信息技术环境下科技管理数据服务模式创新研究

［摘 要］随着信息技术的快速发展，科技管理数据服务模式正面临着巨大的变革。传统的数据服务模式已经无法满足现代科技管理的需求，因此需要创新科技管理数据服务模式。本文阐述了创新科技管理数据服务模式的必要性和可行性，提出了创新科技管理数据服务模式的思路和方法。通过研究发现，创新科技管理数据服务模式可以提高科技管理的效率和质量，促进科技创新和经济发展。

［关键词］信息技术；科技管理；数据服务模式；创新

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.21.041

［中图分类号］TP391 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）21-0140-03

0" " "引 言

在信息技术高速发展的今天，数据已经成为科技管理中的重要资源。随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，科技管理数据的获取、处理、分析和应用方式都发生了深刻的变化[1]。传统的科技管理数据服务模式已经无法满足现代科技管理的需求，因此需要创新科技管理数据服务模式[2]。科技管理数据服务模式的创新是适应信息技术发展的必然要求[3]。本文旨在研究信息技术环境下科技管理数据服务模式的创新，希望能为科技管理数据服务模式的创新提供有益的参考和借鉴，促进科技创新和经济发展。

1" " "信息技术环境下我国科技管理数据服务模式分析

在信息技术环境下，科技管理数据呈现海量、多样、快速变化等特点。随着科技不断进步和应用领域不断扩展，科技管理数据的需求也在持续增长[4]。为满足这些需求，需要对科技管理数据服务模式进行创新。

1.1" "科技管理数据服务模式创新分析

这种融合涉及从多源、异构的数据资源中定位、提取和转换知识，并将这些知识组合应用于问题解决，这主要体现在以下几个方面。

1.1.1" "数据处理速度

在大数据时代，数据生成的速度非常快，因此需要更快的数据处理和分析能力[5]。通过使用先进的人工智能技术，知识融合可以更快地处理和分析大量数据，从而更快速地提取有用的知识[6]。

1.1.2" "知识表示方式

传统的知识表示方式可能无法充分捕捉现代数据中的复杂模式和关系[7]。人工智能的方法如深度学习等可以更好地表示和组织知识，使得从数据中提取的知识更加准确和全面。

1.1.3" "智能化决策

人工智能技术可以帮助实现自动化的决策过程，通过机器学习和专家系统等技术，可根据现有数据预测未来趋势，从而做出更加明智和准确的决策[8]。

1.1.4" "情境适应性

现代的知识融合不仅关注数据的处理和分析，还强调知识的情境适应性。信息技术环境下的科技管理数据服务模式中的知识融合在很多方面都得到了提升和改进，尤其是在自动化、智能化等方面取得了显著的进步。这为科技管理和决策提供了更加准确、全面和及时的信息支持（见表1）。

1.2" "服务模式的特点

1.2.1" "基于内容精加工的服务模式

服务的有效性体现在基础数据情报向有价值信息的转化上。以用户需求为出发点，提供精细化的数据资源内容管理。

1.2.2" "基于内容粗加工的服务模式

提供的数据报告相对简单，技术数据整合、科技政策法规和科技管理数据等仅处于初步分析状态。服务方式直接，流程简洁。

1.2.3" "基于参考咨询的服务模式

用户通过互联网、电话传真等方式提出具体需求，服务机构提供专家级的解读报告，但报告可能不够详尽。

1.2.4" "基于个性化定制的科技数据服务模式

服务模式针对特定用户群体，提供高度个性化的服务。用户反馈和交流是服务改进的主要依据。用户中心地位突出，服务精准度高。由于服务的个性化程度高，可能难以适应大规模或多样化的用户需求。

2" " "信息技术环境下现有科技管理数据服务模式的不足

现有的科技管理数据服务模式在数据获取、处理、分析和应用等方面存在诸多不足，如数据质量不高、数据处理效率低下、数据安全和隐私保护不足等。

2.1" "数据获取方面的不足

数据来源有限。现有的科技管理数据服务模式往往依赖于特定的数据来源，如政府部门、科研机构等，这些来源的数据可能不够全面及时，无法满足多元化的需求。由于数据采集的复杂性，影响数据服务的可持续性。

2.2" "数据处理方面的不足

数据处理效率低下。现有的数据处理流程可能较为烦琐，导致处理效率低下，无法及时满足用户的需求。随着数据量的不断增长，数据处理面临的挑战也越来越大。数据质量参差不齐、数据来源的多样性及数据采集过程中的误差，导致现有科技管理数据服务模式中数据质量往往参差不齐，给后续数据分析和应用带来困难。

2.3" "数据分析和应用方面的不足

分析方法单一。现有的科技管理数据服务模式在数据分析方面可能过于依赖某种特定的分析方法，忽略了其他有效的分析手段，导致分析结果的片面性。应用场景有限。由于数据质量和处理效率等方面的限制，现有科技管理数据服务模式在应用场景上可能存在一定的局限性，无法满足更广泛领域的需求。

2.4" "数据安全和隐私保护方面的不足

数据泄露风险。现有的科技管理数据服务模式在数据安全方面可能存在一定的隐患，如数据存储、传输和处理过程中可能出现的泄露风险，给用户和企业带来潜在的损失。隐私保护不足。在数据采集和使用过程中，可能涉及用户隐私信息的泄露问题。现有科技管理数据服务模式在隐私保护方面可能存在一定的不足，需要加强相关法律法规的制定和执行力度。现有科技管理数据服务模式在数据获取、处理、分析和应用等方面存在诸多不足。为了解决这些问题并推动科技管理的创新发展，需要从多个方面入手进行改进和优化。

3" " "信息技术发展对科技管理数据服务模式的影响

信息技术的发展为科技管理数据服务模式的创新提供了有力支持。例如，大数据技术可以实现对海量数据的快速处理和分析；云计算技术可以实现数据的分布式存储和处理，提高数据处理效率；人工智能技术可以用于数据的智能分析和预测，提高数据分析的准确性和可靠性。为了满足科研用户的需求，科技管理数据服务需要不断创新和改进。

4" " "信息技术环境下科技管理数据服务模式的创新思路和方法

利用云计算技术实现数据的分布式存储和处理，提高数据处理效率；利用人工智能技术进行智能分析和预测，提高数据分析的准确性和可靠性；加强数据安全和隐私保护，建立完善的数据安全管理体系和技术防护体系；推动数据开放和共享，促进数据的流通和利用，提高数据的价值。

强化数据整合与标准化。整合各类科技管理数据，实现数据互通，打破信息孤岛。制定统一的数据标准，确保数据的准确性和一致性，为后续的数据处理和分析打下基础。在科技管理数据服务中，找准服务需求至关重要。针对不同服务主体的需求，需要采取相应的服务模式，以满足其决策支持或整体性解决方案的需求。

建立数据服务平台。该平台应具备强大的数据处理能力，支持多种数据源的接入，提供快速的数据查询和访问服务。“一站式”检索服务平台是实现这一流程的关键。该平台整合了各种数据资源和服务，使用户能够在一个平台上完成检索、获取和使用数据的全过程。这种服务模式为用户提供了极大的便利，节省了时间和精力，提高了数据使用的效率。数据服务的新程序也注重数据的处理和质量管理。

采用微服务架构。将数据服务模块化，这种架构可以提高系统的可扩展性和灵活性，便于后期维护和升级。推动数据驱动决策，利用数据分析结果为科技管理决策提供支持。通过数据可视化、预测模型等方式，帮助决策者更好地理解数据，做出科学决策。为了更好地满足不同用户的需求，提供更广泛的数据源和精准的服务，需要搭建一个集成化、协作化、智能化和可视化的开放服务平台。

做好顶层设计，开展精准服务。为了提供更精准的数据服务，需要做好顶层设计。在设计科技管理大数据平台时，应充分调研各类用户对科技管理服务的需求，包括社会公众、政府决策、科学研究和企业科技攻关等。根据不同用户群体的需求，可以实现四大类精准服务：一是面向社会大众提供基础性信息与数据公开服务。二是通过分析用户的检索词、页面停留时序等技术，将科研成果向潜在用户进行关联推送，满足他们对科技信息的兴趣和需求。三是面向政府机构提供科技管理决策支撑的情报数据服务。提供低人力成本的智能化产业分析报告、计划项目管理关键环节的数据统计支撑服务等，为政府决策提供科学依据和数据支持。四是面向科学研究的支撑服务。

建立反馈机制。允许用户对数据服务进行评价和反馈，根据反馈不断优化数据服务模式，提高服务质量。加强人才培养和引进，培养一批既懂信息技术，又懂科技管理的复合型人才，为科技管理数据服务模式的创新提供人才保障。鼓励多方参与合作，特别是与政府、企业、研究机构等多方合作，共同推进科技管理数据服务模式的创新。通过合作，可以实现资源共享、优势互补，加速创新进程。推动科技管理数据服务模式的创新发展，满足新时代的科技管理需求，促进科技创新和经济的持续发展。

为保证科技管理大数据平台既源于需求，又高于需求，需要持续跟踪和研究各类用户的需求变化和技术发展趋势，及时调整和优化数据服务的内容和方式。还要加强与地方政府、情报服务机构等的合作，共同构建特色产业知识服务平台，将大数据平台的服务延伸至市县的创新型园区。在地方特色方面，可以根据地区的创新发展情况，灵活使用平台数据，实现大数据平台对创新的宏观辅助功能。例如，可以通过分析地区产业布局、创新资源分布等数据，为地方政府制定科技创新政策提供科学依据；面向相同产业研发机构的共性需求，可以与地方情报服务机构合作，共建特色产业知识服务平台，提供定制化的数据服务和解决方案。还要注重线上与线下的结合。通过线下调研、用户访谈等方式，及时收集用户的需求和反馈意见；设立专门的服务团队或窗口，为用户提供技术咨询、数据解读等线下服务支持。

5" " "结 论

通过创新的数据服务模式，可以更有效地管理和利用科技数据，提升科技管理的效率和质量。本文深入探讨了科技管理数据服务模式的创新，旨在为科技管理的进一步发展提供理论支持和实践指导。通过分析信息技术环境下科技管理数据的特点和需求，以及现有数据服务模式的不足，提出了科技管理数据服务模式的创新思路和方法。这些新技术的应用有助于推动科技管理的现代化进程，促进科技创新和经济可持续发展。

主要参考文献

［1］王琪.大数据视域下科技创新平台建设存在的问题与对策［J］.互联网周刊，2023（18）：38-40.

［2］刘若鸿，孙全民.大数据背景下高新技术企业服务模式创新路径研究：基于内蒙古自治区的探索与实践［J］.科技创业月刊，2023，36（5）：115-118.

［3］郭永辉，冯媛.新时代科技情报嵌入式服务模式研究［J］.情报理论与实践，2023，46（8）：21-27.

［4］糟玉庆，赵捧未，尹丽英，等.面向政府宏观科技决策的科技管理数据服务模式构建［J］.科技管理研究，2023，43（2）：167-176.

［5］柴苗岭，邹弈星，谭荣志，等.面向农业产业知识服务的科学数据与科技文献关联研究与实践［J］.农业图书情报学报，2022，34（3）：37-50.

［6］张云.浅谈科技管理云平台构建［J］.电子元器件与信息技术，2021，5（11）：83-84，87.

［7］施振佺，郭畅.大数据驱动的高校科技管理决策研究［J］.科技管理研究，2021，41（21）：24-29.

［8］于洁.云环境下科技管理数据服务模式［J］.中国高新科技，2021（15）：66，70.