大数据治理在高校科研信息化管理中的探究
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作者:朱凌玲
[摘 要]近年来，随着大数据的不断发展，逐渐引起了各部门的重视。高校作为我国创新科研的重要基地之一，最终效果直接影响了高校发展情况。基于此，本文介绍了大数据、高校引入大数据的必要性以及大数据在科研信息化管理的探索，旨在为教育工作者提供参考。
[关键词]大数据整理;信息化管理;科研;高校
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.20.078
[中图分类号]G644 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2019）20-0-02
0 引 言
近年来，大数据的快速发展已经逐渐引起了政府各个部门的重视和关注，甚至国际顶尖的刊物都相继出版针对大数据的研究论文。对高校来说，科学研究是提高水平和发展不可缺少的一部分，而高校科研管理水平好坏也直接影响了最终工作能否正常开展。高校科研管理相对来说涉及面较广，包括成立、验证、实施、复检、申报等多方面。从20世纪90年代开始推广高校信息化体系以来，很多高校都已经创建了多数据管理系统，而这些系统之间大多没有关系，不仅浪费了资金和资源，还对科研工作起到了阻碍作用。随着大数据理念的引入和发展，高校科研管理越来越重要，所以高校必须要引进大数据，以此来提高科研管理水平，从而保证科研工作稳定发展。
1 大数据介绍
一般来说，大数据就是现代技术无法管理的大量数据的集合。大数据的特点通常用4个v来代表。第一个v是大量化，据IDC预测，全球数据总量预计2020年达到44 ZB。第二个v是多样性，具体来说就是数据的选择性多，很多都来自固定的数据源，且就目前来看，数据种类已经逐渐完善，打破了以前的数据结构。第三个v是快速化，数据产生和更换次数是大数据的一个重要特点，如全球数据会在一年半左右进行更新。最后一个v是价值性，数据密度低，大量的数据可能只涵盖非常少的信息，所以，怎样在大量数据中择取有用的信息是一
个关键。
由此可见，从各种大型数据中快速选择有用的信息，就是大数据。大数据是解决知识匮乏问题的重要途径，从大型数据库中择取隐藏以及未知的信息，已经被认可是数据库的一个重要发展前景，所以掌握这种技术已经成为提升市场竞争力的优势。对于相关政府部门来说，大数据是创建快速服务类型的关键点，对于高校，大数据是成绩管理、评价的重要基础。
2 在高校科研管理中加入大数据的必要性
2.1 高校科研管理存在问题
随着各类院校的建设步伐加快，信息化在不断推进，在高校运行着各类数据存储库以及系统，如最常见的教务系统、学生系统以及管理系统等，特别是科研管理信息化不断简化日常工作，提高了科研管理的效率。就目前来看，国家对科研投资不断增加，高校科研活动也在不断发展，但这其中还存在一定问题。首先，信息化还停留在基础收集阶段。管理系统一般集中在项目、资金、录入、查询等功能，管理人员只能通过单一的数据来获取最后的信息，其中隐藏的重要信息没有甚至无法利用。其次，数据分析较简易，与高校没有实际关联。一般来说，大数据的分析功能只局限于人员、资金和专利等简易积累，很少能出示最终的反映情况，如教学和科研系统等一些系统之间根本没有实现信息融合。因此，只有将大数据理念和技术融入科研管理中，才能更好地使用数据，将数据转化为需要的知识，才能提升科研管理信息化水平，为领导人员提供有利参考。
2.2 高校科研融合大数据具有优势
大数据技术是使用信息技术、人工智能等现代化技术手段的融合，是其他技术无法比较的。大数据技术通过对科研、教务以及人事系统等大型数据库资源进行关联分析，准确找出相关内容，并摘选有用信息，为管理人员提供广泛的资源信息。此外，大数据技术是从大量的数据中发现一些隐藏知识，是从原始数据库中获取知识的重要过程。这些知识直接来自数据总库，不会受到其他资源限制，具有相对的独立性。
3 高校科研管理中大数据的应用
3.1 科研评价
科研评价是科研管理中的重要步骤。科研资源分配、使用以及对项目机构的评价等方面都对科研评价提出了更高要求。在科研评价体制中，处理实际数据具有非常重要的作用。随着信息化不断推进以及各类论文的出现和普及，全球数据存储量急剧增加。面对庞大的科研信息总数据库，需要快速便捷地从中选取需要的知识，需要增加对数据的分析和处理能力。对于这种快速数据增加，很大一部分科研部门还在使用传统的数据分析法进行分析，由于这其中受到人力物力甚至资金影响，数据隐藏知识根本无法得到有效使用，相反还会导致数据报废情况出现。所以，传统的分析已经无法满足现代要求，如果想要获得深层次的知识，必须进行创新，保证系统运行的安全性以及可靠性，并提供快速的决定支持。大数据恰好满足了需要，可以融合內外部甚至Web的数据知识：管理部门获取项目的种类和数量，从内部获取人员、资金以及设备等信息，从Web获取论文的数量和质量等，最终集合成数据。使用创建评价将各个内容联系起来，为评价专员提供易懂的数据支持，最终得出结果。
3.2 创立项目决策
创立项目决策是在科研实施前对实施项目的必要性、目标、资金投入以及管理等进行评价，主要目的是为了给项目创建提供一定依据。科研项目评价主要有几方面，首先是科学性，如依据、内容以及收益等，其次是合理性，如资金使用是否合理、技术能否实行等，最后是对运行进行评价，包括申请人的能力、工作情况以及项目成立情况等。通俗来说，创立项目决策的主要目标是对项目好坏进行评判，这也是科研管理的重要基础内容之一。目前，我国科研项目成立一般由人员申请，部门摘选，最后选择单位和负责人等。科研项目涉及大量的数据管理，包括申请人、单位、资金和选题等方面的数据。目前来看，虽然科研部门的数据库基本包含了项目申请和评审的日常工作，如项目上传、分发内容以及统计结果等日常工作，但这些功能只是传统模式上的信息化过程，并没有任何辅助决策的能力。所以，如何使用已有的数据进行分析和挖掘，减少创建项目工作中的一些问题，以此指导和带领科研项目立项、促进科研资源优化以及提升经费使用率等是目前工作中的重点研究课题。一方面，需要对课题科学性与资源库进行融合分析;另一方面，对申请人的各种因素进行数据融合查询分析，创建科学合理的指标体系，将不合理的内容排除在建立项目之前，并合理进行资金资助等。 3.3 提升科研资源使用率
目前，我国高校一方面存在科研资源缺失的状况，另一方面科研资源也没有被有效利用，导致浪费情况出现。在这同时还存在科研资源配置不同，专业之间的差异化，不同课程之间以及学科之间的分离导致全校整体科研创新活动的统一性和协调性差，造成严重的资源浪费和重复建设，限制了科研管理的时效性、高校的整体创新能力和科研水平。针对大数据技术的科研配置模式，具体可以分成3个层次，首先是采集和选择数据，建立人员、资金以及结果库等数据库，其次是建立适合本校学科发展的评价模型库，包括各类科研的资源、成果等，最后是以绩效考核为基础资源工具和管理工具，以此完成大数据科研资源优化。
3.4 科研管理全过程
对于传统科研管理来说，大多都重视申请而忽视结题和项目管理全过程，最后导致项目完成情况只是单一靠管理人员的态度行事。申请和结题管理较为明显，提高项目的应用率和获得奖项几乎是每个人员的最终目的。科研项目过程管理主要指在项目创建后到结题前全过程的监督和把控，管理内容主要包括项目成立、人员、资金管理以及中途检查等。科研项目管理的全过程可以从信息化工作入手，对零散的相关数据库信息进行分析和综合，并监管财务系统的资金使用情况、科研数据库的相关成果和使用情况以及课题组成后的最终质量情况等，通过挖掘这些数据，发现课题发起人、承包单位、资金使用以及仪器使用之间的联系，从而在高校实际科研管理中，快速准确地发现问题以及解决问题。
3.5 科研计划
高效科研的创新能力是促使一个国家科学研究和技术引领的重要基础内容之一，也是国家发展创新科技的带头先锋，对各个国家在未来能否在激烈竞争的市场上占据有利地位产生了一定影响。根据现如今我国高校自身的发展情况来看，科研是一个学科建立、完善以及成功的关键，对我国高校发展具有非常深远的影响作用。在这种快速化、多变化、竞争快速化以及市场竞争形式越来越复杂的背景下，机会和挑战逐渐增多，就目前来看，我国高校科研战略规划的重要性越来越显著。通过整理和挖掘大型数据库，可以对企业所关注的技术、领域以及发展方向进行预测和分类，通过创建模型库、数据库可见化以及文本生成等形式向管理人员提供因素之间的关系，以此来指导科研发展。
4 结 语
大数据以及分析技术是一个多学科融合后形成的研究热点内容，已经广泛应用于市场多个领域，并取得了让人满意的效果。随着信息化推进，大数据逐渐被市场认可，也得到了许多高校应用，但是其中还是存在一些问题，需要高校不断完善，以此更好地促进高校科研信息化管理。
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