大數據視域下科技創新平臺建設存在的問題與對策

王琪

摘要：大數據視域下，科技創新服務的模式與內容均發生改變，逐漸凸顯出新特征，數據來源更加豐富，數據主體更為多樣，都對科技創新平臺建設工作提出了新要求。目前，在大數據背景下科技創新平臺建設存在諸多問題尚待解決。為推動科技創新平臺建設高效運行，支持國家創新驅動發展戰略，相關部門和單位應積極運用大數據技術，充分發揮大數據優勢打造新型科技創新平臺，利用優化大數據管理系統、強化理論研究形成體系方案，加強頂層設計實施精準服務，增強數據可行度，重視人才培養工作等策略，提高科技創新平臺建設質量和服務效能，以期為實現經濟社會的高質量發展提供更有力的科技支持。

關鍵詞：大數據；科技創新平臺；問題；對策

引言

科技服務作為國家創新體系中的關鍵組成內容之一，是推動創新要素配置優化、促進科技創新成果轉化、實現經濟與科技深度交融的重要保障[1]。伴隨著信息技術的發展，當今社會已經步入大數據時代，大數據憑借其獨特的優勢已經在諸多領域中得到廣泛應用，促使人們的生活與生產向著信息化和智能化方向發展。大數據視域下，國家大數據戰略對科技創新服務的廣度和深度均提出了更高要求，傳統粗放式、經驗式的平臺建設難以滿足創新主體對科技服務的需求[2]。因此，科技創新平臺如何實現與大數據技術的同頻共振，如何通過對大數據技術的深化應用建設科技創新平臺具有十分重要的意義。

1. 科技創新平臺概述

科技創新平臺作為一種多層次科技發展資源的集合體，為確保科研工作的順利進行，應將核心資源與知識資源創新平臺當作優化科研條件的舉措，以促進國家科技能力與科技競爭力的提升，推進科技發展。依據主導主體的差異性對科技創新平臺進行劃分，可將其劃分為企業主導型、政府主導型、科研機構和高校主導型和混合主導型。不同類型的科技創新平臺各有所長：企業主導型科技創新平臺在科技成果轉化方面具有顯著優勢，可促進科研成果向現實生產技術或成果的轉換；科研機構和高校主導型創新平臺在科研成果產出方面具有明顯優勢；政府主導型科技創新平臺則在資源配置上優勢顯著，可以由政府依照市場實際情況出臺相應的政策，對相關部門執行情況的監督也更為有力；而混合型科技創新平臺則兼具不同主導主體的相應優勢[3]。無論何種類型的科技創新平臺，均可通過對應端口進入平臺，根據各自的不同需求對資源進行合理調配，并在滿足實際需求后提供相應的交流平臺，也就是對科技創新平臺的運營。

2. 大數據視域下科技創新平臺建設存在的問題

2.1 缺少體系化的理論研究支撐

現階段，基于大數據的科技創新平臺建設研究，多數以平臺搭建或數據中心建設作為主要內容，但有關科技管理數據整合標準、科技管理大數據平臺模型構建、跨體系分散子系統的科技管理數據交匯方式、科技創新平臺安全運維以及互聯網數據在科技管理中的應用方式等方面的內容研究較少。即便存在部分研究對大數據在科技創新平臺建設及科技管理中的應用進行探索，但尚未形成體系化研究，研究不夠深入，覆蓋面不足，針對應用大數據優化科技創新平臺服務模式，或優化科技管理關鍵決策環節等問題，仍缺少體系化的理論研究支撐。

2.2 平臺重功能建設、輕運營與服務

完善、健全的平臺功能是確保科技創新平臺實現高質量服務的重要舉措。傳統科技創新平臺建設多數以政策化的信息服務為主，服務模式和內容都較為簡單。但在大數據背景下，隨著科技創新服務需求的持續深入，科技創新平臺服務也在轉型升級的過程中，面向各類創新服務主體搭建資源服務平臺[4]。但在科技創新平臺實際建設和運營過程中，對于大數據技術的應用僅停留在數據信息匯總發布、數據初步分析等粗略化加工服務模式上，對于大數據技術在智能化決策和精準化定制方面的創新應用明顯不足。同時，還存在部分平臺建設者缺少對大數據應用的正確認識，大數據運營觀念不足，缺少對資源質量、需求匹配程度等方面的關注，導致科技創新平臺建設難以發揮其在大數據時代的真正作用。

2.3 存在數據主權爭議

因為科技創新平臺在業務方面的條塊化分割特點以及其他方面因素的影響，導致科技創新平臺中的多數數據處在碎片化存儲狀態，很難實現所有或絕大多數原始數據的統一保存，也難以從數據所有權層面對這些科技資源進行有效整合。即便在大數據視域下，科技創新平臺可以采用“云平臺”的方式盡量減少在資源供給層暴露出的資源復雜性問題[5]，但在實際應用過程中仍存在部分技術壁壘，或需要相關政策法律的支持才能確保此項工作的順利實施。加之科技管理部門對科技創新平臺中的數據研究同樣并不充分，缺少對于數字資源的系統化梳理，在一定程度上也對科技創新平臺的數據應用產生影響。

2.4 重復建設現象頻發

大數據視域下科技創新平臺建設工作具有較強的系統性和持續性，離不開穩定的資金和人才隊伍支持。但從科技創新平臺建設及運營現狀來看，科技創新平臺建設并沒有搭建出成熟的市場化機制，在市場中的投入產出比相對較低，難以吸引社會資本的廣泛關注。現階段建設和運營狀態良好的科技創新平臺均是由政府主導，或依托國企進行建設，考慮預算和專業人才的限制影響，在平臺建成后對新技術和場景的應用不及時，平臺功能更新迭代的速度較慢，導致平臺提供的服務與大數據視域下的用戶需求不匹配[6]。此外，科技創新平臺建設還存在橫縱資源信息不協同、不貫通的情況，各級科技創新平臺之間難以實現有效的信息數據共享、交互，彼此之間缺少基本的了解，致使各科技創新平臺在建設目標、功能及業務服務方面表現出同質化現象，造成服務資源的嚴重浪費。

2.5 專業化人才隊伍配置不完善

大數據視域下科技創新平臺建設不僅需要科學、軟件開發及大數據方面的技術人才，也需要科研管理人員、政策研究人員的共同參與。目前，科技創新平臺建設過程中復合型專業化人才隊伍配置不完善已經成為一大突出問題。在平臺的實際建設過程中，管理決策部門在制定決策過程中仍停留在經驗決策階段，對于大數據分析技術的應用尚未完全掌握；數據分析部門因缺少對底層數據邏輯的了解，導致難以實現有效的數據建模；平臺開發人員缺少對科技創新平臺業務邏輯的理解，導致在平臺數據模型及業務接口的開發方面合理性不足，科研管理人員對大數據的應用需求同樣很難實現向大數據平臺開發需求模型的轉變。

3. 大數據視域下科技創新平臺建設的有效對策

3.1 優化科技創新平臺大數據管理系統

在盡可能獲取科技創新平臺大數據的基礎上，對科技創新平臺大數據融合系統進行優化，系統模型架構如圖1所示。其中，數據池外層包括各類數據挖掘算法，如關聯規則算法、聚類算法、深度學習算法、協同過濾算法等，用以支持專家畫像、項目評審、專家推薦、成果轉化等。數據池最外層是科技創新平臺大數據管理系統的統一服務中心，負責對外提供開發數據服務、統計分析服務、基礎條件服務等，如針對科技研發的嵌入式信息服務、針對宏觀決策的情報深度分析服務等，并且利用APP和微信小程序等移動端作為支持，從而更好地對用戶使用習慣進行適應。以嵌入式信息服務為例，通過對創新主體科研需求的分析，主動幫助其對接或參與重大科研項目，發揮支撐作用，提供專利分析支持、科技文獻輔助、文獻資源查詢、創新咨詢檢索、技術難題解決等功能，切實將功能嵌入科研全流程之中，實現精準化、鏈條化的大數據服務模式。

3.2 強化理論研究形成體系方案

對于大數據視域下的科技創新平臺建設而言，理論模型發揮著至關重要的作用。在科技創新平臺整體建設方案中，用于平臺框架和業務服務模式理論研究的，基本超過平臺硬軟件建設預算一倍[7]。在科技創新平臺實際建設過程中，需要在開始建設之前通過申請專題項目、內設調研課題等手段，對平臺建設過程中可能存在的數據問題進行細致梳理，如科技管理大數據所覆蓋的范圍、數據涉密和隱私問題的處理、跨系統數據匯總、大數據管理平臺創新服務方式等問題。通過對理論研究的強化，基于獲取到的理論研究成果開展對大數據科技創新平臺的建設。

3.3 加強頂層設計實施精準服務

大數據視域下，科技創新平臺服務的集成化、專業化、精準化趨勢愈加明顯，吸引了大量創新主體參與其中。在大數據賦能下，轉變科技創新平臺建設思路，將其打造成集科技創新服務要素資源、多樣化科技服務機構于一體的一站式服務平臺，離不開對頂層設計的強化。在科技創新平臺設計過程中，需要對各類用戶的服務需求進行調研，明確不同創新主體需要什么樣的數據服務，以此實現精準服務。例如，科技創新平臺在面向大眾用戶時，主要提供的數據公開和基礎信息服務，依托大數據分析技術對用戶檢索詞語進行分析，在了解用戶需求后向其關聯推送所需的科研成果[8]。又如，在面對重點科研項目時提供的嵌入式服務，依托用戶分析提供文獻輔助、政策指南等公共服務以及項目查新等定制化服務，從而實現對重點科研項目的支持。

3.4 保證數據可信避免主權爭議

科技創新平臺建設過程設計科技管理大數據、科研項目大數據、文獻資源大數據、互聯網媒體大數據等，在實際建設過程中想要依靠一個機構獨立做好數據整合工作難度極大，必須采取多方協同合作的方式。其一，加強與數據主權單位的協同合作；其二，加強與數據加工部門的協同合作，在保證數據真實性的基礎上進行更為精準的大數據分析[9]。在避免數據主權爭議方面，首先，應從技術層面入手，不斷升級科技創新大數據管理系統，多預留與其他系統的接口，便于后續實現數據共享。其次，要主動承接科技創新平臺的事務性工作，強化各類科技管理、專利服務等業務的后臺網絡支持，保證獲取到的數據切實可用。再次，應加強與國內知名數據商的合作，避免科技創新平臺建設過程中涉及的文獻類資源出現知識產權的爭議問題。最后，科技創新平臺建設應采用適當的行政手段，制定數據交匯政策，從而確保數據的更新頻次符合建設需求。

3.5 加強人才隊伍建設

大數據時代，科技創新平臺建設對人才的需求十分重要。為保證科技創新平臺的順利建設，除需要人才政策方面的支持外，還應持續加強科技創新平臺的人才隊伍建設。首先，在科技創新平臺建設過程中，積極引進科技創新管理人員和科研人員，以此為科技創新平臺在大數據背景下的建設提供必要的人力資源支持。其次，要加強對平臺中各類人才的培養工作。科技創新平臺建設要抓緊大數據時代發展契機，加強合作交流，在重點培養創新科技研究人才的同時，加強對各類技術型人才進行培養，包括軟件技術開發人員、大數據技術人員、管理人員等，從而形成復合型的專業化人才隊伍，促進我國科技創新平臺建設和運營工作的可持續性發展，強化人才儲備，避免出現人才短缺的情況。最后，科技創新平臺建設還要建立合理的激勵機制對人才進行選拔。在實際操作中可以根據具體貢獻情況采取績效激勵，以激發人才參與科技創新管理的積極性，通過對其工作狀態、能力的評估，激勵通過學習提高自身技能水平的員工，為其提供更好的職業發展規劃。同時可以定期舉辦表彰大會，對做出杰出貢獻的頂尖人才授予相應的榮譽，在強化其歸屬感的同時，以榜樣力量實現對其他人員的正向激勵。

結語

綜上所述，大數據視域下我國科技創新平臺存在缺少體系化理論研究支撐、重功能建設、輕運營服務、存在數據主權爭議、重復建設現象頻發、專業化人才隊伍配置不完善等問題。有必要利用大數據賦能科技創新平臺建設，基于問題導向提出相應的有效對策，完善科技創新平臺建設，有利于提高科技創新資源的配置效率，實現信息共享，提高科技創新平臺工作效率，促進科技成果高效轉化為現實中的技術生產力。

參考文獻：

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作者簡介：王琪，本科，研究方向：科技創新。