企业科技创新综合管理平台设计

陈 博

（同方股份有限公司科技信息部，北京 100083)

0 引言

随着数字化智能化技术和应用场景的不断提升，如何有效地通过信息化手段减少日常科研管理工作中重复繁琐劳动，有效盘活累积的历史数据，促进业务模式和管理模式转型，并通过数字化手段挖掘潜在规律，减少项目风险，提升科研决策效率和准确率，是摆在每一家以科技创新为主要优势的高科技公司面前的问题。目前高校[1]、大型企业[2]已经自行设计和研发了科研管理系统，同时人工智能算法、大数据[3-4]等也已经被应用在了一些科研管理平台的设计上，如通过推荐算法，实现从科研项目信息、专家信息两个维度对信息进行分类[5]。

各家公司运行机制及管理模式存在较大差异，如以较为独立的事业部为主要运营方式的科研管理，包括完整的管理闭环，包括项目申报、经费管理，以及获奖情况等，都聚焦于本事业部内部，管控力度较大，数据共享较为简单，另外面向相对聚焦的业务方向，结合具体KPI考核要求，对后续重点科研方向及经费投入较为明确，特别是以项目团队为主要模式的科研管理，往往聚焦于单个项目的推进，因此对科研管理的信息化要求更多地集中在科研项目管理。

但是规模较大的集团化公司存在多层级管理，特别是对于集约程度较低的集团公司来说，其内部独立实体较多，数据的聚合程度较低，格式、质量差异较大，科研管理的范围不仅局限在科研项目管理方面，因此需要能够满足对科研管理全业务覆盖，以及对各层各类数据的全要素链接的综合性管理平台，提供实时展示、统计分析、规律建模，实现科技创新方面辅助决策的支撑，以及提升整个公司科研管理方面的信息化、智能化程度。

1 系统主要功能

本文提出一种企业科技创新综合管理平台设计方法，能够面向大规模集团公司各层级科研管理部门的管理监督需要，以信息化管理手段提升科研管理效率，加强监管的及时性和有效性，实现业务全流程按需覆盖、数据全量全要素链接，展示信息对比、挖掘潜在规律，为公司领导层提供科技创新的有效辅助决策，并可以为公司后续其他业务领域的信息化升级及公司全面数字化转型奠定基础。

科技创新综合管理工作可以概括分为：科研综合管理工作、科研项目管理工作、科技创新决策，以及创新孵化工作。功能组成如图1所示。

图1 功能组成

科研综合管理是指对科技创新方面的日常或常规工作的管理，包含范围较广，主要包含的工作有：知识产权、标准的申报和管理工作，研发平台、科技类资质的认定和维护工作，以及根据国家部委以及上级部门要求，日常管理所需要开展的数据统计报送工作；科研项目管理工作是指对科研项目全生命周期的监督和管理，面向不同来源、不同层级、不同类型、不同经费级别、不同监管方式和力度的项目，覆盖从指南发布、材料管理、项目申报、过程管理以及后评估等；智能决策主要指通过建设在科技信用、科研项目等方面的评估体系，通过设定的指标对相关工作进行后评估分析，同时基于相关数据，以多样化、自选择的可视化形式对数据进行展示，并通过算法模型和知识图谱等技术工具，对数据中潜在规律进行挖掘分析，将基于经验的判断转化为基于数据和算法的判断，为科研管理人员以及高层领导提供科技创新领域的辅助决策和风险预警；创新孵化主要是面向科技成果转化、新技术培育孵化等方面的管理工作需求，包括相关资讯的发布，孵化项目、孵化团队的介绍以及举办各项赛事时所需要的报名、材料提报、过程跟踪等功能。

2 系统架构设计

2.1 应用架构

科技创新综合管理平台主要服务于科研管理人员各项科技创新管理工作，同时也向公司科技创新主管领导，以及科研一线的工作人员提供不同层级和不同类别的信息服务，兼顾为运维管理提供支撑，其应用架构如图2所示。科技创新管理平台主要满足四类人的应用需求，分别是科技创新管理人员、科研一线人员、科技创新主管领导，以及后期平台的系统运维人员，前三类为业务需求方。

图2 应用架构

科技创新管理人员是平台的主要使用方，通过平台开展各类科技管理工作，提升工作效率，所使用功能覆盖科研综合管理、科研项目管理、智能决策以及创新孵化，并通过上述功能，实现对科研项目的过程监管、申报审批、知识产权管理、研发平台管理、资质管理等，还可以对知识库中的内容进行提交、修改、查询、下载等，通过科技OA 功能，实现对科技组织架构建立、维护和使用。科技创新主管领导主要使用功能模块为智能决策，主要是通过可视化手段，对重要指标的变化情况进行掌握，能够实现对重要数据的实时查看，同时借助辅助决策和风险预警，实现更准确更及时的科技创新决策。科研一线工作人员主要通过平台支持完成两方面工作，一方面是对项目信息、个人信息、项目申报等进行信息的填报和提交；另一方面是通过系统的资源库、知识产权服务等获取到相关的知识资源和知识服务。

2.2 技术架构

按照“资源层-服务层-应用层”三层架构体系设计其技术架构，如图3所示。资源层主要包括基础资源和数据资源，其中基础资源主要是构建综合管理平台的基础设施，涵盖网络、安全和计算存储设备以及其承载的操作系统等；数据资源是系统运行的核心支撑，将科技创新业务全生命周期运行所依赖和产生的各类数据按照基础数据、领域数据、业务数据和决策数据进行治理并支撑上层服务和业务的运行。服务层是衔接底层数据和上层应用的桥梁，通过服务化理念支撑后续业务的动态调整和灵活扩展，主要包括通用服务、专用服务和运维监控服务，其中通用服务主要是各业务开展所需要的共性和通用的服务，由数据服务、通用计算模型、可视化服务、授权服务和业务流服务组成；专用服务是开展各领域工作特有的功能的服务化抽象，由科研综合管理服务、科研项目管理服务、创新孵化服务和智能决策服务组成；运维监控服务则是对系统运行过程中，对底层基础支撑、服务应用运行状态以及人员访问等进行全方位的监控和预警，主要包括资源监控、日志管理、故障告警、告警阈值管理、应用监控、服务监控、流量监控、用户登录监控和用户访问监控等内容。应用层是自己面向用户提供的具体的业务，主要包括科研OA、资源库、资质管理、知识产权管理、标准化管理、研发平台管理、指南发布、项目申报、科研档案管理、科研数据报表填报、可视化展示、项目后评估等。

图3 技术架构

2.3 数据架构

科技创新综合管理平台的数据架构如图4所示，主要包括基础数据、领域数据、业务数据、决策数据和运维管理数据。其中基础数据是科研综合管理、科研项目管理和创新孵化等领域共性的、通用的数据的集合，不随业务的不同发生变化，主要包括人员信息、机构信息、权限信息、项目基本信息等；领域数据是指针对科研综合管理、科研项目管理和创新孵化单个领域内部能够支撑多个不同业务开展的通用性数据的集合；业务数据则是在业务开展的独有数据以及业务开展过程中产生的数据；决策数据则是经过分析和沉淀所形成的知识性数据，能够为上层决策者掌握宏观态势、谋划发展方向提供数据支撑；运维数据主要是服务于系统后台运维管理，主要包含登录信息、访问记录、存储状态、计算状态、流量信息、系统日志等数据。

图4 数据架构

3 系统实现路径及关键问题

科技创新综合管理平台旨在全面覆盖集团级企业各级各类科研管理工作，涉及功能点较多。首先面向主要需求，形成数据标准，实现多源数据接入汇聚，在此基础上逐渐沉淀模型，支撑决策。根据现有信息化基础，结合研发力量投入和资金投入，科技创新综合管理平台可以考虑分期分阶段建设思路。在第一阶段先面向满足急需、基础功能，定制个人工作台，提供制度查询服务，通过信息化的手段实现对重要科研项目流程的监管把控，实现主要科研相关统计数据的报送、统计、分析和可视化展示；在第二阶段面向历史数据，完成底层数据的整合统管，打通多个业务系统数字资源壁垒，实现系统间科研方面数据的集成接入，形成科研数据湖；第三阶段实现智能化的全面提升，能够实现更灵活、更定制化的数据导入、填报和导出，基于积累海量数据，制定可信度高的评估指标，建设可靠可行的AI算法模型，通过智能化手段实现科研项目后评估、科技创新投入评估等，为科技创新战略规划提供辅助决策支持。

在后续实现过程中，考虑到平台的灵活性、生长性以及安全可靠的访问，需要重点关注以下三个方面。

一是系统的可扩展性问题。在开展科技创新综合管理平台建设时，要充分考虑后续系统的可扩展性、可完善性，设计之初就应充分重视系统柔性，在后续进行业务变更和功能完善时能够便捷地进行系统的改进。微服务架构是当下信息系统建设的主流发展方向，旨在通过将系统中的功能进行合理的拆解，以服务化的理念进行封装、组合和编排，从而能够适应上层业务的变化和调整。在平台建设过程中，可以将通用服务单独进行封装，将与业务耦合比较紧的专用服务按照业务功能进行封装，并以容器的形式统一在服务中心进行注册和发布，实现后端服务的支撑；同时按照前后端分离的思路，根据业务需要开展前端页面开发，从而在前后端联动下实现对业务的支撑。

二是数据跨域共享问题。在平台建设中，会面对不同子公司、不同部门，以及其他业务类型的信息系统数据共享，由于各类业务都有自身的独特性，因此在跨业务领域进行数据共享时，难免会出现语法语义层面理解的不一致，因此需要构建相应的数据共享交换模型，来实现不同领域之间的互理解和互操作。美国国家信息交换模型（NIEM）为解决跨领域信息交换与共享问题提供了科学有效的解决方案，NIEM构筑了跨领域信息交换体系架构，给出了数据描述方法、交换模型概念和信息交换流程，解决了复杂组织体系内部不同领域数据共享的问题，后续在建设过程中，可以结合实际业务数据情况，设计自身的共享交换模型和交换规则。

三是系统安全访问问题。在信息系统规划、设计、研发与实施运维过程中，如何保障信息安全，特别是数据安全是至关重要的。等级保护制度的实施，推动了通信基础措施的安全保障，但是在数据安全防范方面，仍存在很多需要注意的地方，特别是面向存在数据跨域共享需求的情况下，在不同部门、不同组织、不同业务单元内部对同一类数据的安全要求存在不同，再加上所需数据范围和处理权限的差别，因此会形成高、低安全域。在这种情况下，会容易出现同一类数据的不同属性数据可能分属不同的安全域，但在进行数据共享时没有能够加以区分和处理，导致高域数据流至低安全域。因此在后续建设过程中需要通过用户权限来实现用户按需依权进行信息系统或者数据资源的访问；通过数据加密或者数据脱敏，来支持对特定用户的数据共享；通过划分高低密区，来实现特殊敏感数据的保护。

4 系统应用效果预测

科技创新综合管理平台通过信息化手段支撑科研管理工作开展，能够对不同类型用户提供支持和帮助，主要包括以下两方面优势：

（1）对内的优势，可以有效提升工作效率，包括统计口径的明确、通知邮件的发送，避免数据的重复报送，方便数据的快速报送、查询，并以可视化的形式进行对比分析。

（2）对外的优势，在内部试用和完善的基础上，可逐步形成成熟的科研方面管理产品，并进行微服务功能模块的抽取和提炼，形成可对外出售的大部分标准化、小部分定制化产品，对公司外提供服务能力。

5 结语

针对集团级大型科技创新类企业，提出了结合大数据技术、智能决策技术等，涵盖多个领域的科技创新综合管理平台的设计，能够充分适配多层级多部门类型企业的科技管理需求，安全要求，以及后续的可扩展性和可生长性，并在一定范围内得到示范应用。通过对科研管理全流程覆盖和全要素数据联通，在有效提升科研管理日常工作效率的同时，通过对数据的实时展示、统计对比，及分析建模，支撑了领导层在科技创新方面决策的科学性。