大數據環境下的高校科研管理信息化探索

朱一梁

[摘 要]在大數據環境下，信息化技術與教育教學的融合對于提高我國整體教育水平具有十分重要的意義。高校作為教育教學的重要基地，推動科研管理信息化是實現可持續發展的重要手段。本文首先分析了大數據的概念和內涵，進而分析了現階段高校科研管理信息化建設中存在的問題，最后闡述了大數據方法在高校科研管理信息化中的具體應用。

[關鍵詞]大數據；高校；科研管理；信息化

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.04.065

[中圖分類號]G644 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2018）04-0-02

大數據背景下，信息技術在很多方面得到了應用，并有效促進了各行業發展和進步。高校作為教育的重要基地，針對現階段高校科研管理中存在的問題，應該引入信息化手段，促進高校科研管理和信息化實現有效融合，推動高校科研管理改革，從而不斷提升我國高校的科研管理水平，如此才能為我國高校實現可持續發展奠定堅實的基礎。

1 大數據的概念和特點

隨著互聯網和計算機的普及，我國信息化水平在不斷提升，大數據也獲得了快速發展。大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據在當前的發展過程中，具有以下幾個特點。第一，大數據本身具有多樣化的特點，信息和數據的類型多種多樣。第二，信息和數據的容量非常大，已經遠遠超過傳統的信息數據化結構。第三，速度快，指的是數據產生與更新的速度非常快，每18個月就會推出新的數據類型。第四，價值密度低。雖然大數據具備以上眾多優勢，但是其價值密度低，也就是說在龐大的數據群體中有價值的信息非常少，所以，如何提取這些有價值的信息是關鍵。

2 當前高校科研管理信息化過程中存在的問題

目前，隨著現代化信息技術的快速發展，我國高校信息化建設也在如火如荼地進行，很多高校都在著手建立專門的數據庫和數據系統。由于數據管理工作較為復雜，且流程較多，需要大量的人力和物力進行支撐，為高校科技部門帶來了巨大的工作壓力，不僅工作效率極其低下，也很難保障工作質量。在這種情況下，將大數據技術引入高校科研管理中，推動科研管理信息化，不僅可以簡化工作流程，還能減少工作量，還能為高校開展科研管理工作提供充足的資源。但是結合現階段我國高校科研管理信息化的情況來看，受到人才儲備和技術等方面的影響，目前還有很多問題有待解決。

2.1 科研信息化管理仍舊停留在單純收集數據的層面

近些年來，雖然我國各高校在科研管理信息化建設方面的投入不斷增加，但是由于缺乏科學理論的指導以及充足的技術人才資源，導致科研信息化管理仍舊停留在數據收集階段，而關于數據的后續利用卻浮于表面，只能進行簡單的項目經費管理、成果錄入、修改以及查詢。在這樣的情況下，數據庫中儲備的信息很難發揮出應有的效果，從而不利于高校科研信息化管理。

2.2 高校科研管理系統和數字化平臺缺乏必要的協同

現階段，由于信息化技術和高校科研管理的融合深度不足，高校科研管理中的統計分析功能被限制在一個十分狹窄的范圍內，其功能只能在相應的職責范圍內才能發揮作用，和高校系統之間缺乏必要的交流聯系。以數字化平臺為例，科研管理系統和數字化平臺之間的聯系很少。在這樣的情況下，高校科研管理系統的統計分析功能只能用于科研經費、專利發明、論文數量和規模統計等領域。這一現象導致高校科研管理系統和其他人事管理系統以及教學管理系統各自為戰，極大地限制了數據資源的交流和共享。

2.3 科研信息化管理不重視數據分析

在高校各類系統建立和完善的過程中，積累了大量的數據資源。這些數據中包含了很多具有利用價值的信息，但是由于大部分高校都缺乏針對原始數據進行分析挖掘的機構，導致難以有效發揮數據的價值，從而無法為高效科研管理決策提供科學有效的參考依據。因此，未來一段時間，我國在高校科研管理信息化建設的過程中必須加強對數據分析的重視。

3 大數據方法在高校科研信息化管理中的具體應用

在大數據背景下，很多高校都面臨著科研管理體制改革。為了充分利用各項資源，促進科研項目績效的整體提升，各高校必須結合自身的實際情況，以大數據技術方法為依托，建立適應自身持續發展的科研管理模式。接下來筆者將對大數據方法在高校科研管理信息化中的具體應用進行深入的分析和闡述。

3.1 對科研項目進行評估

在新時期，科研評估成為高校科研管理的關鍵環節，評估結果的可靠性關系到科研管理的效果。因此各高校對科研評估方法的重視程度不斷加強，與此同時，對科研評估績效評價的要求也越來越高。在高校科研管理的過程中，科研評估的重點在于科研項目和科研部門的評價。數據是科研評估開展的基礎，評估工作的主要內容就是對相關數據進行分析處理。由此可見，數據處理對科研評估有著十分重要的影響。近些年來，隨著信息化水平的不斷提高，許多科技文獻和科學研究都得到了廣泛的普及，從而使數據信息的規模不斷擴大。在這樣的情況下，如何在海量的數據中獲取自身需要的信息就成了關鍵問題。若是沿用傳統的數據分析和統計方法，不僅需要投入大量的人力物力，工作效率和質量同樣也難以得到保障，很容易造成資源的不合理浪費。為了更快、更準確地發現深層次的價值信息，必須開發更加高效、便捷的數據分析方法。

大數據在解決上述問題的過程中能夠發揮出巨大的作用。大數據技術可以根據系統內外部的數據對高校科研項目的具體數據進行精準的識別和分類，從規模巨大的信息中搜尋出可用于科研項目研究的數據資源。這部分數據信息資源的覆蓋面十分廣闊，不僅包括科研經費、相關設備等基礎信息，還涉及相關主題的論文、技術發明等內容。然后大數據技術能夠對收集到的數據資源進行整合，構建統一的數據群體，并進行科學的分類和歸檔，為后續的專家評估提供充足的數據支持，保障科研評估結果的可靠性。

3.2 對科研資源進行優化配置

近些年來，我國各高校在科研方面的投入力度雖然有所提高，但是科研資源短缺的問題卻仍未得到有效解決。與此同時，科研資源的不合理浪費的現象也未能得到有效遏制。導致上述問題的原因主要在于高校科研資源配置部門之間缺乏必要的溝通聯系，導致科研探究和不同學科之間產生隔離。這樣不僅阻礙了高校科研創新，還為高校科研管理工作的全面覆蓋以及統籌規劃帶來了負面影響，從而不利于提高高校的科研管理水平。

對此，高校可以利用大數據技術實現科研資源的優化配置，具體實施措施如下。首先，進一步強化數據采集，構建覆蓋科研項目實施整個過程的科研資源數據庫。其次，對采集到的數據進行分析，并結合各高校的實際情況，以高校各學科要求和相關規范準則為依據建立評估模型庫。最后，建立決策支持管理庫和資源配置庫，以學科和科研考核結果為標準進行分類，以此實現對科研資源的科學配置和高效應用。

3.3 科研項目的全過程管理

在傳統的高校科研管理過程中對科研項目的申請上較為重視，往往會忽略項目的結論以及項目驗收的過程。在對項目過程的管理中，項目負責人的態度對項目具有決定性的作用，消極的態度可能導致無法提升管理效率和管理水平。針對這一情況，高校可以利用大數據技術對科研項目進行全過程管理，以此實現對項目進展、項目計劃制定、人員管理、財務監管等環環節的全面監管，以及對科研設備和相關儀器使用情況進行分析，從而促進我國高校科研管理信息化水平不斷提高。

4 結 語

大數據的產生和發展，對我國各個行業的發展都產生了極大的推動作用。在高校科研管理過程中，信息技術在推動高校科研管理信息化改革和創新的過程中發揮了十分重要的作用，促進了我國高校科研管理模式的改進和完善，為高校的健康發展奠定了堅實的基礎。

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