基于大数据、云服务的科技情报工作思考

陈露

摘 要：我国随着社会各方面问题的急剧增长，科技情报工作面临着更多的矛盾。很多学者对大数据和云服务有着不同的理解，社会各界都非常关注这方面的理论。

关键词：科技情报工作；大数据；云服务；影响

随着社会各方面问题的急剧增长，科技情报工作面临着更多的矛盾。很多学者对大数据和云服务有着不同的理解，社会各界都非常关注这方面的理论。

一、情报学与科学范式：基于大数据云服务的情报学

情报学服务于科学（Science），科学又反向作用于情报学。科学以“范式”来标志其特征，情报学与科学范式自然密不可分。伴随着社会信息化的高度发展，科学研究的主导范式与研究手段经历了4个阶段的变迁。作为“数据密集计算”科学的第4范式，其内涵可以理解为基于大数据驱动、以“云服务”为手段的科学范式。由此我们也可以推断：情报学发展的必由之路只能是“基于大数据云计算的情报学”。事实上，我们可以发现：情报学的研究从来没有离开过数据。二战后，美国科技信息爆炸的知识困惑问题，在Vannevar Bush的带领下走向了用机器管理大规模数据，并为科学研究所用的探索与发展之路。这已经标志着情报学从诞生之初就与大规模数据结下了不解之缘。综合利用多来源、多形式的数据是现代情报工作的鲜明特点。如何快速地获取准确数据、高效地分析海量数据、清晰地解读系列数据是情报工作者当前面临的严峻挑战。以“基于大数据、云服务的科技情报工作思考”为题目，希望起到抛砖引玉的作用。

二、大数据、云服务在科技情报工作中展现出的特点

1.大数据的特点。对于大数据的主要特点公认的有4个：①信息的数量是非常庞大，信息化的时代人们对信息的输出量是非常多的。就像每个人问一个问题，那么，世界上这么多人问的问题自然就是一个很可观的数字。②信息的种类是复杂的，试想每个人都会有不同的想法，这就像哲学中提到的世界上不会有完全相同的两片叶子一样。所以，在大数据的信息时代，信息的类型没有准确的划分，种类非常的复杂。③价值非常高，这里的价值指的是信息的本身具有的可用性。在信息时代大数据显示出来的价值这个特点给情报的工作带来了一些非常棘手的问题。④信息处理的速度是非常快的。这个特点与传统的信息数据处理是有非常不同的区别的。信息飞速增长的时代，大数据的第四个特点非常的考验科技情报工作的工作效率。在浩如烟海的信息中快速的，有效率的處理信息就相当于在掌握着重要的命脉。

2.云服务的特点。所谓的云服务就是在云计算的基础上提供各种各样的任职就是云服务。云服务最大的特点就是这样的服务必须以互联网为载体进行数据的输出和发送。用一个比较浅显的例子来形容云服务，就是假如有一个工厂，最开始的用电是通过比较简单，但是漏洞很大的单一的一个发电机进行全厂的供电，但是后来电厂建立了，这个工厂用电的方式从原本一台发电设备变成了一个由这个建立的电厂进行统一的输送电流模式，两者的道理是一样的。

3.大数据、云服务对科技情报工作带来不同影响。在科技情报工作中两个非常重要的部分就是信息的查找和知识的构成，在大数据和云服务的充分运用下，给科技的情报工作带来了不同方面的影响。基于大数据、云服务的特点首先叙述它们给科技情报工作带来的优点：①它们能够为科技情报工作快速的提供不同的信息，提高了科技情报工作的效率，而且能够充分的节省科技情报工作的可用资源，为科技的情报工作做出了重要的作用，但同时它们给科技情报工作带来的不利的影响也是不容忽视的。大数据时代信息的数量非常的庞大、种类繁多，这需要科技情报工作花费大量的时间区分信息的有效性和混淆性的信息。科技情报工作对于处理其带来的负面影响时，还需要有足够的创新性和继承发展性，来应对不同的科技情报工作，促进科技情报工作的快速发展。

三、大数据与云计算、云服务的关系

大数据与云计算是关系紧密的两个概念。广义上，大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用等多方面的技术，包括海量分布式文件系统、并行计算框架、NoSQL（Not Only SQL，指非关系型的数据库）、实时流数据处理以及智能分析技术，如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。狭义上，大数据技术是指从大量、多样、分散和异构的数据集中提取有用信息的核心技术，包括实时流数据处理以及智能分析技术等。云计算之所以一经提出就得到广泛关注，是因为它使得人类“将计算能力作为公共事业设施来提供”的梦想变为现实。其关键技术是GFS、BigTable和MapReduce，这3项技术是Google为了巩固其搜索领域的核心地位而提出的。Google提出将文件和数据分割成块，以便支持分布式存储和并行处理，实现海量数据存储并提升大数据量下的快速数据处理。因此可以说，云计算的核心是业务模式，本质是数据处理技术，云服务体系。由此看出，云计算技术是广义大数据技术的一部分，也是狭义大数据技术的基础。可以说，大数据是资产，云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据研究的核心问题。

四、大数据应用思考

在全球数据爆炸性增长的同时，大数据中的大部分并没有在质与量上得到整理、结构化，无法获得有效的应用。情报工作者可以通过开展处理与应用的深度研发，以促进大数据的应用：①收集、存储、结构化各研究领域的多种观测及测量数据、模拟数据，研究开发大数据各个阶段的通用基础技术；②数字环境下科学研究相关的系统和机制研究；③以情报科学技术领域的研究者为中心，与环保生命科学、防灾等有关领域的研究者在对等的立场上，建立领域间的合作，应用灾害领域有关的大数据来防灾减灾；④加强国际合作，建立培育具有大数据应用技能的数据科学家、数据应用专家、数据分析师的机制。通过这些工作，促进作为我国发展平台的大数据应用，努力解决新知识创造、科技创新以及社会与科学课题，通过创新来强化新型产业、新型市场的诞生和国际竞争力。

结束语

总之，在信息高速发展的时代，数据已成为人们公认的属性，科技情报工作只有有效地处理好大数据、云服务的不足，才能有效利用大数据、云服务为科技情报工作带来更多的优势。

参考文献

[1]贺秀英.浅谈基于大数据、云服务的科技情报工作思考.2017.

[2]周晓敏.探讨基于大数据、云服务的科技情报工作分析.2018.