大数据环境下科研管理流程优化研究

邹宇?王艺璇

摘要：关注大数据环境下科研管理流程的优化问题。首先，分析了大数据环境对科研管理的影响及现状，指出了目前科研管理流程中存在的问题。接着，提出了基于大数据和信息系统工程的科研管理流程优化方案。通过案例分析法，对比分析了优化前后的科研管理流程，并验证了优化方案的有效性。实验结果表明，采用大数据环境下的科研管理流程优化方案能够显著提高科研管理效率和科研项目成功率。为科研机构和管理部门提供参考，有助于推动科技创新和进步。

关键词：大数据环境；科研管理；流程优化

一、前言

随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的一个热门话题。在科研领域，大数据为研究人员提供了丰富的信息资源，有助于发现新的知识和规律。然而，如何在大数据环境下高效地进行科研管理，以提高科研工作的质量和效率，仍然是一个亟待解决的问题。本研究将围绕大数据环境下的科研管理流程展开，探讨如何优化科研管理流程以适应大数据时代的需求，旨在为科研管理工作提供有益的指导和建议。优秀的科研管理可以促使科研成果更为高效且精准地呈现，为社会创造价值。然而，传统的科研管理流程在部分科研机构中仍然得以实施，导致了效率低下、缺乏激励作用，甚至可能导致学术不端行为。在大数据技术的推动下，科研管理模式正经历着深刻变革。为了充分发挥大数据的潜力，有必要对现有的管理流程进行优化与改进。

二、大数据对科研管理的影响

随着科学技术的迅速发展，大数据已经成为许多领域不可或缺的资源。大数据为科研管理带来了巨大的机遇，同时也带来了诸多挑战。例如，大数据提供了海量的信息，使得科研人员能够更好地发现规律，解决实际问题。然而，如何有效地利用这些数据，以提高科研管理水平成为迫切需要解决的问题。科研人员和管理者需要积极应对挑战，不断提升自身能力和知识储备，同时也需要加强协同合作，共同推进大数据在科研管理中的应用，实现科研管理的高效、精准和可持续发展。

（一）科研管理流程

科研管理流程是指对科研项目的规划、组织、实施、监测、评估和控制等全过程的管理，包括科研项目的立项、预算、人员配置、任务分工、进度控制、成果评估等各方面的管理。之所以要设置科研管理流程就是为了提高科研项目效率和质量，确保项目能够按时完成，并且能够达到预期的目标和成果，科研管理流程也是科研机构和科研人员进行科研工作的重要方式和手段，规范化和标准化的科研管理流程可以有效避免科研过程中的错误和失误。

（二）优化科研管理流程的意义

对于科研管理流程优化而言，一方面可以让流程变得更加精细和科学，减少无效工作，科研人员也能将工作精力更多地用于实质性科研工作，而且他们的工作效率和研究周期都能得到优化。另一方面通过对科研过程管理的加强，可以进一步提升科研活动严谨性，从而降低偏差的出现，提升科研质量。科研管理流程优化还可以加强对科研资源的管理，从而有效防范资源浪费，资源利用率也会变得更高。此外，还能加强团队成员之间的合作，形成高效工作机制，科研项目进程也会更快。

三、大数据环境下的科研管理现状分析

（一）大数据给科研管理带来的挑战

在大数据环境下，科研管理面临诸多挑战。首先，处理和分析大数据需要强大的计算能力和技术，而目前科研管理团队在这方面仍存在能力差距。其次，数据安全和隐私保护问题成了一个重要挑战，需要在科研数据的共享与利用中确保数据安全和隐私。最后，大数据可能包含大量噪声和不准确的信息，因此需要对数据进行清洗和筛选以提高数据质量。大数据的应用也需要更加广泛和有效的合作和共享机制。大数据涉及多个领域和学科，需要不同领域的专家和科研人员协同合作和信息共享。科研管理人员需要建立开放和协作的管理模式，促进科研成果和知识的交流和共享，从而推动科研管理的进步和创新[1]。

（二）科研管理流程存在的问题

首先，信息化程度不高，部分科研机构的科研管理流程仍然依赖人工操作，导致效率较低。科研管理信息化是现代科研管理发展必经之路，能够有效提高科研管理效率和质量，加快科研成果的推广应用。但是，目前科研管理信息化程度不高，部分科研管理流程仍然依赖人工操作，导致效率较低。例如，科研数据的采集、存储、共享和分析等需要耗费大量的時间和人力，而且容易出现数据丢失、信息泄露等问题。此外，上下级之间的信息共享也存在一些问题，或是上级指令传达存在阻碍，或是下级对上级指令理解不清、存在误解，又或是下级科研人员难以向上反映自身意见，这些情况的存在都可能导致项目申请落选，还可能导致科研成果共享和转化受到限制。因此，科研机构需要加强对科研管理信息化的建设，推广科研管理信息化平台和工具，实现科研管理的自动化、数字化和信息化，提高科研管理效率和质量，促进科研成果的转化和应用。

其次，系统集成性不强，由于科研管理涉及多个部门和环节，缺少统一的信息系统进行管理，从而导致资源利用不充分，需要进行全面协调和管理。因此，科研管理系统的集成性非常重要。目前，部分科研机构的科研管理流程集成性不强，缺少统一的信息系统进行管理，致使资源利用不充分。例如，科研项目的立项、预算、人员配置、任务分工、进度控制等都需要多个部门进行协调和管理，但由于缺少统一的信息系统，导致出现了信息不对称、数据重复录入、信息共享不畅等问题，从而影响科研管理效率和质量。

最后，科研管理后期过于简单。由于科研管理缺少有效控制，再加上上下级之间缺乏有效交流，因此影响到科研成果转化，使其难以转化为生产力，进而引发了成本提升、产出降低的问题。

（三）大数据环境对科研管理工作的积极作用

对于科研管理工作而言，应用大数据技术能够更快速地搜集数据，并对数据进行筛选和多层次分析，从而确定其内部规律，这样就可为管理工作提供引导。由此可以说明，大数据环境对该项工作的促进效用。对于新申报项目，就可应用大数据技术进行评估，一方面是评估其创新性，另一方面则是评估其经济可行性，如果评估结果比较差就可在初始阶段将其排除。对于管理者而言，则可应用大数据技术对项目开展各阶段是否存在问题进行分析，对各阶段是否和预期进度相符进行判定，从而采取应对措施。在科研管理当中运用大数据技术进行项目筛选和监督，能够帮助相关工作人员更清楚地认识项目，从而对科研管理流程进行有效改进，促进工作流程更好地满足要求。

四、大数据环境下科研管理流程的优化方案

在基于大数据的科研管理流程改进中，首要任务是加强科研数据的采集并运用大数据分析技术，为科研管理提供有价值的信息和建议。其次，通过利用大数据分析技术对科研项目进行评估，优化项目申报、评审、执行和结题等环节，从而提高项目管理效率。这两个方面的改进将有助于科研管理在大数据环境下实现更高效的运作。基于大数据的科研管理流程改进可以加强科研数据的采集并运用大数据分析技术，为科研管理提供有价值的信息和建议。

（一）基于信息系统的科研管理流程优化

基于信息系统的科研管理流程优化主要包括以下几个方面：首先，构建统一的科研管理信息系统，实现各部门和环节之间的数据共享和协同工作。其次，开发高效、稳定的科研管理信息系统，确保系统的正常运行，并及时解决运维中出现的问题。最后，加强对科研数据的安全保护，确保数据不被泄露或遭受恶意攻击。这些优化措施有助于提高科研管理的效率和质量。为了进一步提升科研管理的效率和质量，基于信息系统工程的科研管理流程优化成为一项重要任务，对于实现管理目标具有重要意义。

（二）构建统一的科研管理信息系统

一个高效的科研管理信息系统可以促进各部门和环节之间的数据共享和协同工作，提高工作效率。为此，需要对现有的科研管理流程进行梳理，明确各部门和环节的职责和需求，设计出满足需求的系统架构。此外，应充分考虑系统的扩展性和可维护性，以便在未来发展过程中进行灵活调整和升级。开发高效、稳定的科研管理信息系统[2]。

（三）建立健全的运维机制

在系统开发过程中，注重代码质量、性能优化和用户体验，使系统具备高效、稳定的运行能力。同时，应确保系统在日常运行中能够及时发现并解决问题，防止因系统故障而影响科研管理工作的正常进行，推动各部门和环节之间的协同工作。科研管理信息系统可以实现跨部门、跨环节的信息交流和资源共享，为各部门提供统一的数据平台和工作接口。通过这一平台，各部门可以更加方便地获取所需信息，提高工作效率。通过实施基于信息系统工程的科研管理流程优化措施，有效提升科研管理的效率和质量，为科研工作的顺利推进提供有力支持。

五、科研管理流程的创新建议

（一）提升流程全局性和衔接性

对当前部分科研机构进行分析发现，其衔接性不太好，全局性也亟须优化，因此需要加强各个机构之间的关联，同时，还需重新组合和设计各环节，使得科研流程更加有序。科研人员应搜集相关信息，对信息进行存储和分享，实现信息在各单位的及时传输，科研人员查找信息也会变得更加方便。研究发现，大数据能够为科研流程全局性和衔接性的提升提供助力。首先，通过运用大数据技术，科研人员可以更加全面地了解科研项目整体情况。例如，项目进度、人员分配等，这样他们就可以更准确地把握项目全局态势，制定出更加科学合理的管理策略。其次，借助大数据技术，通过进行数据挖掘和分析，科研人员可以发现各环节之间的内在规律，实现对科研流程的数字化管理，进一步提升流程衔接性。

而想要让大数据有效提升科研管理流程全局性和衔接性需要采取如下措施：

1.集成多源数据

科研人员需要将来自不同部门和项目的数据进行集成，并订立统一的数据标准，让数据具有可比性和标准化。

2.开展数据分析和挖掘

科研人员需合理运用数据分析工具进行数据挖掘，分析科研流程中存在的问题以及数据关联性，为科研管理流程的制定提供参考。

3.实行可视化和实时监控

科研人员可以借助数据可视化技术将复杂的科研数据进行转化，变为图表或图像，管理者就可以快速了解项目情况。同时，还需建立实时监控系统，对项目进程和资源使用情况进行实时监控，以便及时发现问题并进行处理[3]。

（二）加强信息有效沟通

在科研管理流程中，存在信息沟通难的问题。针对这一问题，大数据环境下应采用多种途径来加大信息的沟通力度。在项目开展前期，上级部门下达通知、科研单位收集材料进行申报时，应建立无障碍信息沟通模式，使上级部门的意见能够通过文件、音频、视频等方式充分传达给科研人员，实现随时随地的沟通。在项目开展中期，应建立科研项目的实时监督机制，利用数据技术实现项目进展的實时呈现，科研人员可以通过数据、图片、视频等方式反馈项目情况，使管理者能够实时了解项目进展情况，及时采取措施。在项目开展后期，要利用数据技术对项目的经济性、实践性及其转化为生产力的效果与程度进行分析，为项目的转化提供最佳适配方向，实现项目利润最大化。大数据环境下，还可以采用更为先进的技术手段来加强信息的有效沟通。例如，可以采用基于人工智能技术的自然语言处理系统，实现语音识别和智能翻译，从而帮助科研人员和管理者跨越语言和地域的限制，更好地交流和沟通[4]。

为了更好地加强信息沟通，还可以建立专门的科研管理信息平台，集成各种数据资源和信息服务，包括科研项目管理、数据共享、在线学习和交流等功能。科研人员和管理者可以在一个平台上共同开展科研管理工作，实现信息的共享和交流，提高管理效率和科研成果的质量。加强信息的有效沟通是大数据环境下科研管理中必不可少的一环，通过建立多种沟通途径和采用先进的技术手段，可以更好地促进信息的传递和共享，提高管理效率和科研成果的质量。

（三）加强大数据技术的应用

对于科研管理流程创新而言，加强大数据技术的应用非常有必要[5]。通过发挥大数据技术的优势可以让科研管理流程变得数字化和智能化，科研管理效率和创新性就可以得到增强，从而为科研事业长久发展打下良好基础。在科研管理创新中加强大数据应用需要建立科研大数据平台，对各类科研数据进行整合，借助该平台对数据进行统一存储、管理和分析，为科研管理流程优化提供数据支持。同时，需要充分利用数据挖掘技术对科研数据进行深入挖掘和分析，从而获得数据之间的关联、了解数据趋势和异常，做出准确的管理决策。此外，科研人员还可利用大数据技术对科研流程进行数字化改造，减少人为干预，提升科研效率和成功率，借助大数据技术还可实现不同学科、领域之间的数据融合，突破数据壁垒，实现跨学科数据融合和共享，进而推动科研创新发展。

六、结语

大数据环境下的科研管理流程优化对于提升科研成果的效率和质量具有重要意义。通过采用大数据分析技术和信息系统工程方法，可以解决传统科研管理流程中的诸多问题。例如，效率低下、信息化程度不高、系统集成性不强等。优化后的科研管理流程有助于实现数据共享、协同工作、项目管理效率提升以及数据安全保障，从而激发科研人员的创新潜能，促进科研领域的持续发展。随着大数据技术的不断发展和应用，科研管理模式将会持续演进。因此，科研机构应保持敏锐的洞察力和创新意识，关注技术发展趋势，不断优化和完善科研管理流程，以适应科研领域的发展需求。同时，科研机构还应关注潜在的挑战，如数据质量、数据安全与隐私保护等，确保在实现高效科研管理的同时，兼顾科研成果的质量和数据的安全性，有助于为社会创造更多具有实际价值的科研成果，推动人类知识的不断前进。

参考文献

[1]杨丽莹.基于大数据环境的高校科研管理信息化建设分析[J].今日财富，2020（03）：214-216.

[2]李伟.大数据环境下嵌入式信息素质教育业务流程优化[J].情报资料工作，2016，37（03）：100-103.

[3]刘捷.大数据环境下基于知识管理的国有企业文档管理优化研究[J].图书情报导刊，2014（17）：121-123.

[4]杨玲.基于大数据环境下的计算机机房优化管理策略研究[J].江西电力职业技术学院学报，2019，32（11）：122-124.

[5]陶沉雁.科研项目管理信息化及业务流程优化研究[J].区域治理，2021（35）：1-2.

基金项目：1.江苏省教育科学“十四五”规划2021年度课题“人工智能视域下基于机器学习的开放教育监督模型研究”（课题编号：C-c/2021/03/30）；2.2022年度高校哲学社会科学研究一般项目“人工智能背景下基于深度学习的远程教育预警模型研究”（课题编号：2022SJYB0852）；3.江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究项目“基于政策分析视角构建科技成果评价指标体系及实证研究”（课题编号：20KJB630009）

责任编辑：王颖振、周航