基于大數據的科研數據管理服務探究

程潔丹

（中國國際戰略研究院，北京 100101）

0.引言

大數據是信息時代的重要產物，在這樣的時代背景下，電子商務、社會網絡以及移動物聯網實現了快速的發展，互聯網的邊界以及應用范圍越來越廣，其中數據呈現出爆炸式的增長態勢。大數據時代的到來使人們的工作行為以及思維理念產生了明顯的變動，數據在各行各業以及業務職能領域中扮演著重要的角色，并且成為了一個非常關鍵的生產要素。

1.大數據

作為一個抽象的概念，大數據的內容和形式比較復雜，不同學者對大數據的解讀有所區別，但是大部分學者注重對重要特征的分析和研究。結合已有的研究結論可以看出，大數據是一個集合體，主要以技術和資源之間的緊密融合為依據。從大數據本身來看，大數據的增長速度非常快并且規模較大，復雜程度較高，大部分主要以半結構化以及非結構化的數據為主，通過數據集合形成一個數據庫。其中傳統的數據挖掘比較低效，同時難以真正實現數據資源的合理配置及利用。另外，常用技術所發揮的作用微乎其微，最終導致數據集難以發揮相應的作用，無法為數據決策分析以及組織提供工作依據。如果站在大數據的公用角度來進行分析，那么大數據主要以較大規模的數據高效處理為依據，更好地體現結構化的增長態勢，非結構化數據以及半結構化數據也會發揮一定的作用[1]。通過對大數據的有效利用來對未來的發展規律以及現狀進行簡單的預測及分析，因此大數據公用的分析及研究最為關鍵。

2.基于大數據的科研數據管理服務的可行性

在人類文明進程快速發展的今天，我國正式進入了信息社會。信息社會中所包含的科學研究以及科學實驗越來越復雜，并且數據量呈現快速發展的態勢。其中數據存儲媒介的差異比較明顯，所涉及的數據機構的數據類型非常豐富及多元，科研數據主要是指在科學技術研究過程中所獲得的各種原始數據，這些原始數據反映了客觀世界的變化規律具體特征及其本質。結合目前研究活動的開展現狀分析可以看出，工作人員需要通過對數據的有效歸納以及系統整理來更好地體現科研活動的發展價值以及實踐意義，促進科學數據的有效整合以及歸納[2]。對于科研數據的搜集工作來說，大部分離不開科學研究工作的有效落實。科學家會主動發起實驗，參與工作人員則需要設計實驗步驟以及實驗的相關注意事項，整體的數據總量非常驚人。

構建系統完善的理論體系。另外，在大數據環境下，傳統的科研數據管理工作已經不符合時代發展的要求，先進的技術以及豐富的經驗能夠更好地體現科研數據管理工作的本質價值，充分彰顯大數據技術的重要作用，更好地提升科研數據管理服務工作的可行性以及社會價值。

3.基于大數據的科研數據管理服務部的策略

綜合上文的簡單論述和分析不難發現，對科研數據管理服務工作來說，大數據的利用非常重要并且作用非常顯著。科研工作人員以及相關參與主體必須站在時代發展的角度，了解科研數據管理服務工作的現實問題，找準大數據的切入點以及突破口。站在不同的角度，真正實現組織層面向管理層面的有效過渡，其中實踐層面的創新以及改革非常關鍵[3]。管理層需要明確目前的管理對象以及具體的綱要標準，加強對數據資源的有效開發以及管理，通過有效的保存以及整合，更好地提升整體的數據服務質量。

3.1 科研數據存儲和共享服務

科研數據的數量比較龐大，因此數據的整理以及存儲非常重要。管理工作人員需要利用現有的大數據技術，加強對科研數據的存儲，真正實現這一數據的有效共享，為數據的再次利用打下扎實的基礎，其中科研團隊也能夠在此基礎上實現數據共享。目前，許多科研技術工作人員著眼于項目研究工作的實質條件，真正實現對數據的有效存儲、管理、共享和保存，構建完善的服務體系。臨時數據為存儲庫的構建也取得了明顯的效果，這一點能夠更好地體現數據的使用價值，為不同的研究團隊提供數據共享服務，確保研究工作的有效落實以及改革。其中科研數據的進一步存儲以及共享服務需要貫穿于整個管理工作的始終，管理工作人員需要注重技術分析以及研究，明確具體的存儲以及共享服務要求，確保科研數據的靈活應用以及配置，真正實現不同數據資源的有效利用以及分析。

3.2 科研數據檢索與導航服務

這一服務非常特殊，但是作用比較顯著，能夠給予用戶更多幫助，確保用戶在海量復雜以及結構多元的數據中找到自己所需要的研究數據，提升最終科研數據的準確率以及利用率。其中科研數據庫的設計最為重要，導航以及檢索功能是核心，用戶可以直接輸入不同的關鍵詞，了解自身所需要的數據。通過對科研數據集的有效索引實現科研活動與數據之間的完美匹配，這一點能夠更好地體現科研數據管理工作的針對性以及有效性。另外，工作人員還需要明確具體的研究方向，加強對科研數據的分類整理，通過原數據的準確描述來更好地彰顯導航服務以及分類檢索服務的重要價值及作用，確保各項科研活動的順利開展。需要注意的是，科研數據檢索與導航服務工作的實踐性和應用性比較強，管理層需要抓住科研數據檢索工作的重點以及難點，明確具體的導航服務要求，在進一步調整以及改革的過程中確保對癥下藥，更好地彰顯不同管理模塊的重要作用以及價值。

3.3 科研數據分析服務

在大數據環境下，數據的數量和質量有了明顯改變，種類越來越多并且結構非常復雜。因此在對這類科研數據進行分析、組織以及挖掘時，技術工作人員必須注重科研數據的價值分析以及深度研究，了解科研數據分析服務工作中所包含的數據計算統計要求，明確具體的大數據技術，盡量避免時間和空間的局限性。既要關注數據的抽取，又要了解項目科研數據的有效計算以及統計，關注對最終分析結果的研究[4]。另外，管理工作人員還需要提供相應的研究鏈接，積極實現不同部門之間的有效互動，更好地為科研數據管理工作提供有力的支持。服務的系統性和針對性比較明顯，對工作人員的要求比較高，因此在開展科研數據管理服務工作的過程中，管理層需要主動利用不同的大數據技術，加強對科研數據管理工作的投入及支持力度。抓住科研數據分析服務工作的重點以及難點，在進一步調整以及改進的過程中確保不同資源的合理利用，真正實現科研數據分析服務工作的進一步創新與改革，確保科研數據管理服務工作能夠發揮相應的作用及價值。

4.結語

以大數據為基礎的科研數據管理服務工作符合時代發展的要求，能夠更好地體現這些工作的針對性，充分彰顯科研數據管理工作的重要價值以及意義，保障大數據技術的合理利用。其中科研技術工作人員需要注重理論分析與實踐研究之間的結合，了解目前的管理現狀以及數據應用情況，實現對癥下藥。