基于大数据的科研数据管理服务探究

2020-11-28程洁丹

中国科技纵横 2020年19期

程洁丹

（中国国际战略研究院，北京 100101）

0.引言

大数据是信息时代的重要产物，在这样的时代背景下，电子商务、社会网络以及移动物联网实现了快速的发展，互联网的边界以及应用范围越来越广，其中数据呈现出爆炸式的增长态势。大数据时代的到来使人们的工作行为以及思维理念产生了明显的变动，数据在各行各业以及业务职能领域中扮演着重要的角色，并且成为了一个非常关键的生产要素。

1.大数据

作为一个抽象的概念，大数据的内容和形式比较复杂，不同学者对大数据的解读有所区别，但是大部分学者注重对重要特征的分析和研究。结合已有的研究结论可以看出，大数据是一个集合体，主要以技术和资源之间的紧密融合为依据。从大数据本身来看，大数据的增长速度非常快并且规模较大，复杂程度较高，大部分主要以半结构化以及非结构化的数据为主，通过数据集合形成一个数据库。其中传统的数据挖掘比较低效，同时难以真正实现数据资源的合理配置及利用。另外，常用技术所发挥的作用微乎其微，最终导致数据集难以发挥相应的作用，无法为数据决策分析以及组织提供工作依据。如果站在大数据的公用角度来进行分析，那么大数据主要以较大规模的数据高效处理为依据，更好地体现结构化的增长态势，非结构化数据以及半结构化数据也会发挥一定的作用[1]。通过对大数据的有效利用来对未来的发展规律以及现状进行简单的预测及分析，因此大数据公用的分析及研究最为关键。

2.基于大数据的科研数据管理服务的可行性

在人类文明进程快速发展的今天，我国正式进入了信息社会。信息社会中所包含的科学研究以及科学实验越来越复杂，并且数据量呈现快速发展的态势。其中数据存储媒介的差异比较明显，所涉及的数据机构的数据类型非常丰富及多元，科研数据主要是指在科学技术研究过程中所获得的各种原始数据，这些原始数据反映了客观世界的变化规律具体特征及其本质。结合目前研究活动的开展现状分析可以看出，工作人员需要通过对数据的有效归纳以及系统整理来更好地体现科研活动的发展价值以及实践意义，促进科学数据的有效整合以及归纳[2]。对于科研数据的搜集工作来说，大部分离不开科学研究工作的有效落实。科学家会主动发起实验，参与工作人员则需要设计实验步骤以及实验的相关注意事项，整体的数据总量非常惊人。

构建系统完善的理论体系。另外，在大数据环境下，传统的科研数据管理工作已经不符合时代发展的要求，先进的技术以及丰富的经验能够更好地体现科研数据管理工作的本质价值，充分彰显大数据技术的重要作用，更好地提升科研数据管理服务工作的可行性以及社会价值。

3.基于大数据的科研数据管理服务部的策略

综合上文的简单论述和分析不难发现，对科研数据管理服务工作来说，大数据的利用非常重要并且作用非常显著。科研工作人员以及相关参与主体必须站在时代发展的角度，了解科研数据管理服务工作的现实问题，找准大数据的切入点以及突破口。站在不同的角度，真正实现组织层面向管理层面的有效过渡，其中实践层面的创新以及改革非常关键[3]。管理层需要明确目前的管理对象以及具体的纲要标准，加强对数据资源的有效开发以及管理，通过有效的保存以及整合，更好地提升整体的数据服务质量。

3.1 科研数据存储和共享服务

科研数据的数量比较庞大，因此数据的整理以及存储非常重要。管理工作人员需要利用现有的大数据技术，加强对科研数据的存储，真正实现这一数据的有效共享，为数据的再次利用打下扎实的基础，其中科研团队也能够在此基础上实现数据共享。目前，许多科研技术工作人员着眼于项目研究工作的实质条件，真正实现对数据的有效存储、管理、共享和保存，构建完善的服务体系。临时数据为存储库的构建也取得了明显的效果，这一点能够更好地体现数据的使用价值，为不同的研究团队提供数据共享服务，确保研究工作的有效落实以及改革。其中科研数据的进一步存储以及共享服务需要贯穿于整个管理工作的始终，管理工作人员需要注重技术分析以及研究，明确具体的存储以及共享服务要求，确保科研数据的灵活应用以及配置，真正实现不同数据资源的有效利用以及分析。

3.2 科研数据检索与导航服务

这一服务非常特殊，但是作用比较显著，能够给予用户更多帮助，确保用户在海量复杂以及结构多元的数据中找到自己所需要的研究数据，提升最终科研数据的准确率以及利用率。其中科研数据库的设计最为重要，导航以及检索功能是核心，用户可以直接输入不同的关键词，了解自身所需要的数据。通过对科研数据集的有效索引实现科研活动与数据之间的完美匹配，这一点能够更好地体现科研数据管理工作的针对性以及有效性。另外，工作人员还需要明确具体的研究方向，加强对科研数据的分类整理，通过原数据的准确描述来更好地彰显导航服务以及分类检索服务的重要价值及作用，确保各项科研活动的顺利开展。需要注意的是，科研数据检索与导航服务工作的实践性和应用性比较强，管理层需要抓住科研数据检索工作的重点以及难点，明确具体的导航服务要求，在进一步调整以及改革的过程中确保对症下药，更好地彰显不同管理模块的重要作用以及价值。

3.3 科研数据分析服务

在大数据环境下，数据的数量和质量有了明显改变，种类越来越多并且结构非常复杂。因此在对这类科研数据进行分析、组织以及挖掘时，技术工作人员必须注重科研数据的价值分析以及深度研究，了解科研数据分析服务工作中所包含的数据计算统计要求，明确具体的大数据技术，尽量避免时间和空间的局限性。既要关注数据的抽取，又要了解项目科研数据的有效计算以及统计，关注对最终分析结果的研究[4]。另外，管理工作人员还需要提供相应的研究链接，积极实现不同部门之间的有效互动，更好地为科研数据管理工作提供有力的支持。服务的系统性和针对性比较明显，对工作人员的要求比较高，因此在开展科研数据管理服务工作的过程中，管理层需要主动利用不同的大数据技术，加强对科研数据管理工作的投入及支持力度。抓住科研数据分析服务工作的重点以及难点，在进一步调整以及改进的过程中确保不同资源的合理利用，真正实现科研数据分析服务工作的进一步创新与改革，确保科研数据管理服务工作能够发挥相应的作用及价值。