基于大數據的高校創新創業孵化平臺建設路徑研究

■李麗陽

（石家莊職業技術學院，河北 石家莊 050081）

隨著大數據、云計算等技術的不斷進步，大數據技術正在逐漸推廣并應用于各大行業和領域，也為各行各業的優化完善提供了新的技術和新的模式。高等院校的創新創業孵化平臺作為培養學生創新創業意識、提高創新創業能力、帶動創新創業實踐、實現創新創業項目轉化的重要渠道，應當緊跟時代發展潮流和趨勢，結合大數據技術進一步優化建設孵化平臺。然而隨著高校在創新創業教育的發展進程中，不可避免會出現一些問題與不足，阻礙著高校創新創業孵化平臺的建設步伐。基于此，在當前大數據背景下，高等院校需要進一步從優化建設創新創業孵化平臺，加強對于大數據技術的推廣應用，豐富完善大數據結合創新創業孵化平臺的方式等方面進行積極的探索，找尋出優化建設的實施路徑。

一、當前高校創新創業孵化平臺建設的現狀與需改進之處

高等院校的創新創業孵化平臺是當前提高創新創業教育質量、推動實現創新創業人才培養目標、提升大學生創新創業勝任能力的實踐平臺[1]。孵化平臺通常會提供給學生多種模式，比如，實踐場地、孵化產品、政策宣講、戰略咨詢等創新創業資源。同時，當前大部分高校的創新創業孵化平臺還會為學生提供一些項目孵化指導、轉化支持、技術信息、資金配套等資源。一方面，可以在某種程度上減少學生在創新創業活動初期的資金壓力、技術不夠、經驗不足等相應問題；另一方面，也能夠幫助大學生提升創新創業實踐能力。伴隨著國家“大眾創業、萬眾創淅”理念的提出，我國創新創業教育已經走過了將近十年的發展歷程，并且取得多項成果，為許多高校提供了豐富的創新創業實踐案例與教育經驗。然而由于社會經濟技術環境的不斷發展與進步，高校在創新創業孵化平臺的建設方面也不可避免的出現了一些需要改進之處。通過調研總結，在當前的大數據背景下，高校創新創業孵化平臺存在的問題主要集中在以下幾個方面：第一，當前部分高等院校的創新創業孵化項目成果轉化率不高，平臺收到的入駐項目申請普遍類似，新穎性創造性不足，項目本身發展潛力有限，孵化平臺能夠給學生創新創業項目提供的支持也有限，造成后續較難實現項目轉化落地；第二，部分高校創新創業孵化平臺的參與主體單一，僅依靠學校教學支持，其他行業企業專家等多元主體的參與指導和支持力量不足，而部分高校孵化平臺指導教師的創業實踐經驗不足，僅依靠單一主體的指導，較難充分滿足項目孵化需求；第三，部分高校創新創業孵化平臺尚未引入大數據技術分析工具，存在信息反饋不暢等問題，對于可用資源的整合與利用能力欠缺，出現部分發展潛力原本很好的孵化項目，因為大數據分析技術不足或資源調配能力欠缺等原因，導致不能很好地扶持其發展。這都反映了當前部分高校在創新創業孵化平臺的發展方面存在需要改進的地方，影響了高校對創業主體的幫助扶持成效。因此，當前各大高校仍然應當緊隨大數據技術的發展趨勢，積極探索創新創業孵化平臺建設的優化模式和實施路徑，比如，更新基于大數據的創新創業教育理念、優化創業孵化項目、推動創業孵化成果落地化，在新時代新的要求下，培育孵化出更多、更好的創新創業項目，通過創新與創業實踐活動帶動高校創新創業教育邁向新的臺階。

二、基于大數據的高校創新創業孵化平臺優化建設的重要意義

（一）引入大數據理念，有助于提高創新創業孵化能力

對于當前高校的創新創業教育工作而言，引入大數據分析理念，是推動創新創業教育工作進一步發展的關鍵。大數據技術為當前各類信息的快速、高效挖掘、整理分析提供幫助。各大高校可以通過結合本校創新創業孵化平臺的發展狀況，更新大數據創新創業理念。比如，引入大數據分析技術課程，對校內不同專業、不同基礎的學生，進行更有針對性的創新創業教育，激發其創造潛能，挖掘出更高質量的孵化項目[2]。大數據分析理念的引入，既能夠幫助高校在創新創業教育教學方面取得進一步的成效，又能夠幫助高校學生有針對性的形成更具競爭力和發展潛力的高質量創新創業孵化項目。

（二）融合大數據技術，有助于獲取多元化創新創業信息

隨著大數據、云計算等技術的出現，各行各業各類信息的傳播形式日益豐富，信息類型多樣化，高校創新創業孵化平臺的建設同樣需要優化創新，不應當閉門造車，而應當積極整合大數據技術，學習不同類型創新創業孵化平臺的發展動態，通過大數據工具挖掘整理出有用信息，傳統的信息資料獲取方式已經無法充分滿足當前時代信息高效傳播的需要。而高校創新創業教育通過有效應用大數據分析工具的數據挖掘、整合、清洗、可視化等技術，有助于分析過去的項目不足之處，獲取多元化多形式信息資料，同時幫助對未來創新創業項目的發展趨勢加以預測，讓大數據技術成為高校創新創業孵化平臺優化建設的重要工具，能夠發揮孵化平臺在幫助和指導大學生的孵化項目時應有的積極價值。

（三）應用大數據工具，有助于創新創業項目方向化指導

將大數據分析工具應用于創新創業孵化平臺，能夠幫助平臺對創新創業項目做出更清晰準確的指導方向。通過應用比如，FineBI、Power BI、HighCharts 等大數據分析工具，對行業企業、高等院校、政府政策、孵化園區等多方參與主體產生的大量數據進行整理分析，將得出的有用結論和成果應用于孵化平臺的各個環節，能夠形成資源豐富的數據庫，幫助創新創業項目及時形成數據反饋結論，通過大數據分析明確方向，改進不足。在創新創業項目的孵化初期，通過應用大數據分析工具，能夠清晰準確的通過可視化形式分析孵化項目的各方面信息。一方面，可以幫助大學生創新創業團隊及時獲取項目的進展信息，提供數據信息資源支持；另一方面，可以幫助創新創業主體通過大數據工具，以更加全面、系統的角度，分析項目的可行性，方向化指導，篩選挖掘出最具價值和潛力的孵化項目。

三、基于大數據分析當前高校創新創業孵化平臺建設的影響因素

筆者通過對部分高校的創新創業孵化平臺的入駐項目團隊和平臺管理人員進行調查問卷訪問，圍繞高校創新創業孵化平臺發展情況提出若干問題，共發放問卷57 份，回收問卷56 份，回收率98%，其中有效問卷53份，通過整理被調查人員的選項結果發現在“對所在平臺的項目成果轉化是否滿意”“對所在平臺的創新創業孵化指導機制是否滿意”“對所在平臺的創新創業實踐與反饋是否滿意”這三個問題選項的滿意度有明顯的下降，因此探索得出以下幾方面影響創新創業孵化平臺建設的因素。

（一）創新創業項目孵化的成果轉化率

檢驗一項創新創業項目是否具有可持續發展潛力和是否具有開發價值的重要標準之一就是其最終的成果轉化情況，將創新創業項目成果進行轉化，能夠幫助雙創團隊實現理想目標，帶動雙創主體搭載的孵化平臺實現發展并逐漸達成創新[3]。高校創新創業孵化平臺在初期階段可以提供一些場地、設備、資金、等配套資源支持。但是隨著創新創業進程的持續發展，孵化項目常常會出現，比如，資源不足、資金欠缺、人員變動、項目推進慢等問題。假如創新創業孵化平臺能夠提前幫助創新創業團隊做好預案支持和服務保障，就能夠在一定程度上提高創新創業項目的成果轉化率。基于當前大數據背景，高校的創新創業孵化平臺需要充分考慮的因素之一就是平臺能否引入大數據技術，對項目所在行業數據進行挖掘分析、預測，及時指導、協調創新創業團隊將篩選合適的項目孵化，并順利轉化落地取得成果。

（二）創新創業項目孵化指導模式是否合理

高校的創新創業項目能否順利開展離不開孵化平臺是否立足全局、系統和綜合視角的指導以及是否能幫助創新創業主體全面分析當前項目存在的不足及可能面臨的問題，并給出應對策略與發展方案。在當前大數據背景下，創新創業項目有著更新穎、更高的技術需求和資源需求，孵化成果轉化落地的難度增強，這些多樣需求僅依靠過去傳統的孵化指導模式是難以協調解決的。這就需要高校依托大數據技術完善創新創業孵化指導模式，運用大數據工具挖掘行業經營數據，找出數據指標中存在的問題，對項目進行科學的調整指導、優化，幫助創新創業團隊順利完成創新創業孵化，充分發揮高校創新創業孵化平臺的指導意義。

（三）創新創業項目的實踐與反饋是否及時

大數據背景下，創新創業實踐需要不斷明確的目標方向，可行的創新創業計劃、有效的實施方案為基礎，這就離不開項目的實踐與反饋是否及時有效、是否全面客觀。依托大數據技術工具，創新創業團隊在孵化實踐過程中能夠及時將各種信息以可視化的形式反饋到平臺中，并且通過大數據、云計算等技術，將孵化過程中的每個環節數據進行挖掘、整理、分析，結合相關項目的成功案例與模型，推導預測出當前存在的不足與面臨的問題，形成及時有效的反饋意見與解決建議，既能豐富創新創業孵化平臺的案例數據庫，又能依托實踐與反饋將理論化的知識加以實踐檢驗，并不斷更新改進。

四、基于大數據的高校創新創業孵化平臺優化設計

基于當前大數據背景下，高校創新創業孵化平臺現狀與存在的問題并結合上文分析的影響孵化平臺建設的因素，對高校創新創業孵化平臺進行了優化設計，框架如圖1 所示，通過應用大數據挖掘、整理、存儲、分析等技術對各類信息進行處理，形成數據庫，并貫穿于創新創業孵化平臺的各個環節，包括管理流程、管理舉措、指導形式、意識培養、實踐活動、反饋評估設計等，并最終通過創新創業孵化平臺建設實施路徑加以實現。

圖1 基于大數據的創新創業孵化平臺框架圖

五、基于大數據的高校創新創業孵化平臺建設的實施路徑

（一）積極引入大數據技術，提高創新創業孵化平臺的成果轉化率

創新創業項目是否能夠實現順利轉化落地，關系和影響著高校創新創業孵化平臺的發展，而大數據信息的分析與應用在創新創業項目的轉化落地中發揮著至關重要的推動作用。高校需要通過積極引入大數據技術工具，將大量有用的數據信息挖掘、整理、轉化為推動創新創業孵化平臺眾多項目轉化落地的重要推動力[4]。比如，建立基于大數據技術分析與應用的“監控一評估一反饋”系統，形成閉合循環的創新創業大數據信息利用體系。通過對項目團隊在創新創業孵化過程中形成的各項數據信息進行監控篩選、分析評價、總結反饋。將獲取到的有價值的信息應用于項目的改進，提高成果轉化率。因此，高校在具體實踐時，首先需要借助大數據、云計算等技術完善平臺現有的數據庫，提供豐富的已孵化成功案例數據指導；其次借助分析工具篩選排除掉當前申請孵化的同質化項目和發展數據不佳的項目，篩選出具有較大發展潛力，行業數據優秀的項目，為創新創業項目成果轉化落地奠定基礎；最后孵化平臺需要提高教師對于大數據技術分析工具的理論與應用的指導培訓，提升指導教師的大數據技術教育教學能力，幫助學生掌握數據分析工具的應用，從而促進創新創業項目的孵化成功率。

（二）融合大數據分析工具，構建多元協同創新創業孵化指導模式

大數據技術滲透并影響著高校創新創業孵化平臺的各個方面，因此，需要高校構建一套基于大數據技術的多元協同化的創新創業孵化指導模式。一方面，多元化需要高校融合政府部門、行業企業、科研機構等多方主體共同參與到高校孵化平臺的建設中[5]；另一方面，協同化需要各方參與主體發揮各自優勢作用，比如，政府部門為高校開展創新創業政策解讀宣講、高校積極開設結合大數據課程的創新創業教學、行業企業為大學生創新創業團隊提供實踐機會與大數據應用軟件工具的資源支持，科研機構為項目團隊提供大數據技術和數據分析指導，將多元主體協同化融入高校創新創業孵化平臺的指導機制中，各盡其職各司其能，構建長效化科學化創新創業指導模式。在具體實踐應用時，高校需要建立能夠聯結多方參與主體的線上協同指導模式，通過定期邀請各方主體開展線上指導活動，對平臺孵化項目結合大數據技術進行篩選、研討，并根據各自職能與優勢進行項目指導，對某些需求特殊的項目加以點對點輔導，幫助創新創業團隊發現問題，改進不足，優化方案。

（三）完善大數據信息平臺，豐富創新創業孵化項目實踐反饋形式

高校的創新創業項目實踐離不開數據信息的支持，因此，高校需要進一步優化完善大數據信息平臺，豐富創新創業孵化項目實踐反饋形式，幫助創新創業項目團隊及時獲取數據信息，并形成反饋建議。一方面，需要高校運用數據分析技術對創新創業項目團隊的創新創業能力進行分析，并建立評估數據模型，針對不同項目的不同實踐要求，建立相應的實踐效果分析和評估模型并基于此結果反饋改進創新創業項目；另一方面，通過將信息導入到大數據分析工具中進行數據的挖掘、清洗、整理，最終將分析結果以可視化圖表，比如，散點圖、環形圖、卡片圖等形式呈現給創新創業項目團隊和孵化平臺，將數據結果所反映的創新創業項目在當前階段的實踐情況與不足進行反饋，幫助創新創業孵化平臺更高效精準地服務與指導大學生創新創業項目。

六、結語

基于當前大數據背景，高校的創新創業孵化平臺建設要與時俱進，緊跟新時期的大學生創新創業團隊項目需求的變化，更新孵化平臺管理服務理念。對此，高校要在應用大數據、云計算等技術方面進行積極探索，如建立基于大數據技術的創新創業人才和項目信息數據庫，借助大數據分析和應用解決不同創新創業團隊的各類問題，使同質化、相似化創新創業問題得到高效處理，從而推動高校創新創業孵化平臺在新時代新征程中的進一步發展。