| 标题 | 云计算、大数据技术在高校科研信息化建设中的应用探索 |
| 范文 | 宗国福 李懿哲 任鹏 [摘 要]云计算和大数据技术的迅猛发展，对我国的现代化建设产生了深远影响。在高校发展过程中，科研管理工作效率直接影响高校的创新能力和学术能力。文章详细介绍了云计算、大数据技术的概念及发展现状，并列举了云计算和大数据技术对我国高校科研管理信息化建设的影响，提出相应建议，以推动高校科研管理信息化建设。 [关键词]大数据;云计算;高校科研管理;信息化建设 doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.14.084 [中图分类号]G647;TN948.3[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2020）14-0-02 0? ? ?引 言 自2006年“云计算”概念提出以来，云计算和大数据技术吸引了全世界的目光，已成为“兵家必争之地”。数据作为重要的战略资源，对社会管理决策有着重要影响。高校作为科研创新的重要基地，其科研信息化建设水平很大程度上影响了高校创新事业的发展。因此，云计算和大数据技术的利用对我国高校科研信息化建设意义重大。 1? ? ?云计算和大数据技术的概述 1.1? ?基本概念 1.1.1? ?云计算 云计算被誉为继个人计算机变革、互联网变革之后的第三次IT浪潮。核心思想是将一个大型计算程序在网络上自动分割成多个小型子程序，经过搜索、计算和分析，由多台服务器组成的庞大系统将结果发送给用户。云计算背景下，人们通过大数据可以体验10万亿次/秒的运算量，可以用来模拟核爆炸、市场变化等各种各样的场景。《云计算白皮书（2018年）》指出，我国云计算应用正从互联网行业向政务、工业、金融等传统行业加速渗透，云计算是信息技术发展的集中体现，也是信息化时代国际竞争的制高点。 1.1.2? ?大数据 随着麦肯锡公司提出大数据的概念，大数据的发展模式在整个社会的信息化建设中发挥了重要作用。关于大数据的定义，目前一种通俗的理解是“能够捕获、存储、管理和分析远远超出传统数据库软件工具能力的数据集”。业界通常用4个V概括大数据特征，即数据体量巨大（Volume），数据类型多种多样（Variety），价值密度低（Value）以及信息处理速度快（Velocity）。如何从原始数据中挖掘出价值信息是大数据技术的关键。如今，大数据已经深入应用在各行各业中，并产生了巨大的产业空间和社会价值。 1.2? ?大数据与云计算技术的关系 通俗地说，云计算就是硬件资源的虚拟化;海量数据的高效处理是大数据。两者从技术层面看，如同硬币的正反面。大数据技术依托云计算技术，云计算技术支撑大数据技术，使大数据实现实时交互式的查询和分析。云计算提供的IaaS、PaaS以及SaaS等服务模式分别对应了大数据处理对数据存储和数据分析的需求。 2? ? ?云计算和大数据技术对高校科研管理的影响 2.1? ?我国高校科研管理信息化建设中存在的问题 2.1.1? ?信息化意识不足，管理模式落后 我国科研管理模式落后，一方面，科研管理观念滞后。科研管理者没有正确认识到项目管理对科研项目的推动作用，忽视了科研过程中管理与科研成果的转化，影响了科研项目的推进和成果的有效转化。另一方面，管理机制不成熟。很多高校缺乏信息化系统建设，仅通过人工完成信息和数据采集工作。而科研人员的专业水平影响科研数据共享机制的水平，共享程度的高低很大程度上受信息获取的难易程度决定。 2.1.2? ?信息化能力不强，学术监管薄弱 尽管在论文发表、成果出版方面可以应用查重软件实现学术道德监督，但无法监督运用数字、图表等交叉替换模式的高技术含量项目。此外，在课题申报过程中还没有实行查重鉴定，部分科研人员在申报阶段剽窃其他人的研究成果。而专家评审主要是从选题的技术可行性及创新度方面进行评价。这种科研人员与评审专家及管理人员之间的信息不对称给管理工作带来了诸多不便。只有提高大数据运用能力及技术，才能更好地处理学术不端行为。 2.1.3? ?信息化管理欠缺，信息共享不畅 由于在各部门中运行的管理系统，互不关联且种类不一，使数据格式及种类存在很大差异，导致科研管理过程中收集的数据种类繁杂，信息共享渠道不通畅。此外，高校之间发展不平衡，产生了很多信息孤岛。这种信息共享程度低的状态制约着信息系统整体的发展，影响科研项目的科学决策与项目成果转化效果。 2.1.4? ?信息化基础薄弱，信息安全管理有待加強 高校科研管理中的信息安全问题，包括从科研计划到成果、从科研项目人员到知识产权安全保密以及参与科研评价中的专家组人员审核信息。但从以往发生的科研泄密和科学越轨行为看，我国科研管理者的信息安全意识有待提高。一方面，体现在安全意识缺乏，本应该从机制和保密期限上规避信息安全事故，但各种资料泄露的事件时常发生。另一方面，体现在对法律法规学习不透彻，我国科研和管理人员没有充分了解和认识《保密法》的内容。 2.2? ?云计算、大数据技术对高校科研管理信息化建设的作用 2.2.1? ?数据分析预测，提高科研管理水平 大部分的科研选题采用传统方式，这种单一性的方式难免让目标选题与社会需求脱节或科研工作者难以把握社会最新热点，使科研成果产生的社会效益大打折扣。应用大数据技术可以既实现选题科学化，也避免研究工作的重复性，挖掘社会效益突出的需求，提高选题的针对性。大数据技术通过对众多信息资源的关联分析，找出数据的相关性，提取有价值的信息，经过数据清洗、转换、重构进入数据仓库，然后通过合适的数据工具对数据进行加工处理，最终转化为知识。 2.2.2? ?减少资金投入，实现资源共享 云计算用到的服务器等硬件设施，由于在基础设施层做了统一连接，因此可以有效减少高校对硬件设施的投入。对信息的操作只需要通过操作终端进行，通过软件可以实现资源共享。此外，云计算技术以网络上大数据的来源为基础，有效降低了服务器存储和维护数据的压力。云计算的方式不仅降低了高校的硬件投入，还方便高校获取资源。 2.2.3? ?终端信息管理，提高数据安全性 云端存储了大量保密数据，不用备份，也不用担心丢失。在云平台上操作的信息可以在任意点恢复，并多时间段自动备份。这种方式使花费更低，减少了不必要的底层管理工作。云桌面的维护部署工作，保证了终端系统的安全性。终端安全管理功能，不仅实现了终端数据的集中和统一，还减少了高校大量的桌面维护工作，提高了桌面维护支持的服务水平。 2.2.4? ?科技信息查重，学术道德监督 采用大数据技术强化高校学术监督已经成为趋势，科研论文的查重现已处于实践阶段。但这还不够，高校科研部门可采用大数据采集和预处理技术、大数据隐私与安全技术，通过数据处理、计算等加强学术监督。大数据技术应用在科研选题和申报的前端环节，能够核对和判断科研申报人员采集的照片、数据信息和表格等原始材料，还能识别申报书的剽窃及造假问题，有利于科研部门在源头规避学术不端的行为。 3? ? ?云计算、大数据技术在高校科研管理信息化建设中的应用建议 3.1? ?完善科研管理体系构建，做好顶层设计 大数据背景下，创新科研管理模式，找到科研与数据化管理模式的内在联系。运用大数据、云计算及物联网驱动管理出现的新模式，在科研管理中掌握科研任务各阶段完成情况，从整体上把握科研设备、资金运行情况以及相关前沿领域的最新情况。同时，加强信息管理上的基础设施建设，搭建科研信息管理平台，优化顶层设计，实现科研资源的优化配置。 3.2? ?提高云计算、大数据背景下的科研管理认知水平 高校科研管理部门需要加大云计算和大数据观念的宣传力度，推动科研工作人员转变观念。不管是研究选题还是数据来源，基于大数据思维进行选题、研究，更好地发挥科研工作的社会经济价值。同时，还需要进行必要的科研管理观念和责任意识培训。学校要积极组织相关管理人员，探索交流管理方式，更新管理理念。 3.3? ?培养兼具科研管理和数据管理能力的复合型人才 科学的管理离不开专业的管理人员，培养具有高水平专业知识的管理人员进行管理创新工作，是高校实现管理创新的基础。科研管理离不开数据管理，因此需要一批信息处理人员、分析研究人员、数据库处理人员，且这些专业人员必须精通数据分析及相关知识。这对科学研究的工作人员提出了更高的标准，同时加大力度培养并引进优秀人才完成这项工作。 4? ? ?结 语 云计算、大数据技术的普及，给高校科研管理带来了机遇与挑战。高校的科研信息化水平较低，极大地影响了我国创新事业的发展。高校科研管理者应意识到信息化建设的重要性，积极采取措施加强学校科研信息化建设。要顺应大数据和云计算的发展潮流，完善科研管理体系建设，做好顶层设计工作，发挥科研工作的最大效用。同时，提高科研管理者在大数据和云计算背景下的管理意识和能力，打造兼具科研管理与数据管理能力的复合型人才，更好地满足高校科研管理信息化建设的长远需求，促进科研成果转化以创造更多的社会经济效益，为实现中国梦做出应有的贡献。 主要参考文献 [1]付平德.基于大数据的智慧物流模式构建[J].物流技术，2018（1）：135-139. [2]杨林海.云计算在高校计算机实验室建设中的应用研究[J].信息与电脑，2016（12）：248-250. [3]袁靜怡.浅析大数据与云计算的关系[J].数字通信世界，2017（11）：143，156. [4]王莉莉.高校科研管理信息化中的问题和对策分析[J].中国校外教育，2020（6）：48-49. [5]邹亚霏.大数据背景下我国科研管理的问题与对策研究[D].武汉：武汉科技大学，2018. [6]张宇.大数据背景下提升高校科研管理水平的一些探索[J].西北工业大学学报：社会科学版，2015（2）：112-116. [7]阮小伟，蔡茜.基于云计算下的高校信息化管理应用研究[J].信息系统工程，2017（6）：120. [8]梁子裕.大数据视阈下的高校科研管理[J].重庆交通大学学报：社会科学版，2018（4）：127-131，136. [9]杨维荣.大数据时代高校科研管理创新研究[J].科技管理研究，2015（14）：1-4. |
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