大数据时代科技项目管理的优化创新路径分析

程思博

（华电电力科学研究院有限公司北京分院，北京 100039）

0.引言

社会发展强劲的源动力就是大数据技术，大数据技术的迅猛发展推动了我国的发展进程，加快了迈向全新信息时代的脚步。与此同时，大数据技术的进步也难以避免地冲击了传统的科技项目管理模式，优化创新路径后的新型科技项目管理模式也正渐渐成为各行业在信息时代背景下的主要竞争优势。在信息时代，大数据为科技项目管理带来的既有便利也有挑战。科技是第一生产力，更应该深入分析研究数据。所以，有关大数据时代科技项目管理的优化创新路径的分析具有较强的现实意义。

1.科技项目管理的思维变革

1.1 大数据可以通过样本查看总体

由于数据来源和分析技术有局限性，项目管理工作中使用小数据，只能使用随机抽样对数据进行处理，借助整体数据分析部分组成的内在原理。小数据分析在个别情况下具有可行性，但是不能给科技项目管理提供强有力的数据支撑。现有条件下，大数据技术可以帮助科研单位获取更有价值的数据，并且也能运用数据分析技术准确深入地发现事物的本质，进而在专业化角度上提高科技项目管理模式的合理性。因此，借助思维方式的调整，科技项目管理可以对数据的强大力量在顺应的同时进行有效化利用[1]。

1.2 混杂的兼容数据

在运用大数据的科技项目管理中，要求数据更加精准，这对事物本质及规律的分析有积极的推动作用。传统的数据思维的使用在当前的信息时代有着较大的局限性，如果要想顺应大数据时代的发展趋势，就必须进行相对完善。几乎所有的大数据都是非结构性的数据，信息量也是非常巨大，倘若只是追求数据准确性，便难以获得有效的数据进行分析。因此，科技项目的管理思维在大数据时代需要数据容错率的提高，即便是某些看似无结构的数据也要尽可能地进行规律分析。

1.3 数据关联性的重要作用

所谓数据的关联性，就是通过数据之间的相互联系尽可能地对数据价值进行挖掘和延伸，使得事物本质规律表现得更加全面而精确。一般来讲，数据本身是客观的，但是分析和应用数据，却是科技管理工作中的一种具有主观性的活动。如果能够拥有数据获取技术，并且技术稳定的话，只有优化数据分析应用思维，才能程度最大化地为科技项目管理的决策提供强劲的数据支持。从“为什么是这个数据”转变为“这个是什么数据”，把研究主题转移到数据信息的关联性上来，这样就能更大程度上降低分析失误的可能性，某种程度上也可以促进科技管理数据的规模扩大。不仅可以对事物目前的内在本质进行解读，还可以对事物未来的发展进行前瞻性的分析。

2.科技项目管理在大数据时代所面临的问题

大数据技术在传统的科技项目管理中并没有得到足够的重视，大数据通常被看作只是简单调节的社交工具，借助通讯工具实现信息传递的有效化，完成一般意义上的社交内容数字化转型，只是优化了原有的单位组织结构和部分工作结构，实际上还没有触及改革机构内部的文化机制，仍然保持着僵化思维，是很难融入大数据的时代环境中去的。大数据庞大繁杂的信息量也给单位管理造成了巨大阻碍，令有关主体很难对大数据背后的价值进行深入分析，传统科研部门不易于适应这一变化。

数据有效化研究难以展开的一大原因是，科研单位往往缺少优秀先进的信息分析技术，存储空间具有局限性。在当前信息时代背景下，大数据中数据结构固有化的情况并不多，非结构性的数据则有一个相当大的比重，并且占比还在持续增加。传统的处理方法很难挖掘出数据背后的深层价值和意义，需要将一般数据处理为结构性数据才可以更顺利地开展后续的数据研究，这项工作非常复杂且难度系数较高，要求具有非常强的数据处理能力，数据的有效性和精确度都会对其他方面产生重要影响[2]。

信息安全隐患也是科技项目管理运用大数据技术的争议之一。虽然大数据的信息搜索功能更加便捷，更便于工作人员进行管理，但是部分数据却又会涉及个人及单位的隐私问题，如果因为系统崩溃或者操作不当等内外原因造成信息流出，将会给科研单位和个人造成巨大困扰，这是大数据技术应用带来便利的同时与之相伴的不可避免的风险。

3.科技项目管理的创新路径

3.1 在科技项目的管理模式中应用大数据

能源行业在大数据时代拥有了更多的宣传途径，常常借助各种调查研究采集固有数据，但是这种方式过于笨拙，不能适应快节奏的时代脚步，具有滞后性。不过可喜的是，大数据技术可以进行前瞻性预测，科研部门在网上对数据进行采集分析，可以较快掌握市场动向，以便及时调节对应项目，保证项目的实效性。科研部门对自身分析并进行优化改革也可以借助大数据来了解部门本身的实际情况，促进科技项目稳定发展。科技项目管理的部署在大数据时代的环境下也必须进行更进一步的改革。传统科技管理模式中，通常是单位领导担任管理者，但是随着现在大数据时代的到来，管理工作中的主要任务都是以数据为导向，尽可能地降低了人为因素影响，提高了决策部署的合理性、科学性。在信息时代，科研部门需要积极进行数据管理平台的构建，以数据为基点，最大程度挖掘数据本身及背后的价值，这样就可以制定并运行符合自身实际情况的管理模式，保证单位运行的高效性。并且以市场为导向，借助分析数据研发更有市场价值的产品，从全面分析的数据中对此后发展的各方面进行前瞻性预测，有助于及时调整发展部署，增强市场适应性，提高科技能力水平[3]。

3.2 科技项目管理的创新模式路径

能源行业在信息时代面临的不仅是机遇也有挑战，必须发展科技项目，在项目管理中转变思维，充分掌握并使用好大数据，有效融合项目管理部署和数据深层涵义，提高科学部署的精确程度，提升单位效益。信息时代追求复合型人才，必须大力引进数据方面的人才，只有这样才能有效利用复杂的数据，获取数据的应用价值。部门可以采用内培、外聘相结合的模式，以及提高薪资待遇等方式扩大数据管理人才的来源，科技项目数据平台完善之后将具有“感官”的功能，从数据上支持科技项目管理，向管理人员提供动态的实时信息，数据平台的发展已经成为科技项目管理工作的推动力之一，实现数据的有效应用。在信息时代，通过深入分析并预测数据，项目管理者能够获取更及时的数据信息，以便做出决策或者随时更新部署。数据平台在处理海量信息的同时，也促进了科技项目管理工作的进一步发展。在总体上加大监管力度的同时实施严格的分级制度，依据不同数据的不同价值和保密程度，划分相应的监管等级，做到区别化监管，并且最好将责任落实到人，实现责任细分，奖赏分明。只有做到这些，处理科研过程中遇到的数据安全问题才能有一个更完善的状态，是科研单位正常运行的有效保障。

4.结语

能源行业要想继续发展就必须顺应时代潮流，通过大数据技术进行科技项目管理模式的优化创新。首先革新管理思维，不能过于僵化保守、拒绝新思想，转变管理思维是优化创新路径的第一个难关。在此基础上，从数据获取、平台构建、模式创新等多个路径对科技项目的管理进行最大限度的优化。总而言之，借助科技项目管理的数据化实践，既可以保证科研单位在大数据时代的市场竞争力，还能为能源行业未来的可持续发展夯实基础。