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在大数据背景下提升科研信息化管理的问题与对策研究

  2020-02-15    214  上传者:管理员

摘要:目前我国科研信息化管理存在信息关联度低、管理水平低等问题,所以大数据在科研管理中的应用必须成立。坚持提高科研评估科学性、提高项目立项决策力、运以及用大数据提高科研规划前瞻性优化科研资源配置,这样才能全面提高科研信息化的管理水平,更好的发挥技术优势和大数据资源,实现科研管理的高速发展。

  • 关键词:
  • 信息化管理
  • 大数据
  • 应用
  • 现状
  • 科研
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随着信息技术的快速发展,基于信息技术的科研信息化管理研究不断推向深入。当前,科研信息化管理现状与实际需求存在较大的差距,尤其是各个系统之间缺乏有效的信息互动,信息孤岛现象广泛存在,制约了科研信息化管理水平的进一步提高。


一、科研管理信息化应用大数据的必要性


大数据是庞大数据的集合,大数据技术是指从众多类型、数量庞大数据中提取有效信息的技术,它涵盖当前最先进的技术,不仅包括数据库技术,而且也涵盖网络技术以及最先进的人工智能技术等,是多种技术的综合体。

科研管理者应凭借大数据技术优势和资源优势,对各种信息进行高效分析,使信息资源的孤立现象得到改变,能够寻找到信息资源的联系通道,进而获得有价值的信息资源,从而为科研提供信息数据支持;不仅如此,大数据获取的信息与一般渠道信息相比,大多数是原始的信息资源,它受外在环境的影响比较小,这就使得这些信息体现出较高的价值。更重要的是,大数据技术能够对科研工作发展方向进行预测,它通过对内部数据和外部数据整合与信息处理,从庞大的数据库中提炼出有用的信息,从而为科研管理提供信息资源帮助。


二、大数据背景下科研信息化管理现状


1. 科研管理信息化水平低

目前,大多数科研管理信息化还处于一个较低的层面,这种局限性主要表现在信息的输入、提供信息查询、数据信息修改和报表等,人们对信息的获取主要局限在表层,科研信息数据分析手段比较简单,对于隐性信息资源的挖掘,还存在很大的差距,制约了科研管理效率的进一步提高。

2. 科研管理信息关联度低

科研管理是管理体系中的一个分支,要发挥系统的整体效应,需要各个子系统之间建立起高度的关联性。然而,科研管理信息和其他系统的信息关联度较低,他们之间的信息通道还没有被完全打通,这就造成各个系统之间信息孤岛现象的客观存在。不仅如此,科研管理在进行数据分析时,局限在浅层次的项目人员数据统计、经费统计等,这样就导致数据技术更大的作用没有得到较好体现,因此难以发挥较好的决策支持作用。


三、大数据背景下科研信息化管理的应用


科研信息化管理必须要强化大数据意识,基于全新的管理环境,科研管理人员应针对当前科研信息化管理存在的突出问题,提高科研信息化管理水平,从而提高科研管理效率,发挥科研管理决策支持作用。

1. 应用大数据提高科研规划前瞻性

科研管理体现出一个国家新技术发展的水平,也直接反映出一个国家、一个民族、一个企业的生存能力和竞争能力等。科研管理水平的提高,离不开富有前瞻性的科研规划。当前,社会进入快速发展时期,社会发展的变数增多,竞争进入白热化阶段。在复杂的时代环境下,科研管理既面临着巨大的机遇,又带来了挑战,这就更加突出了科研规划的重要意义。

大数据背景下,科研管理者应从数量庞大的数据群中寻求有效模式,根据数据洞察发展方向,并借助大数据技术优势,通过建模,对抽象的数据进行形象化的处理,找到影响科研管理的因素及各个因素之间的关系。运用合理的大数据技术,能够进一步提高科研规划的科学性和前瞻性,通过对数据库数据的深入分析,提高科研数据的分析能力,从而制定出科学的科研发展规划,提高科研管理的科学性。

2. 应用大数据提高科研评估科学性

现代科研管理需要进行科研评估。科研评估能够较好地实现科研资源的合理分配,对科研项目进行准确的可行性分析,从而为科研项目的实施提供有力支持。科研评估建立在数据分析基础上,离开数据分析科研评估就是一句空话。

大数据时代,信息资源共享变得唾手可得。科研评估中应用大数据,突破了传统科研评估的局限性。科研管理通过大数据技术,能够对隐性的数据信息进行深层次的挖掘,从不同层面全面收集信息,并进行有效的数据信息处理。在全面整合数据信息的基础上,建立起相应的数据模型,从而使科研评估做到客观、公正。

3. 应用大数据提高项目立项决策力

完成有价值的科研项目是体现科研水平的重要途径。传统环境下,项目立项决策存在很大的主观性,受人为因素影响较大。在项目立项决策的过程中,涉及到的内容比较多。其中包括项目立项的必要性认证,对项目立项的可行性分析报告,基于项目立项的定位、预期目标、相应任务、预期投入、组织实施的程序等。组织者应对各个方面进行系统性的评估,否则容易造成项目立项决策失误。

大数据背景下,大数据技术将利用海量的数据,对数据进行技术的处理,科研管理者通过使用大数据技术,将繁重的项目立项决策工作简单化,大大降低项目立项决策的错误,将项目资源浪费降低到最低程度。在大数据技术的支持下,科研资源将得到最大程度的利用,项目立项决策系统性更强,大大提高了科研项目立项效率和决策的科学性。在科研项目管理上,科研管理机构应采用大数据提高科研项目过程管理,并借助大数据加强项目过程中信息整合能力,从而实现对项目的有效过程管理。

4. 应用大数据优化科研资源配置

资源配置是科研管理的重要任务之一,它直接体现出科研管理效率。目前,科研管理中,由于信息数据缺乏有效整合,导致科研资源浪费现象普遍存在,科研项目重复性立项、低水平立项等在一定范围内广泛存在,从而制约了科研管理水平的进一步提升。

大数据背景下,数据整合能力和分析能力得到进一步的提高,大数据应用于科研管理将有助于优化科研资源配置。通过应用大数据,对原始数据进行充分的收集,并针对各个领域的数据,建立起有效的数据资源库;在数据整合的基础上,针对科研管理部门的实际,形成符合本部门的评判数据库;最后,优化绩效考核,借助大数据技术,实现绩效考核向定量化转变,最终实现对科研资源的优化配置。

总之,大数据时代,科研管理要积极转变管理理念,充分利用大数据带来的资源优势和技术优势,深入解构当前科研管理存在的突出问题,将大数据广泛地运用于科研管理的各个环节,建立起科学、高效的科研管理体系,提高科研管理的智慧因素,为科研提供有力的决策支持。


参考文献:

[1]朱一梁.大数据环境下的高校科研管理信息化探索[J].中国管理信息化,2018(07):70-72.

[2]刘爱辰.大数据背景下高校科研管理信息化建设的现状与问题探析[J].企业科技与发展,2017(04):34-36.


钟苏婉.大数据背景下科研信息化管理的有效途径[J].大连教育学院学报,2019,35(4):16-17.

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期刊名称:公共行政评论

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出版地方:广东

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国内刊号:44-1648/D

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