现如今, 信息化已然变成经济市场稳定发展的必备要素之一, 而信息化的进程中大数据正是重中之重, 经济市场要创造价值, 回馈社会就离不开大数据。它与人们的生活息息相关, 是企业发展程度、社会进步速率、政府宏观调控的重要决策和判断依据。大数据是信息技术发展过程中的重要成果, 也标志着人类科技向AI逐步发展。与此同时, 我国也印发了《促进大数据发展行动纲要》来对大数据环境内科技管理该如何发展, 在大数据参考标准、前景规划、成果展示等多个领域进行推进, 致力构建我国的大数据系统。
一、大数据相关概念与应用
(一) 大数据技术概述
大数据 (Big Data) 是一类在输入、储存、管理、解析等层次几乎完全脱离了旧有数据库软件上限的数据集合, 它使用新型的数据处理方式, 且具有数据来源广、基础数据多的特点, 可以对数据进行极速处理, 包括筛选、分类、定位等。大数据是互联网发展到一定规模的成果。
在大数据时代, 人们通过网络留下的任何信息都会被抓取, 储存在一个信息系统中, 当多个信息系统内的数据聚集到一定程度时, 就成为了大数据的集合, 也称为数据资产, 人们可以通过这些大数据做出分析和决策, 筛选自己需要的信息。此外, 大数据也给各行各业带的精细化管理带来了新的发展趋势, 在过去, 人们注意的是信息的精确性和细致性, 现如今, 数据量极巨, 数据类型与结构多种多样, 可操作性, 实用性远超过去, 在社会的方方面面都有着积极的影响。
(二) 大数据的实际应用
自2008年big data (大数据) 的概念首次被提出后, 它已经越发频繁地出现在人们的视野里, 广为被全球的政府、企业、科研所重视与使用。比如在美国的洛杉矶, 当地的警察就通过大数据来对犯罪分子进行定位与抓捕, 在2012年美国大选时, 统计学专家Nack Sliver就成使用大数据精准地预测了最终结果, 马云也曾在演讲中提到, 未来不只是TI的, 更属于大数据, 显然在阿里旗下的多款软件如淘宝、支付宝都极为倚重大数据技术, 经常对客户的喜好、购买力进行分析、然后精准推荐商品。大数据可以让简化科研程序、在文化、经济、环境多个领域都能发挥无可替代的促进作用。
二、科研管理的新特点
(一) 科研实验数据复杂与多样化
科研管理的实质是综合管理, 在大数据时代来临以后, 科研管理也具有了新的意义, 它通过对人员、金钱、设备等各类资源, 使用高效地科技方式进行管理。在“物联网”“智能传感器”这类高科技装置发明以后, 标志着“物体”也可以提供数据, 因此导致科研实验数据暴增、复杂化、数据结构变化显著。而这类海量的非结构化数据的处理与解析十分困难, 在科研方面, 数据最终表现为量大、来源广、低价值密度的特点, 这也逐渐变为科研管理的新特点。
(二) 资源属性更加明显并导致成本增加
在大数据环境下, 科研实验所需要处理的数据量也越来越庞大, 而且其结构更为复杂, 价值密度相比过去的数据也较低。只有在有明确方向进行筛选后, 大数据的真正价值才能得到体现。为了适应这种变化, 在大数据的背景下, 科研工作者必需对数据和其分析结果严格把控, 保证其真实可靠, 所以需要大量的异构大数据, 这就导致数据采集设备花费要增加, 进而增加了科研成本。
三、大数据环境下的科研管理体系
通过学者们多年的探讨, 在当今大数据时代所应用的科研管理不同于以往的科研管理, 可谓去芜存菁。以第二章提及的科研管理新特点为出发点, 让大数据处理、物联网运营和云计算平台等信息化的几大板块有逻辑地参与进来, 为创建多元化的、全开放的科研管理信息化平台而努力。理想的目标是让该科研管理信息化平台成为符合使用者意愿和需求的工具, 以及向使用者提供多元性科技管理业务, 从性质上大致分为战略支撑服务、政策保障服务、研发活动服务、成果产业化服务这四种类型。
(一) 科技战略支撑服务政策保障服务
科技服务业作为创新驱动的后备支撑和战略导向, 为衍生的科技产业、成果系统等的顺利产生和升级提供有力保障, 而这无疑离不开科技战略支撑平台。科技战略支撑的外在表现形式为政策的制定、发表、落实。科技政策体系直接体现了国家对科技发展的规划, 引领科技企业发展, 包括财政科技政策、金融科技政策、实体企业政策及相关法律法规。这些条例相辅相成, 构建成一个完整的科技政策保障体系。
(二) 科技研发活动服务和成果产业化服务
研发过程是科技发展的至关重要的一环。在这个飞速发展的时代, 科研人员更应充分利用物联网运营和云计算平台, 获取有效的资源, 按照科研所需进行优化数据处理, 提高数据运算速度和资源利用率, 以达到科研管理效率最大化。科研成果及产业化是整个科技发展到一定阶段最直观的产物, 同时也标志着经济利益的产生, 并促进科研进行新一轮发展。当科研成果被认可、被推衍、被更多企业或个人运用, 市场对科研成果的需求增大, 科研人员与外界的界限逐渐模糊, 科技与经济相互促进、共享服务, 创造双赢局面。
综上所述, 大数据背景下的科技管理系统在传统的基础上, 将信息技术的比重适当增大, 更加注重科技管理体系的多元性和信息资源的共享性。科研院所、金融机构、企业、高校作为参与主体, 以合作共赢的态度, 共同打造科技创新服务的大数据平台, 达成对科研的全过程管理。
四、结论
互联网对现代社会的影响深重, 不仅改变了信息和数据的收集、创造、处理和应用, 还促进了科技管理在战略、政策、研发、成果方面的优化。在大数据背景下, 科研管理体系随着信息化板块的推进, 将不断完善升级。
摘要：近几年来科技飞速发展, 大数据时代已然到来, 数据类型呈现多样化, 运行速率高效, 具有很大的发展空间, 目前大数据正走出纯技术领域, 大步迈向生活的每一处角落。基于大数据的种种特性, 科研管理也具有原始数据分布广、基数大、时间与金钱花费较大、主体多样化的发展倾向。不论是在规划、政策乃至实用性等方面来看, 通过大数据环境的理论与实际应用都有助于发展科技管理的新型管理方式。
关键词：大数据,科研管理,新型管理方式
参考文献
[1] 李博, 李光文, 张明.大数据环境下的科技管理方法研究[J].天津科技, 2017, 44 (8) :21-23.
[2] 喜艺.大数据环境下技术创新管理方法研究[J].中国高新区, 2017 (16) :215-216.
[3] 刘志高.大数据环境下企业管理模式创新研究[J].宏观经济管理, 2017 (s1) :128-129.
[4] 王巧静.大数据环境下的科技档案融合发展探究[J].中国管理信息化, 2017, 20 (2) :158-159.