大数据环境下科研管理流程优化研究

聂 迪

(黑龙江省科学院大庆分院，黑龙江 大庆 163319)

良好的科研管理能够使科研成果更高效、准确地展现，为社会做出有益的贡献。科研单位遵循了传统的客观管理流程，但效率难以提升，缺乏激励性，甚至滋生了学术不端现象。在大数据信息技术的推动下，科研管理模式发生了改变。为更好地发挥大数据的作用，需要对流程进行改造。

1 科研管理流程

科研管理的主体是科研工作者、科研单位管理人员及上级部门等。科研管理的主要流程是上级部门先下达项目申请通知，科研单位在收到通知后进行内部筛选，确定项目及研究人员，科研人员则对资料进行整理，准备好申请书，科研单位收集项目申请书，并呈交给上级主管部门，上级主管部门审批成功后，进入项目中期，即项目实施阶段，项目完成后申请验收报告，并召开验收的论证会，最终结束项目。科研管理流程具有层级式传递的特点，由上级部门主导、科研单位管理者承接、科研人员负责具体工作。

2 科研管理流程存在的问题

项目前期存在信息共享程度低的情况。上级的指示可能无法及时下达，即使能够在规定的时间内传递到位，也可能无法将上级的精神完全理解透彻，容易存在误区。科研人员无法将自己的想法有效地反馈上报，存在沟通问题。在这种情况下，科研人员申请的项目和材料都可能非最佳选择，容易导致项目申请落选。

项目中期缺乏有效控制。科学研究最重要的是项目的研究阶段，现有的管理体系没有对研究阶段进行充分地管理，只是给以相应的时间，等待科研工作人员完成工作。科研项目的开展中，有很多问题需要与上级管理人员进行沟通，探讨是否符合预计的方向，是否出现差错，是否需要中断研究等。因为缺乏有效的沟通，使得科学研究效率低下，而科研人员的精力与时间、科研经费也被大量浪费。

科研管理后期过于简化。科研管理缺乏有效地控制和信息沟通，所以科研成果的实践性较差，难以有效地转化为生产力，出现了高成本、低产出的问题。

目前，很多科研单位依然采用传统模式进行科研管理工作，缺乏有效的信息沟通和数据整合，随着大数据信息化技术的迅速发展，亟需改变。

3 大数据环境对科研管理工作的积极作用

大数据技术是指依托数据收集和数据筛选，对海量的数据进行多层次地分析，找出内部规律，对传统的管理工作进行指导。大数据的技术环境对科研管理工作有一定的积极作用。可以利用大数据技术判断新申报的项目是否有创新性和经济可行性，对于缺乏创新性、经济性的项目，在项目初始阶段进行过滤。管理者可以积极地利用大数据的方法，对项目开展中的情况进行有效分析，对项目进展的各个阶段是否合理和符合预期进行判断，以做出应对措施。利用大数据进行项目筛选与监督，可使科研工作者对项目有更清醒地认知，应优化科研管理流程，使其满足时代的要求。

4 科研管理流程的创新建议

4.1 改进流程的全局性与衔接性

目前，科研管理流程在衔接性和全局性方面存在问题，要从全局的角度对流程进行改造，理顺各个事务的顺序和内在关系，对每个环节的必要性和可替代性进行总结分析，并进行重新组合和设计。

要对信息进行合理地收集、存储和共享，使所有的单位、部门、负责人及一线科研人员都能够根据自身的需求进行信息的输出和输入，进行总结和分析。为提升工作效率，避免冗余的流程，需要建成扁平化的流程路线。应从全局角度对流程进行优化，基于系统性的理念对科研流程进行梳理，保证各个环节的顺畅。

4.2 增强信息的有效沟通

科研管理流程中存在信息沟通难的问题，在大数据环境下，应采用多种途径来加强信息的沟通力度。

项目开展前期，即上级部门下达通知、科研单位收集材料进行申报时期，因为信息沟通不力，使得基层科研工作者难以理解上级指示精神，所以反馈信息也有可能无法有效理解。应建立无障碍信息沟通模式，使上级部门的意见能够充分地通过文件、音频、视频的方式传达给科研人员，能够随时随地地沟通。

在项目开展中期，应建立科研项目的实时监督机制，这种机制是基于信息数据技术来实现的。目前，各类科研项目进展都可以利用统计学方式来体现，因此项目进展可以通过数据来呈现，科研人员利用数据、图片、视频等方式反馈项目情况，使管理者能够实时了解项目进展，如果项目出现意外情况，则可及时采取措施。

在项目开展后期，要利用数据技术对项目的经济性、实践性及其转化为生产力的效果与程度等进行分析，得出准确的结果，为项目的转化提供最佳的适配方向，使项目能够获得最大的利润。

4.3 加强大数据技术的应用

利用现代化数据收集与存储方式，建立沟通计划，确定数据的保存、沟通、汇报、文件格式、数据维护等，并确定工作人员对数据内容、范围、时间段的管理。建议利用数据信息流的方式，进行基于项目的专题研讨、培训以及交流会议。

在具体科研项目的管理上，基于科研单位的性质及科研方向，建立具有大数据技术的信息收集和筛选系统，对于单个项目，选定合适的关键词，面向全网收集研究现状和报告，对即将开展的项目的可行性进行及时有效地判断。同时对所管辖的科研单位，要对项目涉及的所有人员的基本信息进行整理，同时对学科、部门、专业等进行汇总。

4.4 完善科研管理信息系统

要进一步完善科研管理信息系统，使科研管理的各个流程和环节得以实现，基于传统的信息系统流程，利用大数据技术进行数据的收集和分析，并融入到各个流程之中，一方面使流程更加科学合理，另一方面也有助于科研管理的精准化。

5 科研管理流程的优化效果

项目前期，科研单位的管理人员以及具有申请意向的一线科研人员，都可以以在线不间断、无障碍交流的方式，准确获得上级指示，及时反馈不能充分理解的内容，对信息进行咨询，实现了随时随地的沟通。项目申请书及相关材料可基于信息系统的智能性进行初步筛查，避免申请资料的不足问题。项目中期实现了过程控制，包括质量控制、进度控制、产学研促进管理等，开展实时数据监控，在流程中融入验收、论文发表、学术会议、专家交流、企业联合等。项目后期，通过项目验收通知和报告，完成项目鉴定会议、项目成果转化和成果申报评奖工作。

6 结语

科研管理流程比较简单，但也存在着诸多问题，在大数据等信息技术迅速发展的背景下，亟需进行流程改革。利用大数据技术不仅能够将流程优化，也促使科研管理工作在各个环节上更加科学合理，有效地提升了管理效率。