异构数据进行存储、处理和分析，进而获取对真实现象的理解、洞见和知识的计算方法。
大数据情报分析技术在处理和分析军事情报数据时，主要应用了数据挖掘、模式识别、自然语言处理、机器学习等一系列先进的数据处理技术。
这些技术可以让数据分析更加快速、准确、自动化和可视化，使得军事情报分析更加科学和客观。
二、大数据情报分析技术在军事情报中的应用1. 预测敌方行动利用大数据情报分析技术，可以对大规模的敌方数据进行分析，从而预测敌方的行动和决策。
例如，分析敌方军事设施的建设、军备升级、武器装备运送等情况，可以预测敌方的进攻目标和战斗计划。
这能够使我方有充分的时间作出反应并采取措施，减少我方的损失。
2. 挖掘敌方特点通过大数据情报分析技术，可以挖掘敌方的特点，如领导人的性格、文化背景、语言特点等，这有助于了解敌方的心理状态和思想倾向，从而加强我方的信息优势。
同时，还可以通过对敌方的社交网络、通信方式等进行分析，找到敌方情报来源的重要信息，对我方制定反情报策略具有重要的意义。
3. 预警危险情况通过对大量实时数据的分析，可以发现敌方的危险情况，如重要军事设施的突然停工、大批军队的集结等，这种预警可以让我方有充分的时间采取措施，保护国家和城市的安全。
同时，还可以通过分析历史数据，预测未来可能发生的风险和危机，为我方制定军事和外交政策提供参考。
4. 战略决策支持大数据情报分析技术的应用还可以为军事决策提供强有力的支持。
通过分析历史战役数据，我方可以制定更加科学的作战计划，从而提高战斗胜率。
2023最新大数据与军事情报
2023最新大数据与军事情报引言大数据与军事情报的结合是一种重要的趋势，其影响力不断扩大。
随着技术的发展和数据量的增长，大数据已经成为当代军事战争的重要组成部分。
在2023年，大数据将继续在军事情报领域发挥巨大的作用，引领着战争的方向与策略。
本文将探讨2023年最新大数据与军事情报的发展趋势、影响与挑战。
1. 巨大的军事情报数据随着技术的进步和社会的发展，我们生活在一个数字化时代，军事情报也不例外。
在2023年，军事情报数据将以前所未有的规模存在。
这些数据将包括各种类型的情报信息，如卫星图像、通信数据、社交媒体信息、无人机图像等等。
这些数据的规模之大会带来前所未有的挑战和机遇。
1.1 增加的数据来源相比较以往，2023年将有更多的数据来源用于军事情报收集。
随着技术的革新，越来越多的传感器与设备将用于数据采集和情报分析。
新的卫星系统、无人机技术以及人工智能算法的应用，将使得军事情报更加全面、准确与实时化。
1.2 数据量的爆炸式增长随着数据来源的增加，数据量也将呈现爆炸式增长。
大数据时代的到来，使得军事情报的数据规模从以往的几千甚至几百万个数据点，增长到数百亿甚至上万亿的数据点。
这使得现有的数据管理和分析方法面临巨大的挑战，也需要更加高效和智能的算法与技术进行应对。
2. 大数据与军事情报的结合大数据技术的发展对军事情报的分析和应用带来了巨大的影响。
在2023年，这种结合将继续深入，为军事行动和决策提供强有力的支持。
2.1 情报分析的效率提升传统的军事情报分析往往依赖于人工的解读和整理，这种方法无法满足大规模数据的分析需求。
随着大数据技术的应用，情报分析的效率将得到显著提升。
利用机器学习和人工智能算法，军事情报分析师可以更快速地从大数据中提取有用的信息，加快军事情报的处理速度。
2.2 预测和预警能力的提升利用大数据的技术，军事情报可以更加准确地进行预测和预警。
通过对大量的历史数据进行深度学习和模式识别，军事情报分析师可以揭示隐藏在数据中的模式和趋势，从而更准确地预测未来的军事发展和行动。
大数据时代科技信息情报研究分析
大数据时代科技信息情报研究分析摘要：随着信息化智能化建设的不断推进，其面临的信息内容安全日益突出。
大数据时代的来临让现代信息技术在各个行业和领域中得以普及运用，过去的科技信息情报工作也迎来了更大的挑战。
首先，在大数据时代中，科技信息情报服务特别是数据分析工作变得更加关键，同时也产生了很多针对科技信息情报研究的新技术方法，在很大程度上推动了科技信息情报服务工作的创新与转型；其次，在大数据时代背景下，各行业领域对科技信息情报服务的需求进一步提升，更多学科部门纷纷加入科技信息情报研究中来。
所以明确了解大数据时代背景下科技信息情报服务面临的挑战，抓住转型创新机遇，这是当前必须要深入研究的课题。
关键词：大数据时代；科技信息；情报研究引言尽管开源信息早已有之，但随着互联网和大数据技术的兴起，开源信息的数据来源和渠道趋向复杂化，数据规模剧增，信息处理与分析的方法和能力日渐提高，开源信息在情报服务中的作用日益重要。
情报服务已经突破传统的服务模式，呈现多元化的发展态势。
源于开源信息的科技情报服务产品可以是显性信息、或者是隐性信息的呈现。
而开源信息给情报共同体和各领域带来更多有价值和新颖数据源的同时，情报服务的风险问题无疑会涉及。
1大数据时代科技信息情报服务面临的挑战在大数据背景下，各种数据信息不断增多，不单单需要有更强大的数据信息存储能力，有效解决科技信息情报研究机构的信息资源存储问题，同时面对海量的数据信息如何实施科学有效的分析处理，善于从中找到有价值可利用的资源，发挥其开发利用价值，这也是一个需要深入探讨的课题。
所以大数据时代背景下对科技信息服务工作提出了新的要求，过去的数据基本上属于结构数据，通常选择关系型数据库为工具，利用计算机设备与软件实施处理。
而当前的数据出现了大小、格式、内容等不同结构，无法用统一标准框架进行量化，这些非结构数据的形成对科技信息情报服务工作带来了更多难题。
2大数据时代科技信息情报工作开展对策2.1基于开源信息的科技情报服务风险防控和管理2.1.1面向科学研究服务的科技情报服务风险点点基于开源信息的科技情报服务的风险问题具有超前性、隐蔽性和易发性，应当引起科技情报服务机构及从业人员的重视。
大数据在军事情报分析中的应用研究
大数据在军事情报分析中的应用研究随着时代的发展，科技的进步与现代化的不断提高，生产、经济、社会、文化上的发展也在不断进行。
而其中，大数据技术的应用是最为显著和普遍的，这一技术在军事情报分析上的应用也是十分广泛。
首先，大数据的应用可以提高决策的精准度和效率。
在军事情报分析中，大量的数据需要进行处理和分析，这些数据来源广泛，覆盖了各种情况和场景。
这些数据如果仅仅依靠人工来进行分析和处理，很难从其中获取有效的信息和规律。
而通过大数据技术的应用，可以将这些庞大的数据集合进行分类、筛选、归纳和总结等操作，使数据的价值得以充分挖掘和利用。
这种方式既可以提高数据的转化率，还可以减轻分析人员的工作负担，从而使得决策的效率和精准度都得到了极大的提高。
其次，大数据的应用可以提高情报的研判能力。
在军事情报分析中，情报的研判能力是非常重要的，它涉及到保卫国家安全和打击敌对势力的效果。
而大数据技术的应用不仅可以提供更为准确的情报信息，还可以帮助情报分析员更好地了解敌情和预判敌情。
通过大数据的应用，可以将大量的数据进行分类和汇总，从而形成专业的情报库和数学模型，建立更为准确的情报研判机制，提高军事情报工作的针对性和实效性。
最后，大数据的应用可以提高军事安全和防护效果。
在当前的复杂国际安全环境下，军事安全和防护工作是非常重要的。
而大数据技术的应用可以提供更为全面和准确的情报信息，帮助军队更好地了解战场上的各种情况，并制定更为有效的战略和作战策略。
同时，大数据技术的应用还可以帮助军队发现和预防网络安全漏洞，从而提高网络安全和信息防护的效果。
这对于维护国家安全和幸福稳定具有十分重要的意义。
总的来说，大数据技术在军事情报分析中的应用是十分广泛和重要的。
通过大数据技术的应用，可以提高决策的效率和精准度，增强情报的研判能力，以及提高军事安全和防护效果。
当然，随着技术的不断进步和应用的不断扩展，大数据技术在军事情报分析中的应用还有很大的潜力和空间。
大数据环境下科技情报服务创新研究
大数据环境下科技情报服务创新研究作者：杨君来源：《神州·中旬刊》2018年第03期摘要：大数据环境下，信息泛滥情报稀缺给科技情报服务工作带来了严峻的挑战，科技情报机构的服务创新势在必行。
本文分析了大数据环境下科技情报服务面临的挑战以及未来发展的创新趋势。
关键词：大数据；科技情报服务；创新在大数据环境下，随着电脑、手机的普及，服务对象素质的提高，人们对信息的需求，逐渐从文字型向声像型、机读型等数字化、网络化的方向转变，人们对科技情报服务的精准性要求愈来愈高。
因此，数据信息的爆炸性增长极大程度上激发了社会各界对情报的需求，这也使得情报工作愈来愈受到重视，科技情报工作在面临挑战的同时也出现了新的机遇。
1大数据环境下科技情报服务工作面临的挑战随着信息网络的普及、信息资源的数字化，科技情报服务工作面临的整体环境发生了巨大的变化。
从整个社会和用户需求角度看，科技情报机构的资源角色和地位进一步弱化，用户需求向更深更广信息分析领域拓展，情报服务与创新服务的融合以及资源服务的一体化对科技情报机构的服务能力也提出了更高挑战。
1.1科技情报服务机构的资源优势弱化在数据开放趋势下，可得可用的信息资源更加丰富，科技情报服务机构资源独占优势不复存在。
以往科技情报服务过于依赖其资源优势，而对信息加工、信息分析的优势没用充分重视，存在短期的“转型瓶颈”。
而政府数据公开、研究机构数据公开获取以及数据集市商务模式的出现，加剧了科技情报机构作为数据枢纽角色的弱化。
1.2科技情报服务的用户需求转变大数据环境下，信息环境带来了用户对信息需求的变化。
用户不再满足于信息资源的整序获取，不再满足于以文献单元为主要特征的加工整理和存取分析，而是对信息分析深度和广度提出了更高要求。
因此，科技情报服务不可避免地将由传统的依托资源数据的数据分析服务向多源多方协作的情报解析和计算分析服务转变，是对现有科技情报机构的分析技术能力的挑战。
1.3资源服务一体化下的服务能力不足科技情报机构过去一直强调资源保障能力，服务协作能力并未上升到战略地位。
大数据时代科技情报服务的挑战与思考
大数据时代科技情报服务的挑战与思考作者：裴雷孙建军肖璐来源：《图书与情报》2015年第06期摘要：数据处理是科技情报机构服务创新的动力。
大数据的离散分布和开放可得、用户信息需求向深度广度发展以及资源服务一体化，弱化了科技情报机构的资源优势，提高了信息分析的难度，给科技情报机构的服务能力提出了挑战。
同时，也为大规模资源保障体系和信息服务模式的创新提供了可能。
文章从大数据科技环境的时代特征着手，分析了大数据环境对科技情报工作的主要挑战，并结合当前实践提出了相应的对策建议。
关键词：大数据;科技情报工作;挑战;对策建议中图分类号： G250.2 ;文献标识码： A ; DOI： 10.11968/tsyqb.1003-6938.2015123Challenges and Rethinking of S&T Information Service in Big Data EraAbstract Data processing improvement is one of the main driven forces of S&T information service innovation. It becomes more and more difficult for S&T information institutes to face the challenges of scattered data resources， deepened and widened users' demands， and the complexity of big data analysis technologies. Meanwhile， these challenges make it possible for the innovation and sharp turn to new information service models. This paper analyzed the technical environment of big data， deconstructed the main challenges of intelligence work， and gave several suggestions as countermeasures.Key words big data; S&T information service; challenges; suggestions科技情报服务领域普遍将当前面临的海量数据处理和服务能力的矛盾，视为泛在信息环境所涌现出的、特有的“大数据”问题，并产生了隐隐的“大数据忧虑”。
大数据背景下科技情报服务“与时俱进”
!!收稿日期"#"#$!"$#.大数据背景下科技情报服务 与时俱进王!艳"天津商业大学图书馆#天津!'##!'%$!!摘!要大数据背景下#随着信息技术和网络技术的迅猛发展#科技信息大数据呈指数式增长#对于海量数据的搜集(存储(传输(处理模式以及共享等问题的应对#成为科技情报服务工作新的挑战%基于此#分析了大数据背景下科技情报服务所面临的挑战#提出了科技情报服务工作开展的有效措施及科技情报工作的创新型服务模式%关键词 大数据)科技情报)科技信息服务!!中图分类号 F ')#!!文献标识码 /!!文章编号 !##(*+&"!!"#"!"#&*##!+*#'!!移动互联网*物联网*云计算以及人工智能的快速发展#致使遍布的智能终端等#不时地记录着人们产生的%数据足迹&#大数据已经渗透到各行各业#世界正在深刻地发生着变化'大数据作为一种新的战略资源#对社会经济发展的贡献度在不断提升#已是同人力资源*自然资源等一起构成促进国家竞争力的重要资源和手段'在科学研究领域#基于密集数据分析已经成为继实验科学*理论科学和计算科学之后的第四种科学探索方式+!,'科研数据联盟">?6Y 6R 627=?G 2D 2/::;25=6$成立于"#!'年#其宗旨是加快国际范围的数据共享和数据驱动研究+",'截止到"#"#年#成员多达!%)个国家的!####多名'大数据环境下#科学研究的新的知识源是以数据驱动为主的#它为科研工作带来更多的收益和更大的价值#科研工作者比以往更加依赖信息数据的交流*处理和使用'但是科研数据呈指数式发展和增长#数据来源多元化和数据格式的多样化为科研数据管理带来极大挑战'科技创新发展的一个相当重要的手段就是需要探索以大数据处理为基础的动态情报解决方案#而科技情报服务工作的重点就是要通过对海量数据资源进行数据采集*挖掘与分析处理而实现面向用户的智慧化的服务'!!大数据背景下科技情报服务所面临的挑战!-!!科技信息大数据的介绍大数据是一个比较笼统又抽象的概念#至今也没有一个很统一*确切的定义#不同的个人或机构会给出不同的定义'国际数据公司"4G *$则对大数据的定义为-大数据一般要涉及两种或两种以上的数据形式#通过快速抓取*分析和处理技术#从中获取价值'北京理工大学副教授张华平指出-大数据是从变化*多源*大规模微观数据中#利用信息智能技术挖掘知识后转化为智慧的一种方法学'不论哪种定义#对于大数据的本质认识都需要一个不断深化的过程#但这并不妨碍大数据科学的应用与发展'而科技信息大数据是科技活动要素及要素之间相关关系组成的多源异构大规模数据#这些要素包括科技投入*科技主体*科技平台条件*科技过程*科技交流*科技产出以及科技规划与管理#这些要素所反映出的数据以及数据之间的关系所形成的整个科技活动生态的相关数据构成了科技信息大数据的内容+",'北京大学化柏林将科技信息大数据主要分为三类#分别是-科技信息的支撑数据#主要是在数据的处理过程中使用到的数据资源.科技信息的核心数据#指主要的科技活动形成的成果数据.科技信息的外围数据#比如科学家的微信*微博以及科研机构的微信公众号*官方微博等多媒体数据+','大数据的特征主要包括%个层面-数据体量巨大"Z 8:[B 6$*数据种类繁多"Z 27;6D 3$*数据价值密度低"Z 2:[6$*数据处理速度快"Z 6:8=;D 3$#即%%Z &特征'科技信息大数据也同时满足上述大数据特征#此外#也有其自身一些较为突出的特点-比如很强的即时性#在做情报分析时#需要对研究领域最新信息进行跟踪#并结合已有信息做深度分析与挖掘.还具有突出的国际性#科学研究以及科学技术的国内外交流*对比分析与比较也已成为科技信息大数据的明显特征.数据的保密性与敏感性#科研数据包括部分涉密*涉密和不涉密等类型#这也决定了数据管理安全的等级'!-"!科技情报服务所面临的挑战!-"-!!在数据资源以及数据处理方面的挑战'首先#大数据背景下#随着互联网*社交网络*物联网*科学研究等不断产生的数据使得数据规模迅猛增长#尽管为科技情报服务工作提供了海量的数据基础#能够被利用的信息资源比以往更加丰富#但同时也使科技情报服务机构曾经的资源独占优势弱化了'政府数据公开*研究机构数据公开获取以及数据集市商务模式等的出现#加剧了科技情报机构作为数据枢纽角色的弱化+%,'这也就意味着用户获取科技情报的渠道相比以往更多了#对科技情报机构信息资源服务带来了一定的挑战'另外#对于大数据时代各种类型数据的爆炸式增长#一方面需要更加有效的海量数据存储能力#以应对科技情报研究中信息资源的资源存储和存储体系的综合性应用.另一方面#就是要对这些%繁星如!+!!"#"!年)月内蒙古科技与经济123"#"!第期总第期. All Rights Reserved.海&的数字资源进行快速高效地分析和处理#深入挖掘蕴藏于其中的隐性知识#真正发现其潜在的有价值的情报'因此#%大数据&对科技情报机构的物理存储空间和软件设施提出更高的要求#以往的数据大多以结构化数据为主#一般运用关系型数据库作为工具#通过计算机设备和软件较易进行处理'但是数据世界发展到目前#产生了具有大小*格式*内容等结构不同并且不能用一定结构来进行框架等特点的海量非结构化数据#这就为人们如何方便*迅速地处理数据带来很大的挑战'!-"-"!在用户需求方面的挑战'大数据时代下#知识的产生*运用与存储均发生了非常大的变化#科学研究的学科跨度越来越大#越来越多的知识以数字形式存在'用户信息行为与科学研究环境也出现很多新的变化#传统的科技情报服务内容与模式已经不能够满足用户多元化的需求#用户获取科技情报的渠道和方式越来越多样化'百度搜索*F889:6搜索等各种各样信息获取途径涌现在互联网上#并且可以对信息进行分析*组织*重组和推送#科技情报机构已不再是用户取得情报的主要途径'用户不再满足于以往经过简单加工*处理过的以文献资源为依托的信息服务#而是转向对于信息数据的深入分析'这主要包括数据资源快速评价推荐*知识单元的抽取和分析*细粒度数据分析以及可视化*计算化的数据呈现与分析等+%,'还包括情景服务和创新服务以及其他数据融合服务#用户需求是朝着信息多领域发展的#这就需要科技情报服务做出巨大改变#并迎接新的挑战'"!大数据背景下科技情报服务工作开展的有效措施"-!!加强科技情报服务工作的数据资源建设在大数据时代#科学数据尤其具有明显的潜在价值和可开发价值#并在广泛应用过程中增值#是信息时代影响面广*传播速度快*开发利用潜力巨大的科技资源#是支撑科技创新的重要基石#是提升科技水平和综合国力的重要战略资源和保障'因此#数据资源建设#是新形势下科技情报服务工作发展不可或缺的重要部分'一方面扩展多源科技情报资源的采集与聚合'大数据背景下的数据的重要特征之一#是数据来源的种类繁杂即%Z中的%Z27;6D3&#当然#科技信息大数据也不例外'某些科学数据涉及上百个参数#其复杂性不仅体现在数据样本本身#更体现在多源异构*多实体和多空间之间的交互动态性'因此#多种来源结构异质的数据需要被融合#并集成多种数据分析方法#经由融合多源数据挖掘资源之间隐性关联+),'而通过把不同渠道*利用多种采集方式获取的具有不同数据结构的信息汇聚到一起#形成具有统一格式*面向多种应用的数据集合#这一过程称为多源数据融合++,'同时需注意的重要问题是#所收集的数据应是从分析目标出发#正确地采集高质量且服务于既定分析目标的数据#经过进一步的数据处理与加工以满足用户日益增长的个性化需求'另一方面#加强科学数据的共享服务'新技术的快速发展驱使科学数据急剧增加#未来的科研活动将是以科学数据驱动的科研活动'而科学数据的收集与整合需要耗费大量的人力*物力和时间才能完成#因此#科学数据的共享服务对研究人员*研究机构都具有重要意义'科学数据的共享服务可以最大化利用现有科学数据#也即使科技信息资源的使用率提高#实现知识快速增长#从而有利于科学研究的成果产出'"-"!注重数据处理的时效性互联网时代#用户对信息处理的时效性要求越来越高'随着科学技术的发展#大量产生的各类型的数据呈指数增长#逐渐超出了传统关系型数据库处理的能力#数据中存在的关系和规则难以被发现'面对多样的*庞杂的数据源和数据量以及大量冗余无关的数据#需要搭建通用的大数据实时处理技术平台#建立数据筛选机制#选择适当的数据工具过滤掉大量无用数据#完成有效数据的筛选#并根据情报问题的特性#选择适合的大数据实时分析处理模式#从而得到有效而准确的数据'"-'!以科技情报用户的需求为指引 发展个性化 专业化的深层次科学数据服务在大数据环境下#随着信息技术的迅猛发展#使得各类科研要素#日益走向信息化和数字化#同时也使得用户获取知识与数据的方式也发生了巨大变化'从科技情报服务的角度而言#只有通过对用户需求的深入了解和把握#才能满足其需求#才能真正体现情报服务的价值和作用'科技情报服务工作应重视这一方面#把用户需求作为科技情报服务和产品的核心关注点#明确用户使用情报产品和服务的各类场景#准确*及时地分析把握用户需求#才能在最大限度上发挥科技情报的价值并获得用户信赖+(,'科技情报服务内容要从传统的文献信息服务转向数字知识服务#提供更多的情报分析与知识发现#服务程度不断增强#重视个性化服务和基于科学研究的深层次服务'未来的科研活动是以科学数据驱动为主的科研活动#新技术的迅速发展驱使科学数据激增'科技情报服务需要利用网络信息技术*智能运算等技术将科学数据资源和用户紧密联系起来#为用户提供一种集成互动性*多元性的科学数据服务窗口'可以是在线数据服务#基于各领域科学数据平台门户网站#提供科学书籍资源在线浏览*检索和下载等一站式服务'也可以为用户提供专题数据服务#为了满足用户日益增长的个性化需求#在专题细分用户需求分析的基础上#根据具体的应用领域#有针对性地建立专题数据库或数据集#为细分用户提供个性化的专题数据服务'此外#还可以为用户提供科学数据的定制服务#用户可以通过电子邮件*电话*表单提交或实地到访等方式向情报机构定制数据的技术指标及数据类别'这一服务可以根据用户需求灵活地配置科学数据#更加有针对性和匹配性#使科学数据的使用率得到进一步提高''!大数据背景下科技情报工作的创新型服务模式探讨'-!!开展智慧化科技情报服务面对信息技术的迅速发展#科技情报服务工作需更进一步地发展与创新'它不仅需要有效组织数字资源环境*灵活组织各类信息资源体系#进行知识挖掘*计算*试验与评估#而且需要情报人员对信息资源结构与规律的深度理解#熟练应用数据挖掘与!(!!王艳!大数据背景下科技情报服务%与时俱进&"#"!年第&期. All Rights Reserved.分析工具#构建用户画像#形成数据驱动下#以用户需求为主导的智慧化科技情报服务模式'真正智慧情报是智能化技术与情报专家的智慧的结合'智慧化科技情报服务强调以人为本#强调从科研用户的需求出发#进行服务内容与服务方式的规划调整以及设计#借助资源*工具*方法*专业知识等软硬件设施#提供高质量的科技情报服务'智慧化科技情报服务具有知识共享化*需求个性化*服务精准化等特征'在基于本体数据的科技情报用户行为模型构建"行为本体数据库构建$基础上#数据驱动科技情报智慧服务整体方案需要进一步从本体数据库构建*用户偏好与需求挖掘以及基于本体的科技情报智慧服务推送三方面实现+.,''-"!构建立体化全方位服务系统综合应用大数据和云计算技术#坚持关联性*连续性和完备性等原则#构建全方位*立体化的服务系统#在更大的数据环境中兼容更广泛的异构数据来源#在技术上实现用户需求即时动态和全程服务#及时收集完整数据信息#进行数据不间断的连续收集#解决用户实际问题+&,'加强移动终端的多接入方式建设#如利用微信公众号开发微信服务*移动/P P新平台等#以方便用户能随时随地获取其所需情报服务'%!结束语在大数据时代大潮下#随着互联网*云计算*智能计算等技术的快速发展#给科技情报服务工作的服务内容*服务模式*发展方式带来了前所未有的挑战#同时#科研数据的变化引发科研环境的变化#使得用户对科技情报服务的需求变得专业化*个性化和多元化'为此#科技情报服务工作应在传统服务基础之上另辟新径#抓住大数据时代的机遇和挑战#在服务空间*服务手段*服务方式与内容*服务效果*用户服务等方面采取有效措施#突破传统#与时俱进#更进一步*深层次地推进科技情报服务工作有效发展'参考文献!!"!刘汝焯%戴佳筑%何玉洁-大数据应用分析技术与方法!1"-北京(清华大学出版社%"#!.-!""!吴爱芝-大数据时代高校图书馆智慧化学科服务研究!1"-北京(海洋出版社%"#!.-!'"!化柏林-科技信息大数据在情报研究服务中的应用!J "-图书情报工作%"#!(%&!+'(!)#!!)+-!%"!裴雷%孙建军%肖璐-大数据时代科技情报服务的挑战与思考!J "-图书与情报%"#!)%&+'("+!'"-!)"!杨善林%罗贺%丁帅-基于云计算的多源信息服务系统研究综述!J "-管理科学学报%"#!"%!)&)'(.'!&+-!+"!李广建%杨林-大数据视角下的情报研究与情报研究技术!J "-图书与情报%"#!"%&+'(!!.-!("!望俊成%张玄玄%范畅%等-用户崛起与科技情报工作的创新!J "-情报)信息与共享%"#!(%&+'(('!(.-!."!高雯雯-数据驱动科技情报智慧服务方案研究!J "-情报科学%"#"#%'.&.'(!'%!!%#-!&"!袁红军-大数据时代下图书馆参考咨询服务创新机制探究!J "-图书馆工作与研究%"#!(%&!'(!+!"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""!&-"上接第&页$!广播电台*电视台*报社*杂志社*各类公共网络等新闻传媒的作用#实时关注现实社会和虚拟社区中的社会动态#提高对社会舆论的监测能力#牢牢把握新闻传播主动权#加强兵团干部群众媒介素养教育#建立社区居民与兵团基层领导干部的良性沟通机制'对兵团社会中的热点难点问题和有风险倾向的苗头问题#要及时通过特定的传播渠道告知公众#以免引起不必要的社会恐慌'在社会风险向社会突发事件转变的重大关口#要及时启动社会风险应急管理机制#尽可能把风险控制在影响最弱*危害最轻*波及范围最小的限度内#维护兵团社区稳定'加快兵团设市建镇进程#从传统社会转型为现代社会*从农业文明转型为工商文明*从屯垦戍边转型为建城戍边#全力推进兵团城镇化*新型工业化*农业现代化和信息化建设#是"#!#年中央新疆工作座谈会以来#兵团党委确定的兵团在新的历史时期的重大发展目标#也是兵团维护新疆稳定和实现长治久安的战略选择#兵团的城镇化已经以不可逆转的方式不断推进#决定了兵团社区治理体系今后的发展方向#兵团的城镇化需要兵团社区治理体系以社会化的力量参与其中#兵团社区治理体系同样需要城镇化提供转型的内在动力'兵团社会治理体制的创新和社会治理能力的提升#需要走出以往政权机关不健全*政府职能不完备*政策执行不到位的体制困境'从更广泛的意义上而言#兵团社区治理体系既要适应城镇化快速发展带来的经济结构*社会结构*利益结构尤其是阶层结构的变化#也要适应维稳戍边新形势下社区居民日益增长的精神文化需求和社区自治主体性的合理诉求'兵团的体制决定了兵团社区治理体系的基本内涵#也是兵团社区治理能力的基础#只有不断健全和完善与兵团城镇化发展阶段相适应的社区治理体系#才能全面深化社会领域改革#创新兵团社会治理体制#切实提高兵团各级党政的社区治理能力' 注!!释"!文中引用的兵团社区建设基本情况的数据和资料%均来源于兵团民政局网站%由兵团民政局政权处发布%兵团民政局办公室编辑%发布时间为"#!'年%月!+日- 参考文献!!"!中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定&"#!'年!!月!"日中国共产党第十八届中央委员会第三次全体会议通过'!C "-人民日报%"#!'$!!$!"-!""!兵团党委贯彻.中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定/的意见!A L +M N "-&"#!%$#%$#.'-?D D P (++Q Q Q-=P =-P 68P:6-=8B-=5+5+"#!%+#%#.+=+%'.($"%.%("&+-?D B :,T 78B\R ;59:6B 6R R 296-?D B-!.!!总第%()期内蒙古科技与经济. All Rights Reserved.。
科学大数据：范式重塑与价值实现
科学大数据：范式重塑与价值实现作者：孙建军李阳来源：《图书与情报》2017年第05期摘要：大数据时代，科学研究与实践的各个领域与环节发生了根本性变革，科学大数据成为科技创新与应用的新引领，是新一轮科技革命的“引爆点”。
文章立足数据科学与图书情报科学前沿，提出了一个兼具“技术理性”与“人文价值”色彩的科学大数据范式特体。
文章认为：科学大数据的概念框架应兼具知识维度和活动维度；科学大数据的“迭代优化”特征将会驱动其范式共同体的扩展与生态系统的形成；科学大数据价值链的提升则需要通过资源、模式与内容等方面的优化进行综合推进。
在新技术环境下，科学大数据具有广阔的应用前景，其范式重塑与价值实现对于推进现代大科学研究理论与实践体系的建设具有积极意义。
关键词：科学大数据；数据科学；范式；价值链中图分类号：G355 文献标识码：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017089Scientific Big Data：Paradigm Remodeling and Value RealizationAbstract In the era of big data， scientific research and practice have made sharp changes in several areas and links. Scientific big data has become the new leadership of innovation and application of science and technology， as well as the "tipping point" of a new round of technological revolution. Based on the scientific frontier of data science and LIS （Library and information science）， this paper puts forward a special scientific big data paradigm by integrating "technical rationality" and "humanistic value". This paper states that the conceptual framework of scientific big data should have both knowledge dimension and activity dimension. Meanwhile， the iterative optimization features of scientific big data will drive the expansion of the paradigm community and the formation of ecosystem. As it should be， the enhancement of the value chain of scientific big data needs to be comprehensively promoted through the optimization of resources， patterns and contents. Under the new technology environment， the scientific big data has broad application prospect， its remodeling and value realization are significant to the construction of modern big science research theory and practice system.Key words scientific big data；data science；paradigm；value chain1 引言近年来，大数据热潮促进了数据科学的发展，尤其是计算机技术、互联网通信技术、传感技术的持续创新，科学研究的数据化能力得到进一步提升，以大数据为推动力的科学研究范围、方法、方式等发生了极大改变[1]。
浅谈大数据背景下科技情报服务的转变与发展
（下转135页)①作者简介：王懿(1987，11—)，男，汉族，河南开封人，本科，工程师，研究方向：科技情报研究，大数据应用，专题咨询。
DOI：10.16660/ki.1674-098X.2017.29.133浅谈大数据背景下科技情报服务的转变与发展①王懿(开封市科学技术情报研究所 河南开封 475002)摘 要：目前，从客观角度上来说，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。
最近几年，随着科技的不断发展，在大数据背景下，给我国的科技情报服务工作带来了严峻的挑战。
因此，只有加强对科技情报服务工作的优化，才能充分发挥出应有的价值。
本文首先阐述了大数据的相关概念以及科技情报工作的工作特征；其次,分析了大数据时代下我国科技情报的需求；再次,分析了我国科技情报服务工作面临的机遇和挑战；最后,探讨了大数据背景下加强科技情报服务工作的有效举措。
关键词：大数据 科技情报服务 机遇挑战中图分类号：G350 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2017)10(b)-0133-02随着科技的不断发展，使得我们所处的时代也飞速地进入到了互联网时代，在互联网+情报的大数据时代背景下，决策者对于科技情报机构的要求已经不仅仅局限于信息分析以及信息传递工作了，因此，只有对科技情报服务机构进行优化创新，才能将科技情报服务工作的价值最大化。
当前，在科技的推动下，我国的科技情报服务业正在迎接一个崭新的时代。
1 大数据的相关概念大数据一词最早出现在《大数据时代》中，是由舍恩伯格和库克耶提出的。
它采用的不是抽样调查的方法，而是通过对数据进行相应的分析得出结论。
它拥有超强的决策力、洞察力以及流程优化的能力，并且还有高增长率及多样化的信息资产;同时，大数据并不仅仅是一种数据的称呼，它包含了很多种数据，具有大量高、高价值、多元化等优势。
构建大科技情报工作体系的战略研究与思考
构建大科技情报工作体系的战略研究与思考近年来，随着大数据、人工智能等前沿科技的发展和应用，大科技情报逐渐成为国家安全、军事战略等领域的重要工作之一。
构建一个完备的大科技情报工作体系，对于国家的发展和安全至关重要。
一、建立大科技情报收集平台情报工作的第一步就是收集情报。
因此，建立一个便捷高效的大科技情报收集平台至关重要。
这个平台需要能够快速准确地满足用户的需求，并且能够及时处理大量的数据，找到其中具有价值的信息。
这个平台不仅需要在技术上有所突破，还需要充分发挥人工智能等高科技手段的作用，从而提高研判效率和准确性。
二、加强大科技情报分析研判能力大科技情报的意义在于其对于决策的指导和支持作用。
因此，在建立完备的收集平台的基础上，需要加强大科技情报分析研判能力。
针对不同的需求，采用不同的研判工具和方法，深度挖掘收集到的信息，提炼出对决策有用的数据。
同时，应建立相应的数据库，以备后续研究和数据挖掘使用。
三、开展大科技情报预警工作预警工作是情报工作中至关重要的一环。
在大科技领域，预警工作更加需要引入前沿技术手段，如大数据分析、机器学习等。
建立科学的预警模型和算法，并及时发布预警信息，对于及时发现和解决大科技问题，具有重要意义。
四、推进跨领域合作大科技情报工作需要跨越领域、机构和国界。
在此背景下，推进跨领域合作就显得至关重要。
在确立共同目标的基础上，加强政务部门、科研机构、企业等各方面的合作，整合各方资源，加强行业协作，打造共同体。
总之，构建一个完备的大科技情报工作体系，不仅需要在技术上有所突破，而且还需要深度拓展领域间的协作和合作。
只有如此，我们才能在大科技领域保持领先优势，确保国家信息安全和军力实力的增强。
构建大科技情报工作体系的战略研究与思考
构建大科技情报工作体系的战略研究与思考科技情报是指通过对科学技术信息的收集、整理、分析、利用和传播，为科技决策和创新提供信息支持的过程。
随着科技发展的迅猛和全球化信息化的趋势，科技情报工作在科技创新中的作用日益凸显。
构建大科技情报工作体系，提高科技情报工作的质量和水平，对于推动科技创新、提高国家综合竞争力具有重要意义。
本文将从宏观层面对构建大科技情报工作体系进行战略研究与思考。
一、全面了解大科技情报工作的现状和问题在构建大科技情报工作体系前，首先需要深入了解当前情报工作的现状和存在的问题。
目前，我国的科技情报工作面临着以下几个方面的问题：1. 数据来源单一。
大部分科技情报工作依赖于专利数据库和学术文献数据库，存在信息来源单一、覆盖面不广的问题，难以满足科技创新中多元化、复杂化的信息需求。
2. 信息分析能力不足。
当前科技情报工作主要以信息收集和整理为主，对于信息分析和挖掘的能力较弱，难以提供深度、广度的信息支持。
3. 信息资源共享不畅。
各单位和部门之间信息资源孤岛现象严重，信息共享和互通合作困难，造成了信息资源的浪费和重复建设。
4. 人才短缺。
科技情报工作需要具备较强的专业知识和信息技术能力的人才，目前我国科技情报人才队伍整体水平不高，人才储备严重不足。
5. 制度体系不健全。
缺乏科技情报工作的规范性、标准性制度体系，导致情报工作的开展缺乏规范性和系统性，影响了工作效率和质量。
以上问题表明，当前我国科技情报工作存在许多制约因素，需要进行战略性的思考和研究。
构建大科技情报工作体系需要以战略思维为引导，整体规划和布局，做到系统性和整体性。
以下是我们对于构建大科技情报工作体系战略性思考的几个方面：1. 增加信息来源多样性。
在信息资源获取方面，需要从传统的专利数据库和学术文献数据库拓展到社交媒体、企业数据库、产业研究报告等多元化的信息来源，提高信息的覆盖面和深度。
2. 提升信息分析能力。
科技情报工作需要注重信息分析和挖掘的深度和广度，引入大数据分析、人工智能、机器学习等技术手段，提高信息的处理和利用效率。
大数据时代科技情报服务的开展路径分析
大数据时代科技情报服务的开展路径分析作者：种冬冬来源：《科学与信息化》2019年第01期摘要随着大数据时代的到来，大数据技术在科技情报服务工作中的应用，进一步推动了科技情报服务工作的发展。
通过利用大数据的强大信息处理及分析能力，得以保障科技情报服务工作的精准、高效。
但是在大数据时代，科技情报服务工作也面临更大的挑战与压力。
为此：文章将着重分析在大数据时代背景下，科技情报服务工作该如何走向正确的发展路径上。
关键词科技情报服务工作;大数据时代;应用;精准;高效;发展路径前言随着信息数据量的不断增加，为科技情报服务机构的发展带来了一定的挑战。
但是，在大数据时代，科技情报服务机构可以充分利用大数据自身的优势，来助推科技情报服务工作的发展。
当前，针对大数据技术在科技情报服务领域的应用呈现出不同的观点及看法，有人报喜，也有人报忧。
究竟在大数据时代，科技情报服务工作，该如何借助大数据的力量来实现自身的发展，成为科技情报服务领域的关键转折点。
1 探讨大数据带给科技情报服务领域的积极作用1.1 大数据推动科技情报服务领域进一步提升与发展大数据最大的特点就是对信息数据的处理与分析能力，在大数据时代，随着信息量的不断增加，使得科技情报服务机构的发展挑战越来越大，在如此巨大的信息量中必然存在很多垃圾信息，这就为科技情报服务机构的信息收集和处理带来了一定的挑战。
但这也会直接的推动科技情报服务机构的进步。
科技情报服务机构想要在此种条件下生存发展，就必须要提高自身对数据的分析、处理能力，提高情报服务质量。
因此，大数据时代会进一步促进科技情报服务机构的进步与发展。
1.2 大数据丰富了科技情报领域的情报分析方法在大数据时代前，科技情报服务领域一直采用的是文献分析方法来对信息数据进行分析，但是在大数据时代，科技情报服务领域可以不局限于文献分析上了，通过对大数据技术的应用，科技情报服务领域逐渐衍生出了众多新的信息分析方法。
现在科技情报服务机构可以通过利用可视化分析、预测性分析等众多方法来对信息数据进行挖掘和分析。
浅析大数据时代背景下科技情报研究工作
浅析大数据时代背景下科技情报研究工作壬荣花（山西省阳泉市科学技术情报研究所，山西阳泉045000）摘要：在信息时代背景下大数据技术得到快速发展，在诸多领域发挥出越来越重要的作用。
大数据时代的到来对科技情报研究提供了更多新思路与新方向。
为此，就大数据的概念以及在科技情报研究领域的应用技术进行论述，并探讨了大数据时代背景下科技情报研究工作的对策。
关键词：大数据；科技情报研究；对策doi42.3969/j.issn.1026-8554.2221.22.0820引言随着网络信息技术的快速发展以及海量数据处理能力的增强,进入了大数据时代。
在大数据时代促使产业提升、科技发展的一个有效手段就是探索基于大数据处理技术的动态情报解决策略。
伴随移动终端与智能手机的大范围普及，公众自身的信息数据都可能成为被记录与分析的数据。
这给科技情报研究工作带来了新机遇与新挑战。
1大数据的定义与特点关于大数据的定义尚未形成统一的标准，主流观点认为这是一种数据量非常大、数据形式多元化的非结构化数据。
维基百科中将大数据定义为所包含的数据量规模庞大到难以通过当前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯［0\它的特征可归纳为“4V”：①Volume。
数据容量巨大，搜集与分析的数据量巨大,一般数据量规模可超过12TB。
②Variety O数据种类多，来源广,格式多元化。
③Velocity o数据流动速度快,大数据通常是以数据流的形式岀现，数据流动速度极快，传统系统难以处理。
④Value。
价值密度低,尽管数据量呈指数级增长，但隐藏在其中的有用信息并未实现对应比例增长，反而增加了获取有用信息的难度⑴。
可见，尽管大数据拥有很好的潜在价值，但若受限于传统思维与技术，则容易被淹没在数据海洋中，难以获取有用信息。
2科技情报研究工作中应用的大数据技术2.4数据挖掘研究技术从广义上来讲，数据挖掘是指知识的发现过程是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取岀人们事先不知、隐含在其中但有用的信息与知识的过程。
大数据环境下科技情报服务的挑战与思考
大数据环境下科技情报服务的挑战与思考
周飞
【期刊名称】《企业技术开发（学术版）》
【年(卷),期】2018(037)006
【摘要】大数据和网络环境下信息具有体量大、复杂程度高、更新速度快等特点.文章从大数据的特征出发,介绍了大数据对科技情报服务的影响;分析了大数据时代科技情报工作者面临的新时代问题;并结合工作实践,对大数据时代背景下科技情报服务内容和服务模式进行了探讨.
【总页数】4页(P11-13,16)
【作者】周飞
【作者单位】邵阳市科学技术情报研究所,湖南邵阳 422001
【正文语种】中文
【中图分类】G358
【相关文献】
1.大数据时代科技情报服务的挑战与思考 [J], 裴雷;孙建军;肖璐
2.大数据环境下对地震科技情报服务工作的思考 [J], 张晋辉;崔秋文
3.大数据环境下科技情报服务的挑战与思考探索 [J], 李娟
4.大数据环境下隐私权的法律保护
——评《大数据时代隐私保护的挑战与思考》 [J], 吴春晓
5.大数据环境下隐私权的法律保护——评《大数据时代隐私保护的挑战与思考》[J], 吴春晓
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1.3 大数据的特征
非结构化数据的超大规模和增长
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
体量Volume
多样性Variety
价值密度Value
2.1 数据开放大趋势下，科技情报服务机构如何确立优势？
学术信 息资源 开放 公共信 息资源 共享
情报加 工优势 资源独 占优势
科技大数 据体系建
设与开放
化
数据开放大趋势下，科技 情报机构社会责任：积极 建设科技大数据、推动其 开放化。
•科技信息资源开放化下，科技情报 机构依托于资源独占的优势不应、 也难以持续； •大数据时代的资源开放，强化了科 技情报机构的另一优势：资源融合 与深度加工。
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电子商务
社交网络
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。 互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器， 智慧地球）、车联网、GPS、医学影 像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯 狂产生着数据。
淘宝、ebuy
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移动互联
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微博、Apps
1.2 数据增长统计
地球上至今总共的数据量：
TB
GB
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
EB PB
ZB
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球 一共新产生了约180EB的数据； 5年后，这个数字达到了1.8ZB。 而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长44 倍， 达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析
速度Velocity
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
2、大数据时代科技情报工作面临的挑战
• 2.1 科技情报服务机构的优势转变问题 • 2.2 科技情报工作的重心转移问题 • 2.3 科技情报工作流程重构问题
大数据时代科技情报工作 挑战与思考
孙建军
南京大学信息管理学院
报告提纲
1. 大数据时代特征
2. 大数据时代科技情报工作面临的挑战3. 大数据时代科Fra bibliotek情报工作的思考
1.1 大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学 和基因学，创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域 中。
3. 数据时代科技情报工作的思考
思考2：提升科技情报深加工能力
多源数据深度融合
多源数据内在关联发现
3.大数据时代科技情报工作的思考
思考3：创新科技情报服务模式
轻量化科技情报服务模式 细粒度科技情报服务模式 一体化科技情报服务模式
谢 谢！
3、大数据时代科技情报工作的思考
• 3.1 建立全面、高质、开放的科技情报大数据保障体系 • 3.2 提升科技情报深加工能力 • 3.3 创新科技情报服务模式
3、大数据时代科技情报工作的思考
第三方分析报告
思考1：建立全面、高质、开放的科技情报大 数据保障体系
扩大数据的来源——全面 建立高效的数据质量评价体系——高质 降低数据获取的成本——开放
(Analytics)
2.3 科技情报工作流程重构问题
问题确 定
数据采 集
数据分 析
专家评 审
服务推 送
调查与 分析
专家识 别
结果可 视化
结果解 读
纳入用户、情报人员、数据工作者、专家的 科技情报工作流程重构。 •注重全流程中角色协作、快速迭代； •注重智能化、可视化技术应用； •情报服务延伸到客户需求各个环节。
2.2 科技情报工作的重心转移问题
科技解析 科技情报 (Intelligence） 科技信息 (Information)
科技情报服务的发展应深入到科 技解析阶段。科技情报工作应由 传统的“重数据分析轻情报解析” 向“重情报解析”转变。 另一方面，大数据时代科技情报资源更为复杂，科技情报 工作重心转移带来两个问题： （1）如何在减少数据处理与分析时间的同时，保证其质量？ （2）情报解析工作如何纳入到整体流程中？