高职院校科研信息化管理对策研究

1科研信息化管理引入大数据的可行性分析

大数据在高职院校科研管理中体现为规模超大、密度低、种类众多、结构复杂、价值巨大等特点的科研数据集，由分布在高职院校各个管理信息系统中的科研成果、科研统计、科研报告等数据库组成。科研数据涉及到学生、人事、财务处、后勤、教务等各个部门产生的结构化数据，这些数据具有很强的关联性，引入大数据技术，可以快速地从这些海量数据中提取出有价值的信息。近几年，随着高职院校人才培养体系的不断优化，高职院校为了推进产学研结合，不断提升竞争力，越来越重视科研工作，投入大量经费进行科研基础设施的建设，科学研究工具也越来越先进，给科研工作者们提供了一个很好的平台。在良好平台的支撑下，高职院校所开展的研究范围不断得到拓展，围绕交叉专业学科所做的研究越来越多，研究维度在高度、深度、长度、宽度上都得到伸延，由此获取和汇聚的科研数据急剧增大，具备了大数据所特有的Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)的4V特征，高职院校科研领域进入了大数据时代，需要用新的管理理念和管理手段来对待。

2大数据对科研信息化管理的影响

大数据驱动下的科学研究称之为科研信息化，整个科研信息化活动过程中包括采集数据、传输数据、存储数据、分析数据和展示数据。数据密集和数据驱动成为了大数据时代科学管理的特点，对于科研信息化管理方式、管理手段、科研行为等方面都存在重大影响。2.1在管理方式上，由原来精细化的单项管理方式转变成全局化的复合管理方式大数据时代，科研数据都成为了多方位、多结构化的海量数据，通过对数据的采集和分析，能够得到大数据所反应出来的特为特征，这些特征能够从全局性化的高度为高职院校科研管理提供决策依据。在大数据的驱动下，科研管理行为将会变得越来越全面，信息化手段会贯穿整个科研过程，管理工作有可靠的数据作为参考依据，管理质量进一步得到提高。2.2在管理手段上，由原来单一低效率的手工管理手段转变成以数据分析为背景的信息化管理手段大数据时代，科研信息化管理会遇到文本、图像、声音等非结构化数据，这些低密度的大数据，给管理与决策层带来了很大的挑战。将大数据技术中的可视化分析技术、数据挖掘技术运用于管理手段上，从这些结构化数据中挖掘出对科学研究有价值的知识，可以提升管理水平。2.3在科研行为上，由原来的校内行为转换成社会行为在移动互联网时代，科研管理有了更广泛的发展空间，不再只是某个学校的单一行为，而是转变成为全社会的群体化集体行为。浩瀚无边的网络空间，可以获取很多零成本的专业技术，可以通过多种途径使用各种各样的研究资源，在经费、设备上都有广泛的选择权和使用权，研究成果与市场实现了零距离接触，成果转化更加快捷方便。

3大数据时代高职院校科研信息化管理对策

3.1从全局角度出发，做好科研管理信息化的整体规划

在科研数据大幅度增长的大数据时代，科研管理信息化建设任务显得更加艰巨和复杂，成为了一个长期的系统工程。科研信息化建设规划涉及到校园基础设施建设、整体建设目标、人员用户、管理模式、组织流程和系统资源整合等几个方面。需要对这几个方面的内容进行分析，提出解决对策，保证科研管理信息化充分发挥作用。目前，大部分高职院校已经完成了数字校园建设，正处于智慧校园的建设过程中。在这个基础上，高职院校科研信息化建设需要在充分考虑学院信息化建设目标和科研发展目标的基础上，制定与校园基础设施条件相适应的实施方案。在实施方案中，首先明确科研管理信息化建设目标为建立由学术交流、科研数据管理、技术成果转化、资源整合等功能模块组成的科研管理信息化平台，建设过程中需要结合科研工作情况，全盘考虑大数据背景下信息化建设的技术基础和用户需求，与智慧校园建设实行统一的标准，从而与校园其他管理信息系统一起形成一体化的信息平台。其次，科研信息化建设要充分避免信息孤岛，科研工作涉及到学院工作的方方面面，数据来源于各个业务系统，需要通过大数据共享中心实现与其他业务平台的数据对接，进行资源整合，实现科研大数据的采集与汇总。第三，高职院校科研工作者来自于一线基层教师和职能部门的教职工，他们是科研信息化建设的主角，同时也是整个校园信息化建设过程中的重要实施者，因此，科研信息化建设需要对这些用户的需求进行充分的调研，建立统一的门户，实现“一用户全网通”的功能，保证科研信息化建设有实效。

3.2坚持以为人本，通过多种途径加强科研信息化人才的培养

高效的管理需要坚持“以人为本”的原则，人员的积极性和主动性将决定管理水平的高低，构建高效的科研信息化管理管理模式，具有高素质、高水平的信息化人才是根本，目前各高职院校具有较强管理能力而又精通计算机应用技术的人才缺乏，高职院校要实现全方位的科研信息化管理和科研大数据的应用，需要加大科研信息化人才的培养。第一，根据科研管理信息化要求制定科研部门岗位职责，优化人员结构，加快科研管理人员对科研管理信息化流程的适应程度，建立和完善科研管理信息化人才选拔机制，通过引进和选拔科研管理信息化人才，建立一支高素质的科研信息化人才队伍，特别是科研管理领域大数据应用人才。第二，从领导层面重视信息化人才的培养，将信息化人才培养纳入到全院教职工素质提升工程中，出台相关的激励制度，将信息化水平的考核纳入到员工考核和录用范围，使科研工作者和管理人员树立全新的信息化管理理念；第三方面，积极采取不同的培养方式，鼓励教职员工通过继续教育、网络学习、交流培训进行科研信息化学习，提升自身的科研信息化操作水平、科研大数据的获取和分析能力，对于科研管理信息系统要花大力气推动使用，并编写详细、操作性强的帮助手册提供给教职员工查阅，使科研工作全过程实现信息化管理。

3.3夯实建设基础，完善信息化基础设施的建设

大数据时代，实现科研管理信息化建设需要有更加稳定和可靠的信息化基础设施做支撑，高职院校在现有的信息化校园建设的基础上，运用云计算和大数据技术，整合现有的包括网络、信息系统、数据库在内图1科研管理信息化管理规划示意图时，针对存在的各个业务子系统并行工作的现状，对如教职工基础信息、科研项目信息、学院基础信息等内容的定义和描述实行统一、规范的基础信息标准。

3.4引入大数据技术，开展科研管理信息平台的建设

大数据技术由数据库技术、智能技术、网络技术结合而成，其先进性体现在从海量数据中找出数据的关联性，挖掘出尚未发现的知识。科研管理信息平台应该包括项目管理系统、成果管理系统、学术交流系统、成果转化系统、数据挖掘与分析系统等子系统组成，各个子系统应相互关联、数据共享，通过大数据技术将科研管理数据库中丰富的信息资源挖掘出来转换成有价值的信息。建立基于云计算的科研信息平台，采用面向服务和分布式体系架构，实现高速的科研管理业务处理、云端存储和数据访问功能。科研信息平台系统架构分为用户层、SaaS（软件及服务层）、PaaS（平台及服务层）、DaaS（数据即服务），平台集合了数据获取、存储、处理、共享等功能，具有超强的开放性、数据融合能力、共享性，用户可以通过平台获取数据、整合数据、共享数据、挖掘出有价值的数据，实现高效率、低成本的跨专业学科、跨地域的高效研究模式。大数据环境下建立的科研信息平台，其核心功能是要充分运用大数据技术对科研数据仓库进行深度挖掘和分析，为科研管理工作提供决策依据。因此，创建基于大数据技术的科研资源整合模式，首先对由科研人员库、成果库、项目库、经费库、基础设施库等组成的资源数据库进行数据采集和清洗，在海量数据中将有效数据收集分类，将无效、冗余数据删除，得到关于科研项目信息、人员信息、经费信息、科研成果信息、成果转让信息等各类集成数据；然后运用挖掘算法、聚类算法、支持向量机（SVM）算法等技术进行挖掘与分析，分析得出项目相关信息之间的内在关系，实现科研项目的全过程管理，方便科研管理者及时发现问题和解决问题，同时也可通过分析结果预测出未来几年的关键技术、重点研究领域和发展方向，制定出科学、有持续性发展的科研发展规划。

4结语

大数据为科研信息化管理带来了挑战和机遇，给高职院校科研工作的管理方式、管理手段、科研行为带来了深远的影响，在科研信息化管理中引入大数据技术具有很强的可行性。因此，各高职院校需要做好科研信息化建设的整体规划，注重信息化人才的培养，运用云计算和大数据技术实现科研管理信息平台的建设，通过对数据仓库的数据挖掘和分析获取有价值的信息，为科研管理决策提供依据，以实现高效、规范的科研管理。

作者:杨小燕 廖清远 单位:湖南商务职业技术学院