阐述大数据环境下科技项目的管理

陈留林

摘  要：受互联网技术、信息技术等快速发展、应用影响，各行业开始广泛运用大数据技术、大数据信息，其中科技项目管理面临着前所未有的信息广度和纵深，大数据技术的运用将大大提升科技项目管理的效能。然而，如何才能让大数据在科技项目管理中发挥优势，是当前大数据应用领域的重要研究课题。因此，本文将对大数据环境下科技项目管理进行探讨。

关键词：大数据环境  科技项目  管理  对策分析

中图分类号：F279                               文献标识码：A                 文章编号：1674-098X（2020）07（b）-0169-03

Abstract： Influenced by the rapid development and application of Internet technology and information technology， various industries have started to widely use big data technology and big data information， the use of big data technology will greatly enhance the effectiveness of science and Technology Project Management. However， how to give full play to the advantages of big data in science and technology project management is an important research topic in the field of big data application. Therefore， this article will carry on the discussion under the big data environment science and technology project management.

Key Words： Big Data Environment; Science and Technology Project; Management; Countermeasure analysis

大數据时代已经悄然拉开了帷幕，人类生活的环境每天都会产生庞大的数据信息，若将大数据合理地引入科技项目管理中应用，将有助于提升项目管理水平。所以，做好科技项目管理中大数据的运用研究很有必要。

1  科技项目管理内对大数据的运用

1.1 大数据在科技项目管理内运用的价值

（1）提高数据管理规范性：管理科技项目期间会制造庞大的数据流，做好此类数据的规范化处理及格式转换，有助于实现数据处理标准、接口的协调一致，能为项目大数据处理平台提供基础数据支撑。

（2）改善创新项目管理的能力：管控科技项目时可结合解析大数据的结果，优化各环节出现的问题、创新传统管理模式。

（3）数据资源实时共享：科学结合、共享科技项目管理数据信息，有助于转化科技项目成果。

1.2 科技项目管理模型的建设

结合科技项目管理需求，以大数据为基础建设管理平台模型，在管理平台内连接科技项目管理，使项目管理获得由大数据提供的优质服务。常见的科研项目管理平台类型如下：

（1）大数据科技战略平台。目的即“为研发、创新科技项目提供助力”，通过结合现代指导思想与项目管理要求，借助大数据资源优势，对科技战略核心内容予以改善，为科技项目发展提供助力[1]。

（2）科技政策数据管理平台。该平台可收集科技政策，引导科技战略和科技政策相互贴合，利用人工智能技术解析，将不同领域政策的资源关联共享和有机结合变成现实，借此对科技项目政策有效性与科研创新能力予以改善。

（3）大数据科技转化平台。目标即“实现科技成果转化”，通常以大数据为基础建设科技转化平台，并和科技、经济连接在一起，保证所有行业经济和科技关联紧密性及信息传递的流畅性。

（4）大数据科技研发平台。项目管理核心步骤即科研环节，基于大数据技术，满足科技项目接入与庞大数据的储存、处理、解析需求，促使科技项目管理能力得到改善。

2  大数据在科技项目管理里面的作用

2.1 项目数据采集

在大数据环境中可借助分布式构架数据采集技术满足系统日记数据采集、传输100+MB/s的需求，如Facebook的Scribe;还能在互联网中借助分布式互联网网络爬虫技术对庞大的异构网页文本内容进行获取，实现高效采集网络数据的目标。借助实时消息队列技术等，能在数据存储及处理系统内第一时间存入新采集的数据，还可在科技项目管理内借助云计算技术把格式不固定的非结构化数据变成结构化数据，以此满足项目管理工作需求。

2.2 项目数据存储

通常各场景引入的数据存储技术有三大类：（1）以Hadoop为基础的技术拓展、封装，支撑项目分析、存储大量的数据。（2）以MPP为基础的新型数据集群，支撑PB级别的结构化数据解析[2]。（3）利用专业的大数据一体机，储存、解析海量的专业信息。

2.3 解析、处理项目数据

在大数据环境中，搜集、存储数据的能力得到了改善，这使数据环境得以优化，并有效提高了大数据分析水平。大数据技术与传统抽样分析模型差异较大，其利用高效算法对数据进行深度解析、处理。管理科技项目时，可通过实时、离线分析方式处理和项目有关的庞大数据。新时代计算机数据存储功能不断改善，在解析、发掘海量数据时已经可以找到诸多大数据工具使用，常见的有国云大数据魔镜等，都可以高效整合、解析、处理各类碎片信息。

2.4 合理运用项目数据

高效筛选海量信息，通过发掘庞大数据流中价值较高的信息，使科技项目能够借助分析大数据的形式，对科技研发、项目管理信息整合及政策执行等能力予以提升，方便科技管理者第一时间将各环节潜在问题发现、解决，以此减少项目管理成本，实现项目管理目标，改善项目经济效益。

3 大数据环境中科技项目管理的对策分析

3.1 做好科技项目管理政策制定

管理政策会对实施的科技项目产生指导、制约作用，为了确保科技项目有序开展，应做好管理模型建设，并基于对政策信息及宏观经济数据的利用，通过数据模型获得分析结果，为政策制定提供参照依据。科技项目管理政策基于大数据进行制定时，要坚守三大要求：（1）确定科技项目管理目标，由于项目实施具有动态特征，所以要及时分析信息明确科技项目发展趋势，然后要在项目管理目标内融入大数据信息。（2）立体化解析科技项目信息，将管理类支撑数据独立筛出后，应基于数据对管理方案进行调整。（3）管理方案在制定时受项目成熟度影响，所以管理政策制定期间，应结合项目方关联的行业、国家、企业政策法律法规，优化管理政策。

3.2 执行项目政策

（1）基于大数据解析结果充当目标向导，将被扶持科技项目内容彻底掌控，全面解析项目管理有关因素、做好增值项规划，改善科技项目管理执行效果。（2）以大数据资源为基础，积极执行科技扶持政策，帮助科技项目方改善内部管理水平。（3）通过对大数据分析能力的运用，搭配人工智能有关算法模型，对科技项目价值高的信息进行筛选，有效实施科技项目管理举措。组织项目管理期间，获得的结果数据能为人工智能算法模型提供数据支撑、反馈，并推动人工智能算法实现自我完善。

3.3 评估项目效益

将大数据技术引入科技项目管理中运用、分析的重点主要是项目管理效益，这也是项目平稳运行、发挥项目管理价值的保障。基于大数据能力收集历史过往和项目有关的全部信息，展开横纵向解析，对项目管理效益予以评价，并对管理方式进行调整，以此实现项目效益的最大化。以科技项目海量数据为基础，完成效益评估体系、模型建设，宏观评估、微观评价科技项目管理流程及方案。宏观评估时要基于科技项目真实状况，确定科技项目研究时宏观效益，对效益规模予以评估。由于跨度大、周期模糊是科技项目管理主要特征，因此评估宏观效益时，要将科技项目实施内容通过人工智能有关模型予以模拟，最大限度对大数据管理效益预期实现模拟。微观价值评估期间，要对科技项目所处企业、行业予以关注，要做好科技项目管理经济、技术、市场价值的深度剖析。

3.4 外围项目管理

在大数据环境中进行科技项目管理时要重视外围管理效果，通常外围项目管理主要由以下几方面组成：（1）产学研对接：要有效地对其进行管理，具体子参数包括科研机构分析、项目层次、资金需求、人才需求、对接企业类型等[3]。（2）管理引进的人才层面：实际管理中要对企业人才稳定性及结构进行深度研究，并以此为基础对人才流动性、来源、层次、扶持政策等进行分析、考虑，以此为管理工作提供参照数据。（3）项目评审管理工作：由于科技项目管理包含数据库、信息库管理等诸多内容，做好相关管理工作，能提供海量关键数据信息满足评审管理工作的开展。

4  结语

科技项目管理在大数据环境中不仅遇到了危机，同时也遇到了全新的机遇。所以，在科技项目管理中积极运用大数据技术收集、存储、解析、处理、运用、发掘海量有价值的数据信息，将有助于提高项目管理规范性、效率及水平。

参考文献

[1] 韩洋洋.大数据时代科技项目管理的优化创新路径分析[J].科技风，2019（21）：94.

[2] 刘宇平，陈梁华，陈小清，等.广州市科技项目管理模式探究[J].科技创新发展战略研究，2020，4（1）：7-10.

[3] 丁继伟.科技项目管理的研究[J].管理观察，2019（7）：31-32.

[4] 夏野，张凌云.大数据环境下科技信用建设关键因素与对策研究-以湖北省科技计划项目管理为例[J].江西科学，2018，36（4）：694-698.

[5] 侯晓辉.高校科技创新过程的风险与对策研究[D].北京：北京交通大学，2019.

[6] 杨伟聪.科技计划项目验收工作系统的设计與实现[D].广州：华南理工大学，2018.

[7] 张娟，林振亮，邱莹，等.科技评估助推科技创新管理水平提升—以广东为例[J].科技创业月刊，2020，33（3）：70-73.

[8] 高超，王联.重庆科技项目标准化管理浅析[J].科技创新导报，2020，17（3）：158，160.