大数据下高校科研数据管理服务探究

大数据下高校科研数据管理服务探究

摘要:随着科学技术的不断进步和发展,信息化的不断变革,科研数据的重要性尤为突出。在大数据背景下,高校科研数据管理服务也迎来全新的机遇和挑战。合理利用大数据背景,对高校科研数据管理服务进行有效创新,能明显提升高校科研数据的管理水平和服务质量,极大程度地提高高校的科研活动效果和社会服务水平。本文从大数据的特点出发,阐述了高校科研数据管理服务的内涵,通过大数据对科研数据管理服务创新的作用,分析了高校科研数据管理服务的现状,并探讨了大数据背景下高校科研数据管理服务的创新途径。

关键词:大数据;高校;科研数据;管理服务;创新

大数据背景下,数据成为了重要资产,促进了各行各业的发展。高校作为科研活动的重要基地,应积极引用大数据这个崭新的技术手段,通过数据挖掘和提取,提高高校的科研数据储备、学术创新、综合水平能力,创新科研数据的管理服务,为促进高校的课题研究和科研效果,提高社会服务水平,实现高校可持续发展具有重大的意义和价值。

一、大数据的特点

目前,大数据在学术界还没有统一的界定,是需要通过新的处理技术对其内容进行挖掘、管理和采用的数据集合。大数据不仅仅是一种资源和分析能力,也是一种创新思维和技术。[1]根据大数据的特点,我们可将其归纳为以下几点。

1.规模大。大数据的数据储存规模十分庞大,是众多大规模科学实验、计算和结论等长时间搜集、分析和统计的数据信息集合,大小远超传统数据库集和数据化结构。

2.种类多。大数据的类型多样化,除了能够用传统的数字形式或统一结构表现的结构化数据以外,数据格式还包括文本、音频、图片、影像等非结构化,以及资源库、云图书馆、程序、邮件等半结构化数据。

3.速度快。大数据根据数据流频率不断更新而快速增长,要求处理数据的速度也要实时快速,具有很强的时效性,以便及时掌控数据流,有效利用数据提取所需知识而产生价值。

4.价值密度低。大数据中有价值的信息涵盖量非常少。如何从海量的数据挖掘中,有效提取数据中有效的价值信息是重点。另外,大数据的利用密度低,在超长的数据查询进度中,需求的数据长度可能只要很小一段。

5.线上应用高。大数据资源丰富,线上搜索、查询、分析、统计等方面高效便捷,与传统借助图书馆资料、中外文献等查看方式相比,更加及时准确。因此,可以看出,大数据是通过线上各类大型数据中快速提取有用信息,解决数据资源匮乏问题的有效技术手段,是创建数据管理和快速服务的重要基础。

二、高校科研数据管理服务的内涵

科研数据也称科学数据、科技数据和研究数据等,是研究过程中能以数字形式储存在计算机上,也能是非数据形式的任何数据,如实验数据、文本、图像、音频资料等。科研数据涵盖所有的科研活动过程中产生的原始数据、过程数据以及结果数据,通过对科研数据地充分获取、存档、分析和处理等辅助材料,是高校科研活动项目(如实验、调研、探测、建模等)顺利进行的必要条件。[2]科研数据管理服务是一种以科研数据为资源管理的信息服务形式,通过统一的技术平台管理(高校一般是以图书馆现有的资源进行管理),为研究者提供科研数据的查找、引用、整理、分析、存储等服务,帮助科研人员解决学术问题,是在科研活动中利用科研数据开展资源管理、数据再利用的研究服务。高校科研数据管理服务是以用户(老师、学生、社会人员等)需求为重点。从高校科研数据的获取方式来看,一般是科研活动过程中的观测(自然现象与社会现象的观测等)、运算(硬件和软件的计算等)、实验(化学和社会实验等)和记录(访问和使用记录等)数据。科研经费的来源(政府指定的科研、单位的科研、校内课题的科研、自主选题的科研等项目)决定了科研数据的质量和使用权限(数据的公开性受研究内容和条件限制)。高校科研数据相对于国家和社会研究的科学数据来说属于小规模数据,而且由于高校科研人员来自不同的院系,所研究的学科课题也各式各样,容易产生复杂且多样的众多数据。同时,高校的科研课题由于受教学时间和经费的影响而出现了虎头虎尾的情况,因而难以得到完整的科研数据。[3]因此,高校科研数据管理服务的有效进行,对高校科研活动的顺利发展和社会服务活动有着不可替代的作用。

三、大数据对高校科研数据管理服务创新的作用

(一)大数据有利于提高科研人员的工作效率。在高校科研过程中,数据的搜集、分析和整理等是整个工作中最为繁琐的过程,研究人员需要耗费大量的时间和精力,从而阻碍了科研信息的准确性和工作效率。大数据能对大量全面的科研信息数据进行管理,对所需的科研数据可以进行智能化获取和分析服务,有效节省了科研工作的时间,工作效率也得到了质的飞跃,极大地满足了科研所需,推进了科研资源的再利用,使科研成果得到迅速转化。[4]

(二)大数据有利于提高科研课题的准确性。科研选题和材料申报是高校进行科研的主要内容。如何精准地选择好的内容是科研工作成功的必要条件。由于高校选题范围的局限性,其限制了科研人员的思维,不能有效地对社会的需求问题进行探究,造成申报内容不符合发生环境的情况。在大数据背景下,科研数据为高校科研提供了有利的数据支持,通过对科研数据资源的有效分析,准确整理出关联内容,使科研工作更加准确和具有可信度,根据科研人员自己的实时性需求,借助相关的科研成果,从中总结和分析,查漏补缺,进而确保了科研选题和材料申报更加合理严谨,促进了科研工作的有效进行。

(三)大数据有利于提高高校学术监督效果。大数据的到来不断提高了高校的科研数据存储量和科研工作效率,也提高了高校学生学术监督的效果。论文是论文提交发表的重要环节。利用大数据的大量化和准确性来进行相关学术的数据,避免了学术论文弄虚作假现象的发生,能有效提高学术监督效果。[5]

(四)有利于提升科学研究的创新度。当前,从科研体制现状分析得知,纵向科研课题都是由各级各类科研主管部门的选题,但是大多时候存在数据缺乏、信息不对称等情况,容易造成选题重复。首先是各地区、各部门之间的沟通不及时,研究简单且重复,特别是省级以下的科研主管部门的选题之间容易造成重复。其次是同一科研主管部门不同年度的选题之间重复。最后是某一科研主管部门的选题与其他部门往年研究选题重复等。大数据背景下建立共享各主管部门研究生报数据的功能,各个部门研究之间分别建立、开展研究工作的数据库,很好地避开选题重复的问题,节约了大量的研究人力、物力及资源的投入,有利于科研课题的不断创新,确保每一次科研工作的开展都是创新的。

(五)有利于研究资料的获取和成果转化。高校在开展课题研究的过程中,对研究成果的判断过于注重结果,对成果研究过程中的付出并不重视。然而,在大数据背景下,通过建立科研项目完整的数据库,将科研过程中形成的阶段性数据进行共享,有利于不同项目组之间相互借鉴和参考,更加节约时间,便捷信息采集,及时解决类似问题。另外,通过大数据还能有效、便捷地了解到政府部门、企事业部门和单位的公众需求,建立更加有效的衔接制度,利于科研成果的转化和共享。

四、高校科研数据管理服务的现状

(一)高校科研信息化管理落后。高校科研信息化管理目前还停留在数据收集的层面,数据的来源和规范无法得到有力保证,管理服务功能主要以基本的教学计划、成绩、项目、经费等方面的管理,查询、录入等服务为主。系统管理只有简单的排序和统计功能,科研人员难以全面、准确地掌握科研的数据信息,数据的储存过于表面,严重影响了科研数据的及时性和准确性,对科研数据的采集、分析和整合缺乏有效挖掘。

(二)高校科研数据缺乏深度挖掘和分析。高校科研工作需要将所有数据进行关联性分析,需要利用科研数据来进行整合、分析,通过深度挖掘和分析找到有效的价值信息,来确定科研的方向和目标。高校科研数据背后隐藏的信息没有被挖掘,科研数据的统计分析局限于以前的工作经验,对数据无法有效再利用,造成无法为科研管理起到决策性的指导作用,科研数据也难以转化为可用的成果。

(三)高校科研数据共享功能欠缺。高校科研数据管理服务平台协同程度低。高校各部门、各机构的统计分析各自为战,且各个部门运行不同的管理系统,无法形成一个信息共享的服务平台,信息和资源无法相互连通,缺乏共享功能,造成数据不能及时更新,难以满足科研人员在课题研究中,对信息收集、数据分析等资源的需求,阻碍了科研工作的顺利开展。

五、大数据背景下高校科研数据管理服务的创新途径

(一)提高科研数据管理服务理念。在大数据背景下,科研数据管理服务工作得到了巨大发展,科研管理人员的思想观念也需得到相应的提升。由于长期受以往高校科研管理方式的影响,科研人员在数据记录和整理的过程中过于被动,没有深刻意识到科研数据管理服务对科研工作数据转化和指导的重要性。为此,我们需要提高科研管理人员的创新理念和服务意识,激发科研管理人员全面提升自身素质。1.要加大科研管理人员教育培训力度,通过定期开展数据管理技能培训,树立科研管理人员大数据创新思维,提高科研管理人员数据采集、分析能力,能够及时准确地将数据转换为可利用的共享信息,为科研工作的创新发展提供精确服务。2.要强化科研管理人员的创新服务意识。科研管理人员应突破传统的服务观念,主动为科研工作需要的数据进行深度挖掘和分析,创新工作方法,寻找新的思路,为科研工作的顺利进行提前做好准备。3.引进专业的科研管理人才。专业科研管理人才的引进能极大程度地提高科研管理工作的质量,对促进高校科研管理人员队伍建设和科研管理工作的有序发展有着巨大的作用。

(二)建立完善的科研数据共享信息系统。大数据背景下,高校科研数据管理服务创新离不开数据采集分析。为避免各部门各机构科研数据信息的各自为政,实现科研数据的共享互通,保证数据信息采集和分析具有大量丰富的价值性,高校应整合各类科研管理数据信息平台,建立完善的科研数据共享信息系统,确保数据可以进行深度挖掘和分析,严格控制学术监督体系,促进科研数据的及时准确性。这将有助于课题立项、研究内容、成果转化等数据管理,集科研数据收集、整理、分析、存储和处理服务为一体的科研数据管理服务共享信息系统的建立。高校要通过科研数据管理服务,让科研人员在科研过程中查漏补缺,促进科研工作的顺利进行。[6]

(三)构建高校科研数据管理服务机制。在大数据背景下,高校科研数据管理服务机制应安排专人进行系统运行维护。科研管理者要利用大数据思维,通过革新科研绩效考核机制,综合科研人员的学术成果,对学术的格式进行记录,对符合条件的科研信息进行整理汇总,再将信息与科研人员进行核对。这样既减少了科研人员的录入工作,也减少了科研管理人员复核统计的工作量。在考核评定中,高校要结合质量水平、数量评定等方面综合考虑,使考核结果更具有全面性,促进科研数据管理服务水平能不断提升。

(四)利用大数据强化科研资源。高校科研数据管理的目的是为科研工作者服务,应利用大数据丰富科研资源,通过大数据的分析,使高校学术研究的选题更加突出,提高研究效率,避免资源的闲置浪费。组建科研团队,为科研人员指出正确的方向,对项目、人员、经费等提供精准的指标,使科研工作更具有科学性和有效性。

六、结束语

高校科研数据管理服务的创新需要管理人员在实践中不断探索,顺应大数据时代的发展,提高自身创新思维和服务意识,建立完善的科研数据共享信息系统,构建高校科研数据管理服务机制,把握好高校科研数据的管理服务需求,提高科研数据的及时准确性,为科研工作的高效顺利发展打下良好的基础。

作者:徐志娟 单位:常州信息职业技术学院