文/李月華
科技情報信息的獲取與分析,對于以創新驅動為目標的企業發展戰略決策具有重要意義。本文提出的科技情報檔案智能管理方法,改變了傳統方法被動、低效的缺點,具有快速、高效、智能的特點

信息化的高速發展給企業的發展帶來了非常大的機遇。但是如果企業在科技情報方面沒有建立良好的信息獲取和深度挖掘機制,那么企業的發展一定是“閉門造車”式的。當前我國很多企業也意識到了這一問題,但還沒有建立起對應的體系與機制,造成市場反應遲鈍、技術創新滯后、資源統籌無序、人才管理落后、外圍資源缺失等重大問題,嚴重阻礙了企業的發展,甚至威脅到了企業的生存,這說明科技情報與信息服務體系對于企業的發展有著非常重要的意義。
科技情報的檔案智能管理對于科技情報的信息獲取和深度挖掘而言是非常關鍵的基礎。只有具有良好的分類存檔、關聯查詢、便利更新、智能分析等功能的檔案管理體系才能保證科技情報對企業創新驅動帶來實質性推動。
1.企業對于科技情報的關注度浮于表面。目前經濟形勢下滑,企業的生存和發展壓力巨大,所以國內的大量企業都開始關注創新,但是大部分企業由于一直沒有獨立的科技情報信息獲取和分析部門,因此盲目跟風的做法非常普及,不管自己所處行業的特點和基礎,只要哪些領域現在被炒得火熱,就想盡辦法在那些領域進行投入,夢想能獲得突破的機會,這就是典型的“浮躁之風”。只要找到了合適的方向,任何一個行業都有發展的機會。但這些方向必須通過扎實的情報和信息收集、深度信息挖掘、前瞻趨勢定性/定量分析才能最終發現,這都需要對于科技情報的深入研究,而不是停留在表面的“跟風+拍腦門”式簡單判斷上得出結論。
2.企業科技情報獲取職能不清晰。由于大量的企業內部并沒有足夠的條件和實力來成立科技情報部門,一般情況下只能先通過其他職能部門的協作來實現基本功能,比如通過研發部、市場部、銷售部等分別從不同角度獲得各類信息,但絕大多數情況下,這些部門的主要職能并不是進行科技情報的獲取和分析,這種職能不清晰的情況,常常使企業疏于進行這方面的工作。
3.企業科技情報檔案管理職能不明確。企業科技情報和信息的收集歸檔一般靠內部各個職能部門來獲得。但由于職能不明確,只能被動地接收各類情報與信息,簡單分類歸檔,當企業內部有人需要調閱時再提供,這種職能和企業進行“創新驅動”的科技情報處理需求還有極大的差距。如果使檔案管理部門變被動為主動,真正實現主動為企業的“創新驅動”提供更為完善和直接的科技情報檔案服務,對于企業的發展是一個有力的促進。
4.企業科技情報檔案管理智能化不足。企業科技情報檔案,應當包含企業相關領域最新科技發展信息、相關領域科技人才信息、競爭對手信息、國家相關政策信息、市場信息等,這些信息具有涉及專業領域多、彼此關聯復雜、信息的可靠性需深入辨識,這些都是傳統的檔案管理方法不能解決的,只有通過智能化管理方法,才能實現對信息提取、數據挖掘和預測分析等任務的完成。
1.企業科技情報信息獲取方法。最好的獲取方法是由企業內部獨立的科技情報部門來牽頭完成,但如果沒有這個部門,可以由企業檔案部門牽頭,聯合研發部、市場部、銷售部、網絡管理部等職能部門共同完成??萍记閳蟛块T和企業檔案管理部門需要在網絡管理部的配合下建立快速科技情報信息存檔網絡平臺,方便其他部門在完成其本職工作的同時,將有用信息快速、便捷、持續地直接存檔與更新,比如研發部在日常研發過程中發現相關的最新科技信息、相關領域人才信息就直接歸檔;市場部在日常工作中獲取國家相關政策信息、相關市場信息也直接歸檔;銷售部在銷售過程中了解到競爭對手信息就快速歸檔……這樣既不用給其他職能部門增加太多工作內容,又可以快速、持續地獲得相關科技情報,同時也避免了科技情報部門和企業檔案部門由于專業知識不熟悉而造成對信息的誤判、遺漏等問題,有效地提高了科技情報的獲取能力。
2.企業科技情報信息檔案關聯分類方法。企業科技情報信息涉及的類別非常多,包含企業相關領域最新科技發展信息、相關領域科技人才信息、競爭對手企業信息、國家相關政策信息、相關市場信息等。這些信息的彼此關聯度都很高,企業應依據自身業務、產品和服務類型,從前沿科技發展程度、高端人才關注、上下游配套企業能力、競爭對手信息、市場反饋信息等方面建立關聯數據庫,實時更新,進一步提高科技情報對于企業“創新驅動發展”的實際應用能力和驅動效應,避免“瞎子摸象”式的信息誤判。
3.企業科技情報信息分析方法。一旦擁有了前述的科技情報信息獲取方法和檔案關聯分類方法,就為下一步關鍵的科技情報信息智能分析打下了良好的基礎。以大數據和人工智能為基礎的預測分析方法已經逐步進入成熟期,科技情報檔案也不再是傳統的紙質卷宗一種形式,利用智能化分析可以克服人工分析經常出現的片面和主觀缺陷,客觀、量化的分析信息將為企業的發展戰略提供重要的決策依據。
企業科技情報檔案智能管理方法的實現,將傳統的科技情報信息獲取、分類存檔方式直接提升到了數字化信息便捷獲取、關聯分類數據庫管理、人工智能預測分析的高度,會對企業“創新驅動”的發展戰略決策提供全新的輔助與支撐作用。