大数据环境下的高校科研管理信息化探索

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摘要：高校是我国科研创新的重要基地，科研管理水平的高低对高校创新事业的发展有着重要的影响。在大数据环境下，科研管理信息化是高校发展的重要组成部分。因此，如何进一步加强科研管理水平尤为重要。本文首先介绍了大数据技术引入高校科研管理中所具有的优势，然后对大数据环境下的高校科研管理信息化的应用做了论述，并对如何提升高校科研管理信息化的水平提出了一些建议。

关键词：大数据；科研管理；数据处理

一、大数据技术引入高校科研管理中的优势

大数据技术是现代多种信息技术的有效结合，具有相当的优越性。从科研管理的角度来看，大数据技术通过针对科研管理系统、财务系统、人事系统以及基于互联网的大型科技文献数据库、专利库等数据资源的关联分析，找出数据的相关性，提取有价值的信息，可以为传统专家定性决策管理提供广泛、科学的理论依据。由于这些知识大 多直接来源于数据库内部，因此它较少受外部资源的限制和影响，具有相对的独立性，对于科研决策的指导意义也较为重大。

二、大数据环境下的高校科研管理信息化的应用探索

（一） 为高校科研评估提供数据支持

随着高校信息化的推进以及大型科技文献、专利、论文数据库系统等在科学研究领域的普及，全球范围内的科技数据信息量急剧增加。面对这些庞大、繁杂的原始数据，需要快捷、有效的技术手段进行筛选，并从中获得有价值的知识。

传统的数据分析和统计方法，由于受到人力，物力及财力的限制，原始数据背后隐藏的深层次知识无法得以有效采集、分析和使用。

而大数据技术可以综合内部、外部以及网络数据资料：从学校科研管理部门获得研究项目的类别和数量；从内部数据库得到人员、经费、设备等信息；从网络数据库中获得论文、专利的数量和质量信息；结合往年项目成果报表中获奖、专利成果转让情况，最终综合集成各类数据。通过建立综合数据评估模型将各类指标进行整合，为科研评估的专家提供数据支持，最终得出科学、合理的评估结果。

（二）提升项目立项决策的科学性

从筛选项目角度看，可以利用大数据技术，对项目的研究领域、预期成果，通过与外部文献库进行结合分析的方法检验课题的科学性、创新性，判断得出该项目立项的必要性；从筛选申请者角度看，可以将申请者所涉及的各项因素进行多数据的联合查询和分析，发现并建立科学的指标体系和筛选方法，最终得到候选人名单，从而达到提升项目立项决策的科学性的目的。

（ 三） 为教师科研活动提供深层次服务

以科研人员欲向某单位进行项目申请为例。以往，科研人员只能够通过自身了解或者往年申报情况对对方单位的需求进行分析，由于个人收集的信息不够全面、不够准确以及信息传递的滞后性等问题，容易出现研究目标偏离实际需求的问题，申报结果往往不够理想。而随着大数据技术的普及，通过对大型数据仓库进行有效的挖掘，可以对相关单位所关注的关键技术、重点领域和发展方向进行分析和预测。通过建立模型、 数据可视化和生成文本报告等形式向科研人员提供可参考信息，了解各种影响之间的内在联系，指导科研人员开展研究工作， 达到为科研人员提供深层次服务的目的。

（四）优化科研资源配置

第一，对数据进行采集和筛选，建立不同种类的数据库，例如人员库、 成果库等；第二，建立适合本校的科学发展的评判模型，包括各类科研资源、科研成果的计算参数和规则库；第三，以定量化绩效考核作为基础的资源配置工具和决策支持管理工具，以此通过大数据技术完成对学校科研资源的优化配置。

三、大数据环境下提升高校科研管理信息化水平的方法

（一） 加强数据采集基础建设

高校应当采用先进、稳定的技术确保数据的快速传输与储存，选择合适的综合布线技术和设备，为数据储存提供良好的基础设施。面向未来数据爆炸式的增长，可以考虑采用FTYO模式，该模式的特点是带宽大、速度快、节省成本和能源、减少电磁干扰。数据存储中心的建设应考虑虚拟化和云平台，保证数据传递的速度与准确度。

（二） 加强科研管理团队建设

由于高校科研管理方面的相关数据种类多样且体量庞大，管理人员在平时就应当注意对这些数据的收集、整理工作。收集的数据可以方便管理人员及科研人员进行查询，但是广泛的原始数据往往来源多样、良莠不齐。科研管理人员应当对所获得数据的质量进行评价，评估数据来源是否可靠、数据的收集方法是否科学、数据是否具有时效性等等，然后对数据进行校核，除去冗杂的干扰性的数据，要注意清理或改正误差数据，最后将数据转化为可共享的标准化信息。科研管理人员应当利用大数据技术深度挖掘原始数据背后具有启示意义的信息，为管理层今后做出科学合理的决策提供依据。

（三） 改变科研管理理念

在大数据环境下，传统的科研管理理念无法保证高校科研事业的健康发展， 因此需要我们有所改变。 首先， 在大数据趋势下，信息挖掘要前倾，要从数据中来分析社会、国家的需求，使得科研目标更有价值、更有针对性。其次，在大数据趋势下，服务要前移，不能像过去那样等着科研人员来要数据、 要结果。 而是应该充分利用数据并且对数据进行分析、挖掘，掌握科研人员可能需要哪些数据或者结论，把服务工作前移。

（四） 推进数据的共享及利用

在大数据环境下，科研数据量激增，科学研究越来越依赖于系统的、高可信度的基础科学数据分析。当前全球科技活动不断增强，一系列重大科学工程的兴起、复杂科学问题的提出、大型科学研究计划的产生，导致前所未有的国际合作局面的产生，也导致了全球范围内对科技资源交流、互通的客观需求。因此，科研管理人员应针对大数据技术体量大、数据来源丰富、数据更新速度快等特点，积极推进科研数据的共享、利用工作，以达到提升科研管理的水平。

结束语

高校科研管理工作的质量水平决定着高校科研工作是否能够有效、顺利地开展。随着信息化技术的飞速发展，相应地推动了大数据技术的拓展。人类通过使用大数据的交换、整合和分析这一过程，从而发现新的知识，实现新的管理、创造出新的价值。高校科研管理是信息化应用的前沿领域，应当具有可能依托大数据技术提升管理与决策的水平。

参考文献：

[1]许哲军，付尧.大数据环境下的高校科研管理信息化探索[J]. 技g与创新管理，2014，（02）.

[2]于长虹，王运武.大数据背景下数字校园建设的目标、内容与策略[J].中国电化教育，2013，（10）.