基于大數據環境的高校科研管理信息化建設探究

聶 曼

一.引入大數據技術對于高校科研管理的意義

大數據技術高效融合了多種現代化信息技術，跨時代意義重大，具有明顯的優越性。大數據對于科研管理信息化層面來說，可以將高校內各個管理系統如人事檔案系統、財務管理系統、教務管理系統以及文獻數據庫、專利庫系統進行關聯分析，提取出有用的數據信息來為相關領導或學生提供廣泛的幫助和科學的理論判據。高校科研管理信息往往都直接來自于數據庫內部，所以受外部資源的影響限制較小，相對獨立性較強。同時，基于大數據的高校科研管理可以更方便同學進行科學研究，在查閱相關文獻時可以更深入，對科研決策的影響力也更大。

二.高校當前科研管理信息化建設中存在的問題

1.科研信息管理落后

高校科研管理主要包括管理研究人員、科研經費、研究項目的申報以及成果等，隨著我國社會和高科技領域的快速發展，各高校名下的科研項目越來越多，科研的領域也分布很廣，傳統的科研管理方法已經過時，不能及時高效獲得某個領域最新的科研成果，而準確詳實的參考資料是科研管理和決策的重要保障，所以落后的科研管理方式已經不能滿足高校科研的發展要求。

2.科研管理理念跟不上信息技術的發展

當前很多高校的科研管理方式都是層級遞進的直線式自上而下的管理結構，科研管理方式有一套僵硬的流程模式，當前科研管理的工作思路就是按照固有的程序對科研項目和科研成果進行普通管理，其是一種被動服務型的管理模式，對高校的科學研究有嚴重的制約性，不利于開展研究。此外，科研管理化與信息化脫節，沒有享受信息化發展的成果，不善于將有用的科研信息化管理運用在高校中，因此還需及時轉變科研管理觀念，對以往的科研管理流程進行信息化處理優化，建設高效的科研管理的措施，促進學校科研的長遠發展。

3.大數據信息未能在科研隊伍之間進行共享

隨著人類對知識的探索，越來越多的交叉性、綜合性學科出現，為此多領域滲透式科研項目越來越多。在大數據背景下，知識共享對于攻破自己不熟悉領域的問題至關重要，可以節約大量人力物力；而當前各高校甚至同一高校不同團隊之間的信息共享都存在問題，大都是各干各的，往往容易導致一個科研團隊取得的突破有限，因此，高校要深挖科研系統化管理方法，引入知識管理；在保證知識產權的框架下，創新運用大數據技術，使各科研隊伍可以更高效便捷地共享有用信息，也讓科研人員之間可以更好的交流。

三.大數據技術在科研管理信息化建設中的應用探索

建立科學有效的高校科研管理模式，使高校科研資源配置更高效，提升科研技劃項目的管理效績，以保證高校科研環境的健康良性發展，是當前高校科研管理的信息化建設中的重要內容，而大數據技術的發展使得這樣的可能成為現實，具有廣泛應用前景。

1.為高校科研評估提供有效數據支撐

完成一項科研項目往往需要大量的數據分析和采集，而傳統的方法不能將數據背后潛藏的知識和傾向表達出來，嚴重影響數據的分析和使用。另外，高校信息化的普及和大型論文數據庫、期刊專利和科技文獻在高校科研領域的普及，使得全國科研數據信息量急劇上升；高效科研管理信息化建設，就是針對這些復雜、巨大的原始數據，進行便捷高效的篩選，并提取有用數據。

大數據技術有綜合高校內部和外部的各種數據的能力：能從高校科研管理處獲取科研項目的數量和種類，再從學校內部信息庫獲取科研人員、設備和科研經費等主要信息，從網絡數據庫提取相關論文、期刊和專利的數量質量，還能綜合歷史項目成果中的各種獎勵情況，最后再通過建立科學的數學模型整合各類指標，為科研人員提供理論依據。

2.提升科研項目立項決策的科學性

大數據技術對于高校科研管理信息化的建設具有重要作用，通過大數據分析，可以對科研項目的研究方向和成果與信息庫中的文獻進行比對，以此檢驗處課題是否有足夠的創新性和科學性，并判斷該科研項目是否有必要，達到科學立項的目標。

3.科研管理信息化華建設可以優化高校資源配置

通過對各類信息的大數據采集，最終集成高校自有的信息庫；可以較快對某種數據進行篩選和處理，建立各種類型的數據庫如人員庫、成果庫等；輔助建立適用于本校科研發展的數據模型，對本校科研資源進行優化配置。

四.大數據環境下建設高效科研管理信息化的方法

1.加大數據收集基礎建設

高校要在學術競爭中取得先發地位，就要采用穩定科學、先進的信息化技術保證數據的傳輸和儲存，建立先進綜合的布線技術和裝備，為數據儲存打好基礎準備；數據在未來幾年還會以爆炸式的速度指數增長，FTYO模式可以適應未來發展，其有寬帶大、速度快的特點，還能較有效節約成本，增加抗電磁干擾能力。此外，數據的虛擬化和云平臺在這些年也在快速發展，高校科研管理信息化建設也要利用好它們，確保數據的能信度。

2.加強高校科研團隊建設

進入新世紀以來，我國高校科研管理的各類數據種類和數量呈指數型增長，科研管理人員要時常注意對這些信息和數據的采集和整理工作，以便后期同學老師進行查詢，但科研項目的原始數據質量良莠不齊，錯綜繁雜，單靠管理人員很難將其進行準確的分門別類。因此，要敦促科研人員應當對其獲得的數據進行質量評估，主要從獲取數據的來源可靠性、是否采用科學的收集方法、數據時效性等方面進行評估，然后要對獲取的原始數據進行校驗，將冗余的干擾性數據剔除，同時對誤差數據進行更正修改并注明，最后將可靠數據變為可共享的信息。所以建設高質量的科研團隊對于高校科研管理信息化的建設至關重要。

3.改變科研管理觀念

大數據和信息化建設是相輔相成的，傳統科研管理觀念已經不能保障高校科研事業的長遠健康發展，必須進行改變。首先，信息的收集和挖掘要有前傾性，不能是哪里需要這種數據時才去了解收集，而要針對高校的科研思路和傾向提前搜集相關信息，才能使科研目標更明確、更有針對性；其次，信息服務要前移，不能讓學校相關人員等著數據和結果，而要充分利用大數據技術進行分析，提前掌握科研人員的需求，將各類科研信息分門別類，提高信息服務質量。

4.推進高校科研數據的共享和利用

合作共贏是當今世界格局的新趨勢，科學研究更是如此。當前世界前沿科技不斷突破，一系列科研計劃的提出，導致國際合作的力度空前加大，這也使得科研技術的交流和互通成為了客觀需求。我國高校科研的目的就是要服務于國家和人民，因此不能是個別高校之間的單打獨斗，而要將科研資源的最大公約數取出來，使我國科研能力整體壯大。為此，科研管理人員要根據大數據技術來源渠道豐富、體量大。更新速度快的特點進行工作，切實將高校科研管理信息化建設水平提高上去。

五.結束語

高校科研管理信息化建設的水平與大數據的應用決定了高校的整體科研水平，將大數據應用于高校科研管理信息化建設領域,可以進一步推進高校科研管理的水平和體制改革；還能通過數據分析客觀科學的反映科研方面的問題，為科研決策提供支撐。