大數據時代如何加強科技項目的精細化管理

李 娟

（陜西省科技資源統籌中心，陜西 西安 710077）

隨著科學技術的飛速進步，社會進入了大數據時代。在此背景下，各企業發展速度也不斷加快，與此同時也突出了科技項目的重要性及作用。企業要想更好地在大數據時代下高質量發展，就需要加強科技項目的精細化管理，只有這樣，才能夠確保科技項目經濟效益和社會效益的提升，也才能夠充分彰顯出大數據時代的優勢，不斷推進企業的發展。

一、大數據給科技項目管理帶來的機遇和挑戰

1.機遇

在科技項目管理中，涉及的數據信息較多，而通過有效應用大數據技術，可在眾多的數據信息中挖掘出有價值的數據，如此可為項目管理者分析、實施等環節工作提供數據支持，還能夠降低項目的風險，確保科技項目順利執行和完工。具體體現在以下幾個方面：

（1）有助于項目數據的采集

在大數據時代，在科技項目管理中應用分布式架構的數據采集技術，可為系統日記數據采集和傳輸提供強有力的技術支持。比如，Facebook、scribe，在互聯網的作用下，可在海量異構網頁文本內容中獲取相關數據，并確保采集的數據在數據庫存儲系統中順利傳輸，然后再通過應用云計算技術，對不固定格式的非結構化數據轉變為結構化數據，這樣可進一步強化項目管理的關聯性，進而促使項目管理服務水平的提升。

（2）有助于項目數據的存儲

數據存儲與數據采集同等重要，但由于科技項目數據規模較大，且可靠性和準確性較強，因此對存儲系統的要求較高，一定程度上增加了數據存儲的難度。而在大數據時代，可應用大數據存儲技術來滿足科技項目數據存儲的需求。一般來說，不同的應用場景，其數據存儲技術也是不同的。比如，可基于Hadoop的技術擴展進行數據存儲分析，然后應用MPP架構的新型數據集群，以此進行PB級別的結構化數據分析。

（3）有助于項目數據的利用

一方面，在以往科技項目管理中，由于在數據分析技術方面存在局限性，所以只能夠通過隨機抽樣的方法來進行數據分析及識別，然后再通過整體數據來分析部分組成的內在原理。雖然這一方法具有一定的可行性，但并不能夠為科技項目管理提供強有力的數據支持。而在大數據技術的幫助下，科研企業可獲得更多有價值的數據，且可通過專業的數據分析技術來準確分析數據中的事物本質，可有效提升科技項目管理的合理性，并為有效利用數據奠定良好的基礎。另一方面，大數據時代下的科技項目管理也對數據要求更加精確，要求在科技項目管理中，應當提高數據的容錯率，也要對部分不存在的結構數據展開相應的規律分析，因為這部分數據有非常重要的應用價值，深入分析這部分數據可為系統性解析事物規律及深入發掘事物本質提供幫助。而在大數據的支持下，既能夠保證數據的有效獲得，也能深入分析數據信息的聯系，如此可有效利用數據的力量提升科技項目管理決策的先進性，并為科研企業管理工作提供強有力的數據支持。

2.挑戰

大數據時代的到來，給科技項目管理帶來機遇的同時，也帶來了諸多挑戰。主要體現在以下幾個方面：

（1）管理思想僵化，形成管理阻礙

在大數據還未普及之前，大部分科研企業和單位并沒有對大數據給予過多的關注，更多只是認為大數據是將社交工具進行簡單的調節，實現了信息的有效傳遞，所以許多單位形成了社交內容的“數字化”，并對原有主柱結構和工作結構進行了優化，對科研機構內部的文化機制改革缺乏重視，仍然保持僵化、保守的管理思想。另外，大數據時代信息龐大、繁多，也一定程度上給科技企業管理帶來了阻礙，主要表現在難以深入發掘大數據時代繁雜數據身后的價值。

（2）數據分析與存儲存在局限性

目前，部分科技企業并不具備相應的信息分析技術，使得數據分析與存儲存在一定的局限性，主要體現在非結構數據處理上。在大數據時代，非結構的數據占比較大，且呈現出持續增長的趨勢，若采用一般的數據處理方法，并不能夠充分挖掘這部分數據背后的深層價值及意義。而要想有效處理非結構化數據，首先就需要將其轉化為結構數據才能夠進行相應的數據研究，這是一項難度性較高的工作，數據處理能力及細致程度均會對數據的質量、精確性及有效性產生影響，這無疑給科技企業帶來較大的挑戰。

（3）存在較大的信息安全隱患

信息安全是目前科技項目管理中存在的一個較大難題。隨著大數據時代的到來，大數據技術的應用為科研項目管理人員工作創造了便利的條件，不僅能夠提升信息搜索的效率，也能夠有效進行數據的分析。但在這一過程中，由于一些數據會涉及科技企業及相關人員的隱私，若操作不當或者系統崩潰，就很容易導致信息泄露，引發信息安全隱患，這無論是對科技企業還是個人，都是巨大的威脅。

二、基于大數據時代下科技項目精細化管理的策略

1.樹立大數據管理意識，加強大數據應用

大數據技術在給科技企業發展帶來機遇的同時，也要帶來了挑戰。因此，需要科技項目管理人員轉變以往落后、僵化的管理思想，樹立大數據管理意識，加強大數據技術的應用。一方面，需要將科技項目管理部署與數據中的深層含義有效融合在一起，以此提升管理部署的科學性和準確性；另一方面，需要積極引進大數據人才，尤其是集各科知識于一體的復合型人才，以此滿足大數據時代下復雜數據有效利用的需求，充分挖掘數據的價值，從而為企業帶來更高的收益。

2.建立健全科技項目管理制度體系，提高管理人員綜合素質

在大數據時代，科技項目精細化管理目標的實現，離不開完善的制度體系支持，這需要企業，從項目發展實際情況出發，不斷對項目管理制度體系進行優化和完善。在項目管理過程中，既要突出重點，也要確保全員參與其中，并積極落實項目管理體系，從而最大限度地維護項目順利執行和完工。與此同時，在完善科技項目管理制度體系過程中，也要加強考核管理的關注，應定期對項目管理人員及科技項目人員進行考核，通過考核檢查其工作質量，并結合考核結果給予人員相應的獎懲。對于表現良好的人員可給予一定的物質獎勵和精神獎勵；對表現較差的人員，根據事態嚴重程度予以通報批評或直接開除處理，充分發揮出科技項目管理體系的制度性和權威性。另外，還需要不斷完善項目責任制度，積極落實好監督管理責任，加強科技項目過程的監督管理，避免出現責任相互推諉的現象，從而保證科技項目順利推進。

除了要不斷完善管理制度體系，也要不斷提高科技項目管理人員的綜合素質。科技企業應結合選拔和內部培養的方式，在選拔科技項目管理人員時，要重視其學歷、資質、知識掌握程度等方面的情況，選拔出優秀的科技項目管理人員。同時，要高度重視前期的培訓，促使其管理意識的提升，并通過有效的培訓不斷提升管理人員的綜合素質及職業道德水平。

3.構建完善的數據管理平臺，加強數據分析與處理

在大數據時代，要想實現科技項目精細化管理的目標，需要構建完善的數據管理平臺，實現數據的有效應用，為科技項目精細化管理提供數據支撐，彌補以往科技項目管理模式中數據分析與處理的不足。具體而言，在以往科技項目管理模式中，不少企業在開展科技項目管理時主要是以處理某一個問題為基礎進行管理，但在大數據時代，通過構建完善的數據管理平臺，能夠對數據進行深入分析及預測，項目管理人員可獲得相應的信息并進行項目管理決策部署，進而促進科技項目管理工作不斷深入。

4.加大監管力度，保證科技項目數據信息的安全

在大數據時代開展科技項目的精細化管理，不可忽視科技項目數據信息的安全管理工作。科技項目數據不僅涉及科研相關的數據資料，其中還會涉及一些國家機要文件，因此科技項目管理人員必須提高數據安全的重視程度。具體而言，需要按照數據的價值及保密程度進行劃分，然后在此基礎上加大監管力度。另外，還需要注重個人隱私的保護，在與項目負責人溝通時，要關注個人數據安全性，有目的地加強數據安全保護。只有這樣，才能夠有效地保證科技項目管理過程的信息安全，也才能夠保證科技項目的順利運行。

三、結語

綜上所述，大數據時代的到來，既給科技項目管理帶來了機遇，也帶來了挑戰。這需要科技項目管理企業不斷創新管理模式，融入精細化管理思想，并充分發揮大數據技術的優勢，構建相應的數據管理平臺，為科技項目精細化管理創造有利的條件。除此之外，也需要不斷完善科技項目管理制度體系，提高管理人員綜合素質，并加強信息安全保護，從而不斷提升科技項目管理水平，進而為企業進一步的發展奠定良好的基礎。