大數據時代的科技項目管理

摘要：科技項目管理涉及到的內容較多，是極為復雜的系統工程，這其中會涉及到很多交叉學科知識，伴隨大數據時代的到來，將會在很大程度上對科技項目管理造成沖擊，這其中既有機遇同時又存在極大的挑戰，創新是其發展的最重要的元素。本文中詳細闡述了大數據時代下的科技項目管理的新方向，給予相應的改進措施。

關鍵詞：大數據時代；科技項目管理；策略

中圖分類號：G311 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）007-00-01

大數據時代的到來對社會的發展能夠起到極大的促進作用，而科技管理項目管理緊隨時代發展步伐，通過實踐不斷融入大數據，在管理方法和運作上面更為合理，進一步突顯科技項目管理的優勢效能，本文中研究了大數據時代科技項目管理的現狀，提出相應的優化方案，以期獲得更好的管理效果。

一、政策制定管理

于科技政策制定而言，從本質上分析屬于典型宏觀行為，這其中涵蓋的管理信息量相對較大，尤其是數據信息量，所以必須構建相應的管理模型，大數據到來為其提供技術支撐，構建數據模型，并且能夠融合宏觀經濟數據，將其作為數據模型的參數，而針對模型分析結果來說，是政策制定的重要數據依據。主要參數具體如下：首先，產業發展目標。國家宏觀經濟，將其作為發展規劃參考指標，借以明確產業目標，而對產業的選擇既可以是行業底層，亦或是待扶持鼓勵產業；其次，蝴蝶效應。所謂蝴蝶效應分析，需要借助海量數據，大數據分析具有自身的優勢，相較于傳統數據分析彰顯自身海量數據處理能力。針對所有政策蝴蝶效應，需要在制定之前明確，并且進行全面的分析；再次，產業發展成熟度。政策在制定過程中，需要具有超前控制，而扶持的企業主要是以處于發展階段，或是兼具未來前景產業；最后，關于企業行為分析，其一，是需要查看是否有效引導，其二是泛濫行為控制。

二、政策執行管理

針對科技政策執行來說，必須加以有效控制，大數據分析的引入在某種程度上促使數據更為精準，控制效果更加，在對模型分析過程中，需要參考如下參數：第一，綜合面分析。從綜合角度進行對比分析，主要參考是歷年政策扶持數據，聯合區域經濟水平，除此之外，還需要查看目標企業群的如下信息：綜合產值、資產、技術、人才等等，繼而匯總成為區域政策微觀分析數據；第二，目標企業分析。需要從以下基礎數據著手：社會信用、利潤稅收、人才管理、效益產能等等，從綜合角度對企業進行分析，由此明確企業整體形象，判斷企業優劣；第三，局部價值分析。需要聯合企業動態數據，分析扶持效能，并且吸收數據來源，然后整理分析數據，并進行適當的分類，這些都會成為企業扶持價值參數。

三、政策執行效果管理

政策連續執行效果是非常顯著的，但是卻是難以達到行之有效的效果，在實施過程中存在一定的難度，然而這種管理卻也是非常必要的，是政策修改調整參考理論。從大數據分析層面來說，對效果管理能夠得以實現。分析模型具體參數包括：首先，宏觀價值。這可以是全國性，同時也可以是局部特定區域，時間跨度相對而言較長，如果不能達到模型周期的前提下，局部可以進行正向模擬，然后逐步補全；其次，微觀價值。既屬于某企業群，某行業群，也能是具體典型企業，重點分析如下價值變化：技術、經濟、市場等等。

四、外圍管理

科技項目管理是促使其良好發展的基本保障，這其中外圍管理是其中非常重要的內容，在管理內容上也是極為豐富的。各類技術人員、各類技術專家、項目評審專家、技術難題等等，這些都屬于科技項目管理內容，而對于具體的管理模型來說，一般來說可以細分為若干范疇。通常來講包含如下內容：首先，產學研對接。需要對其進行有效的管理，子參數包含諸多內容，具體來說主要有：科研機構分析、項目層次、對接企業類型、資金需求、人才需求等等；其次，人才引進管理。通常情況下，是需要考慮企業人才結構，或是人才穩定性，再到人才來源及流動性，人才層次，還有政策扶持，這些參數都是非常重要的依據；最后，項目評審管理。項目涉及到的內容相對較多，如專家信息庫、先進技術數據庫、專利數據庫、項目信息庫等等，這些都是評審管理基礎數據參數。

五、大數據時代管理存在的弊端

雖然大數據的到來給科技項目管理帶來極好的發展契機，促使項目管理更為優化準確，但是在應用過程中不可避免會出現管理的難點，在今后的大數據分析過程中需要引起極高的重視。具體表現在三點：首先，重視度不夠。針對科技項目來說，其屬于長期持續的任務，而且不會立竿見影，很難達到更多的關注，重視度不夠導致其應用出現弊端，特別是在大數據時代背景下，管理者在接受度也具有困境，他們的知識面決定他們接受新事物的能力。其次，有效投資無法做到集中管理。不同數據庫完善工作，或是不同模型建立，還有數據分析結果應用，都必須增加大量人力與物力，在資金投入環節，不僅要追求數量，更需要追求質量。最后，缺乏前瞻性，受到多重因素的影響，科技項目管理收效甚微，往往流于形式，被動應付，主要是以解決當前問題為主體，前瞻性設想基本上沒有列入考慮范疇。

六、結語

總體來說，大數據時代下科技項目管理不僅面臨著發展機遇，同時也存在發展挑戰，如何借助大數據分析完善科技項目管理是當前需要思考的問題，本文從多個層面闡述了大數據時代的科技項目管理的具體實施過程，并簡單概述了大數據時代科技項目管理存在的困難，以促進科技項目管理能夠不斷完善。

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作者簡介：閆曉琳（1993-），女，山西陽泉人，本科，中級工程師，太原理工大學計算機與軟件工程學院，主要從事計算機研究。