大数据环境下高校科研管理信息化发展探析.docx

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大数据环境下高校科研管理信息化发展探析

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摘要：大数据时代的到来为高校科研管理工作带来了新的发展机遇和挑战。当前高校科研管理信息化存在科研数据收集与标准化处理困难、科研数据缺乏深入挖掘与分析、科研数据共通共享渠道不畅等问题。为更好提升科研管理信息化水平，高校需要进一步转变管理理念树立大数据思维，探索建立标准化数据采集机制，善用大数据为科学决策提供支撑，利用大数据优化科研资源配置，注重提升科研管理团队建设水平。

关键词：大数据;高校;科研管理;信息化;创新

：G644???：A??：CN61-1487-（2019）14-0109-03

随着互联网时代的到来，大数据应运而生，且以不可阻挡之势，渗透到人类社会生活的各个方面，逐渐改变了人们的生活方式、工作方式、思维方式和生产方式。大数据被誉为“未来的新石油”，且已经成为一种重要的战略资源。大数据的产生是生产力发展到一定阶段、信息技术发展到一定程度的产物。大数据的快速发展为社会各领域带来了全新的机遇和挑战。高校作为人才培养和科学研究的主战场，科学研究在高校创新和发展中占有举足轻重的地位，科研管理水平直接影响高校的办学水平和学术影响力。新时代高校科研管理工作如何引入大数据技术，提升管理水平和效率，促进高校科学研究的可持续发展，是一个重要的课题。

一、大数据的概念及特征

目前学术界对大数据从容量、内容、价值、技术等多个角度进行了不同的界定，大数据被认为是信息、技术、思维方式和方法论的集合体。目前被广大学者引用较多的是最早提出大数据时代来临这一说法的美国麦肯锡咨询公司（Mckinsey）在2011年5月发表的报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》中称：“大数据是指其大小超出了传统数据库软件获取、存储、管理和分析能力的数据集”。

大数据的特征则可以用“5V”来概括，即大量（Volume），指搜集、计算和分析的数据量非常大。高速（Velocity），指数据时刻都在快速创建和移动。多样（Variety），指数据的类型多样性。低价值密度（Value），指海量的数据中有用数据非常少，价值密度低。真实性（Veracity），指采集和处理的数据是否真实和准确。随着研究的不断深入，有学者在此基础上加入了另外的“3V”，即关联性（Viscosity）、易变性（Variability）和有效性（Volatility）。关联性是指海量数据流之间的关联性，易变性是指数据流的变化率，关联性则是指数据的有效性和存储期限。

二、目前高校科研管理信息化存在的主要问题

（一）数据收集与标准化处理存在较大困难

科研数据收集是高校科研管理信息化的基础和入口，数据来源问题和规范性问题如果无法得到解决，将直接影响信息化使用效率和水平。目前在高校信息化推进过程中，信息采集遇到了困难，一方面在高校内部，由于各部门和各单位都采用不同的信息管理系统，功能不同、信息类型与结构不同、信息采集和录入方式不同，导致科研数据无法实现真正意义上的标准化和共享;另一方面由于高校科研数据种类繁多，科研管理部门、二级学院、各科研团队无法对科研数据进行标准化处理，作为统管学校科研管理重任的科研处（院）并不能全面、系统、准确地掌握全校的科研动态、数据和信息，在工作中常常为了有哪些信誉好的足球投注网站信息而大费时间和精力，造成科研管理工作的片面性和盲目性，严重影响科研管理和决策水平;再者，高校科研项目和经费来源的多元化也使科研数据采集和管理存在困难。纵向项目和横向项目的管理标准和制度不同，数据采集、整合与分析也同样存在很大困难。

（二）缺乏对科研数据的深入挖掘与分析

大数据能将所有数据信息的关联性进行分析，并从中找出最具价值的信息资源，因此其提供的数据资源的准确性和利用价值极高。在高校科研管理工作中很多时候需要深入挖掘各类科研数据背后的深刻意义和价值，需要利用大数据完成科研资讯的聚合与分析、科研方向的遴选与引导、科研目标的凝练、科研团队与平台的整合与组建、科研流程的优化与调整、科研资源的配置与优化、学术成果的客观评价等，为学校科研决策提供有效参考和科学指导。但目前科研管理信息化多数停留在收集数据方面，甚至很多数据被闲置，信息系统功能多数停留在项目的查询增补、经费的录入修改、专利论文的数量查询等简单處理阶段，系统功能较少。加之科研管理人员水平的限制，目前只能通过最基本的操作了解一些表面的数据信息，数据背后的深层意义无法被深入挖掘，进而无法为科研管理决策提供有效指导。

（三）高校科研数据共通共享渠道不畅

共享可以互通有无，可以优化资源配置，避免资源的闲置和浪费。高校是知识密集型组织，科研创新是汇聚、利用和创新知识的过程，共享在科研中显得尤为重要。然而随着信息化的不断推进，高校一方面根据自身情况引入和建立了人事系统、教务系统、财务系统、科研管理系统等，这在一定