大数据技术科研管理问题及措施

摘要：改革开放以来，我国经济取得了飞速发展。与此同时，在国家相关发展战略大力支持下，各项科学技术也取得了一定进步。其中，尤其以计算机技术、大数据技术、互联网技术所取得的优势较为明显。将其运用到各个行业中，不仅能够推动技术深度应用，还能够在一定程度上有效解决行业发展中所出现的各种问题，从而进一步提升经济发展质量。为此，论文在综合了相关调查和研究之后完成，主要从大数据技术的角度出发，针对其在科研管理系统中的应用进行浅要分析，希望论文的发表能够对相关工作人员产生一定启示。

关键词：大数据技术；科研管理系统；分析与研究

一、前言

高校是知识创新、传播的一个重要场所，其科研管理机构的日常工作在很大程度上影响了高校教学工作的顺利开展。具体来看，在科研管理工作中，所涉及到的内容相对较多，管理内容较为复杂，仅是依靠传统管理方式已经难以满足高校未来发展需求。有效借助到大数据技术的积极作用，将其纳入到高校科研管理工作中，推动科研管理工作的更新和调整。从其影响来看，这种发展形式可以更好地彰显出管理的系统化和科学化特点，推动高校稳步发展[1]。

二、大数据技术的相关介绍

从大数据概念来看，其主要指的是在互联网技术、信息技术快速发展背景下所出现的一种技术。在应用过程中，能够根据具体工作信息，产生大量数据和信息，并对其进行科学化、合理化、有效性分析。就目前形势来看，大数据主要表现为三个方面主要作用。首先，在不同工作环境中会利用到不同信息。利用大数据便可以在较为复杂的数据系统中快速提取出有效信息，从而为后期工作顺利开展创造有利条件。其次便是有效信息的处理和解读。在传统信息处理工作中，该部分工作往往需要耗费大量人力，并且其产生效果相对较差。因此，这是传统信息处理方式所无法比拟的优势[2]。最后，该技术快速应用和发展对于其他技术的发展也能够产生积极作用。从其特点来看，数据量大、时效性高、数据价值密度相对较高已经成为了其得以在社会层面得到广泛应用的优势。将这些优势和产业发展需求进行有效结合，可以进一步提升工作效率。在今后工作中，相关工作人员需要充分认识到大数据技术优势，对其进行合理化应用，推动相关工作顺利开展。

三、当前高校科研管理过程中所存在的各种不足和相关问题

（一）高校科研管理观念较为落后，管理方法存在问题。针对当前高校管理工作特点来看，在管理体制方面，体制不够系统化。仅是利用统一方式管理各种科研活动，存在着较为明显的“走过场式”特征。在管理质量方面，并未考虑到内在质量所产生的影响，并未将科研管理真正的积极作用得到有效发挥。就目前主要工作形势特点来看，仅是依靠较为传统式的“上传下达”管理模式。由上级领导根据国家部门相关要求制定了管理制度之后，下放到各个二级学院中。让其根据自己未来发展规划和相关性内容对工作进行有效调整，部门管理教师往往负责的是和科研教师之间的单项沟通和交流。在管理理念方面，落后性特征极为明显，多是采取目标导向的方式[3]。对于科研人员进行评价时，往往将其所获得的奖项、课题题目、数量作为唯一评判标准，针对其在过程方面的表面监控力度不足。在管理过程中，也并未考虑到对科研活动目的性方面的考虑。在这种管理方式影响下，导致许多科研成果在后期应用过程中出现了或多或少问题。从该方面特点来看，科研管理工作中唯数据的方式，在一定程度上限制了相关工作有序开展。（二）高校科研管理工作者工作能力不足的问题。在开展任何一项工作时，都需要从业者具备较高专业工作能力。在社会发展形势快速变化过程中，高校科研管理者管理权限需要进行下放。但就目前工作特点来看，其管理权多是集中在管理领导者手中，并未完成管理权下放。这种管理方式的应用，不仅会影响着管理工作的顺利开展，还会导致管理人员专业性素养、工作能力无法得到有效提升。从科研管理工作特点来看，这是一个相对较为复杂性、全面性的工作。针对当今管理工作特点方面所出现的变化，需要有效借助到计算机技术、大数据技术对其工作内容进行有效调整。就当前工作特点来看，管理人员专业能力不足的问题时有发生。从其原因进行分析，主要包含了两个方面的内容。从管理人员自身角度来看，其并未根据时展变化调整工作方式和学习内容的意识，使得对新兴技术和知识认识不足的问题较为明显。从高校角度来看，为科研人员所安排的工作内容众多，并且工作压力较大，导致其难以有充沛时间开展对相关知识的学习工作。久而久之，管理人员知识结构老化、管理技能较弱、难以适应时展要求的问题便会凸显。（三）高校科研数据共享能力不足的问题。在高校不同管理部门中，其信息是互联的、人员是共享的，针对其中所设计到的数据内容都需要进行共享。唯有此，才能够推动相关工作得以顺利开展。根据相关调查和研究可以发现：现阶段科研管理工作中，部门之间各自为政的特征极为明显，管理人员并未具备信息共享的意识。对于其管理工作中所涉及到的种种数据，都被“孤立”在各自平台上，导致其积极作用无法得到有效发挥。从其影响来看，科研人员在填写相关表格时，便需要进行重复性劳动。这不仅降低了科研效率，还会导致信息收集工作人员工作量的剧增，并让其产生较大工作压力。

四、大数据技术背景下的高校科研管理系统设计

（一）科研管理系统中的数据标准化设计。近年来，在相关工作人员意识逐渐觉醒的时代背景之下，科研事业取得了飞速发展。相应的，科研数量和质量也呈现出了与日俱增态势，其中所蕴含的信息量也越来越多。对此，管理人员便需要充分认识到数据挖掘技术应用对其科研工作所产生的影响[4]。在今后工作中，便需要借助到该技术优势，深度挖掘科研工作中所涉及到的各种数据，对其进行及时登记和有效管理，为后期相关工作顺利开展创造良好条件。比如：科研项目立案时间、项目起止时间、其中所涉及到的关键技术、科研所消费的经费等相关内容，都需要及时登记、及时更新。（二）科研管理系统中的系统功能分析。根据对高校科研管理现阶段工作特点和工作内容进行分析之后，可以发现其管理系统主要可以分为项目申报模块、项目管理模块、成果管理模块、数据挖掘模块和系统管理模块等多部分内容。具体来看，在项目申报模块中，主要强调的是对科研人员所研究项目的申报、立项等相关性工作。唯有在完成该部分工作之后，科研人员的研究工作才得以顺利开展。在项目管理模块中，主要涉及到科研项目相关信息的录入工作。如果在科研工作中出现了项目不合理、经费不到位的问题，需要对其进行及时调整，进一步提升科研项目的有效性和针对性。在项目经费方面主要包括项目所消耗的费用、经费支出、经费收入、经费转结四个较为重要的内容。在成果管理模块方面，则是强调在完成整个科研工作之后，所取得的后期成果。从其影响来看，这能够在一定程度上有效反映出一个高校整体上的科研水平，对其树立社会形象能够产生积极作用。在成果获奖模块，主要强调某个科研项目所取得的研究成果和相关获奖信息。对于系统管理人员来讲，这方面信息呈现出了较为明显的及时性、变化性。对此，便需要根据相关获奖情况对其进行及时调整。（三）科研管理系统中的关键技术分析。在系统前台网页设计时，还会利用到Microsoft Visual Studio 2010完成环境设计和制作工作。在后期工作时，也需要利用到Microsoft SQL Server 2008完成数据存储工作。对于用户来讲，其只需要借助到浏览器，便可以针对其中各项数据进行及时更新和维护，推动了管理效率有效提升。

五、大数据环境下高校科研管理具体措施分析

（一）借助到大数据技术作用，推动科研管理队伍的建立。在开展科研管理时，其中往往会涉及到海量数据内容，并且在数据结构方面，表现出了明显的复杂性特征。对于管理人员和科研人员来讲，其必须要具备一定专业化素养、精细化职业素养。大数据技术的出现和有效运用，便可以达到上述目的。从其影响来看，如果高校拥有了一支高效、稳定科研管理队伍，便可以有效提升科研管理工作效率。在现阶段社会发展过程中，信息爆炸的特征极为明显，如果科研管理工作中可以将工作中所涉及到的各种信息、数据纳入到其管理系统中，能够实现对数据精细化分析。深度挖掘信息背后所蕴含的深层次内容，推动高校科研工作高质量发展。针对不同院校所产生的各种数据信息，按照时间、空间进行统一化分类和统计，深度挖掘信息库背后所存在的各种数据和信息。同时，根据具体工作需求，对其进行合理化转化，可以为相关工作顺利开展提供一定指导性意见。还可以借助到大数据平台积极作用，完成对相关知识的学习。对于科研管理人员来讲，这不仅可以进一步提升其科研能力、专业能力，还可以提升综合性素养，实现职业管理能力稳步性提升[5]。（二）借助大数据的平台优势，完成对科研项目的科学化评估和管理。根据相关调查和研究可以发现：在现阶段高校管理工作中，科研活动评估工作已经成为了一项重要内容。对于科研管理和评估来讲，这是反映一个学校科研能力、科研水平高低的重要指标。为此，在今后工作中，还需要加强对科研评估的重视度。在科研管理工作中，科研评估一直是一项重点内容，也是难点内容。对于各级领导部门，其对高校科研评估质量和绩效要求也呈现出了日趋提升的态势。在此过程中，需要充分认识到科研数据评估对最终评估结果所产生的影响。具体来看，能够对其中数据进行统计和分析，得到一些极具支撑性结论，已经成为了影响评估质量的重要因素。对于科研管理人员来讲，如何在海量数据中快速搜索和掌握自己所需要利用到的各种数据，便成为了一个重要工作内容。如果仅是利用较为传统的数据统计分析方法，虽然能够在一定程度上完成相关分析任务。但因其工作效率较多、数据较多，很容易出现数据混乱现象，从而限制了其工作效率有效提升。并且还需要投入大量时间成本、人力成本，影响了高校长远发展。未来更好地挖掘科研数据中的深层次价值，将其有效进行深度挖掘，便需要看大数据技术在此过程中所产生的积极作用。将其运用到具体工作中，能够根据系统外部数据，找到数据内部所蕴含的相关信息，并对数据进行精准化识别和分类，找到具体工作中所需要利用到的信息。其中，既包括科研经费、项目实施过程、所利用的设备等内容，还涉及到的和题目相关的论文、技术性发明。利用大数据完成对信息整合，建立科学化、系统化数据群体。为后续专家评价工作开展创造良好条件，进一步提升评估结果的准确性和有效性。（三）充分发挥大数据的性能，实现对科研项目过程性管理。在传统科研项目管理中，多是强调对项目申请方面的内容，从而忽略了项目最终的结果和实验过程方面的内容。在具体管理工作中，项目的决定权往往被集中到项目负责人手中。如果其工作态度较为消极，将会降低管理效率和质量。针对该方面所出现的问题，高校便可以发挥大数据技术优势，实现对科研项目统一化、全过程管理。针对整个项目中所涉及到的项目内容、进展、计划制定、人员管理以及经费方面的内容进行全面监管。从其影响来看，在这样的管理模式中，能够方便相关工作人员对整个项目的监督和管理。如果在项目实施过程中出现了任何问题，能够对其进行及时指出、及时解决，从而避免了不必要问题的发生。在大数据平台应用过程中，可以要求课题负责人员针对每天所取得的成绩、工作中出现的问题，进行日志填写和工作总结，并为自己接下来的工作进行有效调整。在这种模式应用过程中，可以帮助科研人员形成良好工作习惯。从另一方面来看，还为后期过程性检查工作提供了较为丰富的检查材料，能够真实反映整个工作流程。同时为科研工作者提供更加便捷工作汇报方式，减少课题虚报进度情况的发生。

六、结语

综上所述，尽管在当前阶段高校科研管理工作中仍然存在着许多较为突出的问题，但都是可以通过恰当方式得以解决的。在今后工作中，相关工作人员需要充分认识到大数据技术所带来的优势和其所产生的积极作用，将其纳入到科研管理系统中，推动高校科研管理创新性发展。

参考文献

[1]章仁棠,吴名华.基于大数据技术的科研管理系统分析[J].集成电路应用,2021,38(01):82-83.

[2]张辰枝.大数据环境下基于数据挖掘技术的高校科研管理系统的设计研究[J].网络安全技术与应用,2018(05):29-30.

[3]刘占波,王立伟,王晓丽.大数据环境下基于数据挖掘技术的高校科研管理系统的设计[J].电子测试,2017(02):44-45.

[4]方纯洁.高校科研管理系统的分析与设计[D].云南大学,2013.

[5]胡金成,刘亚彬,陈琳.高校科研管理系统分析与设计[J].电脑知识与技术,2012,8(27):6642-6644.

作者：刘海峰 高艳