大数据环境中资源优化配置策略研究①

四川外国语大学重庆南方翻译学院 谢从晋 杨柳 毕孝儒

信息技术的突飞猛进和社会经济的长足发展，使得科技创新的管理模式正在变革，随之产生了资源配置方式的改变。研究大数据时代背景下资源(包括人力资源、市场资源、技术资源、财力资源、物力资源以及信息资源)的优化配置问题，目的是让有限的资源发挥出最大的效能。

当前，我国正在实施创新驱动发展战略，科技创新已经成为提高全社会生产力和综合国力的战略支撑，并且已经处在国家发展全局的核心位置。资源的优化配置是科技创新的重要支撑和保障，进而关系到我国的经济安全、科技安全和信息安全。资源配置效率问题一直是科技体制改革的焦点，它直接影响着我国创新型国家和世界科技强国的建设目标能否顺利实现。

1 现阶段我国资源配置存在的问题

1.1 资源配置的有效性问题突出

资源有效配置表现为将有限的资源利用到恰到好处的地步，充分发挥出各项资源的使用效能和创造潜能，其配置不仅符合国家发展战略导向和产业结构调整，而且满足科技创新的客观规律。优化的目的是在时与空的维度上最优地开发、分配资源，合理地布局科技这项最重要的生产力要素，建立科技进步的长效机制，以取得最佳的社会经济效益。

当前，我国资源配置的有效性存在突出问题，具体表现有：人才资源的流动性不足和局部性匮乏、市场资源的分配不完全合理且干预过多、技术资源的重视程度和保护力度不够、财力资源的监管不够严格、物力资源的浪费问题较为突出、信息资源的安全性缺乏保障等。

1.2 资源配置的均衡性有待提升

资源的均衡性是指将资源有效地分配到科技创新活动中，减少资源的过度分配、欠分配或不平衡分配，形成资源使用的平稳分布。

当前，我国资源配置存在诸多均衡性方面的矛盾，具体表现有：资源在国营经济和民营经济体系中的配置不均衡、资源在发达地区和欠发达地区的配置不均衡、资源在发展较快产业和发展缓慢产业中的配置不均衡、资源在城市和农村的配置不均衡等。

1.3 资源管理体制机制尚不完善

完善的资源管理体制机制是资源合理、有效配置的保障。当前我国资源管理体制机制存在不完善的问题，具体表现为：系统性的资源管理体系尚未建立，成本控制与风险预警体系尚不成熟、与国家经济阶段性发展特征相匹配的动态调配制度尚未确立，资源管理长效机制的建立处于探索阶段。

2 运用大数据对资源配置进行优化的基本思路

大数据技术的发展与应用，使得人们越来越认识到数据的价值，科技管理领域更是如此。资源大数据背后的潜在价值需要人们不断地发掘，以发现并解决在人力资源配置、市场资源配置、技术资源配置、财力资源配置、物力资源配置以及信息资源配置等方面存在的问题。数据驱动型科技创新管理决策能改变传统管理模式存在的诸多问题，从而使得科技管理决策更加科学有效。正如基于大数据分析的资源配置决策，可以改变传统配置思路和方法的静态性和局部性，使资源配置表现出前所未有的动态性和全局性。同时，针对不同地区、行业、领域的发展状况，可以依托大数据开展不同地区、行业和领域资源配置的相关性分析，挖掘出配置过程中出现的问题，从而形成特色鲜明、针对性很强的个性化措施。

本文提出的一种运用大数据工具来优化资源配置的方案，其模型如图1所示。

方案的基本思路为：采集数据—分析与处理数据—运用数据三个阶段。通过建立资源大数据信息采集与管理系统，采集资源的大数据信息，形成资源配置大数据库；对科技大数据进行处理与分析；构建资源配置的监测与评估模型，开展资源的动态评估；对资源的配置进行实时地优化并提供反馈信息。该方案的目的是推进资源管理信息化，积累科技管理基础资料，掌握资源配置总体状况，加强动态监测，提高科技管理效率。

3 运用大数据工具探索资源优化配置的对策

3.1 建立资源大数据信息采集与管理系统

资源大数据的采集、存储、管理需要建立完整的体系，这是开展后续分析和研究的基础。

资源大数据的采集是搜集资源相关的全部数据信息，包括来自管理与服务部门和资源使用主体的所有数据，以及资源本身的数据信息，采集与存储示意图如图2所示。图中列出了典型的管理与服务部门，以及具有代表性的资源使用主体。管理与服务部门的服务器和数据库中，与资源相关的数据库都要打通；同时，还要记录搜集到的资源大数据的相关维度，否则可能会因为历史数据不够而影响后期的资源配置效率分析。资源大数据的存储即用大量存储器将采集到的海量的资源大数据存储起来并建立相应的大数据库，并完成数据的管理和调用任务。采集数据时要着重处理好采集方式、采集时效性和可靠性等问题；存储数据时要着重解决好表示、可靠性和传输等关键性问题。

图2 资源大数据采集与存储示意图

3.2 对科技大数据进行处理与分析

刚采集到的资源大数据是以非结构化为主，结构化和半结构化为辅的复杂数据，有的数据还存在信息不完整、表述不一致、被噪声污染等问题，因此无法直接对这些数据进行数据分析与挖掘，必须先对这些数据进行辨析、清洗、抽取、集成、聚类等处理。具体为：将结构复杂、类型不一致的资源大数据转化为结构统一、类型一致且便于处理的数据；将夹杂在资源大数据中的噪声数据进行过滤；删除无用、无效或者错误的数据，保留有价值、有效的数据。

资源大数据的分析包括统计分析、查询分析、流分析、关联分析等，目的是从数据中挖掘出与资源配置相关的信息。

3.3 开展资源配置的监测与评估

建立资源大数据标签体系，该体系包括人力资源、市场资源、技术资源、财力资源、物力资源以及信息资源六个类别，按照这六个类别将所有数据划分为六个不同属性的子数据项，并建立相应的数学计算模型；对资源的配置效率开展评估工作，并将评估结果反馈到最开始的大数据采集与存储环节，以便保证数据库的健壮性和适用性；最后将评估结果用于数据应用与服务，如数据的可视化呈现、资源配置风险预警、资源配置失衡分析等。

3.4 对资源的配置进行优化与反馈

在以上资源配置评估的基础上，利用大数据工具研究资源配置优化问题。通过大数据分析，研究解决科技人力资源流动性不足和人才资源局部性匮乏的深层次原因，从法律、教育、政策引导等方面提出改善措施；通过大数据分析，实时监测市场的运行过程以及市场在资源配置过程中产生的作用，对市场资源配置的不合理部分进行及时有效的调控和干预；通过大数据分析，制定全局性的技术资源保护机制，及时发现、制止技术资源的侵权行为；通过大数据工具与智能化服务，对财力资源进行规范化管理并进行严格监管；进一步将物力资源纳入物联网，建立物力资源大数据库，对浪费、非法侵占、挪用等行为进行有效管控；利用大数据工具，设计信息安全预警系统，制定必要的保护措施、确保信息资源的安全。

通过以上大数据采集、大数据处理与分析、大数据建模、大数据监测与评估等环节，发现资源配置问题并制定相应的优化措施，再不断地将优化影响反馈到资源配置模型中，进而形成一个良性循环系统，最终使资源配置表现出投入适当、结构合理、比例协调、管理规范的局面。

4 结语

文中分析了当前我国资源配置存在的问题，提出了运用大数据工具进行资源优化配置的思路和对策，为大数据时代背景下变革现有科技创新管理模式提供参考，为新形势下提升我国科技的自主创新能力提供支撑。