大數據時代科研知識數據的治理路徑創新

雷曉斌　鄭紹紅

【摘 要】隨著大數據時代的到來，數據成為科研管理工作中的重要資產?？蒲兄R數據治理強調綜合利用大數據提供的技術手段，依靠信息技術實現對科研知識數據的捕獲、存儲和重新使用，進而實現科研知識數據的共建共享，提高科研知識數據開發、加工、利用的效率。從知識數據治理視角來看，目前科研機構還面臨數據共享度低、信息化挖掘分析不夠、科研管理決策機制守舊等問題，應該進一步建設并完善科研知識數據治理體系，構建更加完善的科研知識數據共享機制，完善科研資源的配置模式，使科研知識數據發揮更大的作用。

【關鍵詞】大數據;科研管理;知識;數據;治理

【中圖分類號】G252;G258.6【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2020）07-0008-03

當今時代，數據的價值越來越被人們所重視。隨著互聯網普及率的提高和新一代信息技術的突破，社會的信息化程度顯著提升，大數據時代已經到來。數據日益成為國家重要的戰略性資源和推動實體經濟發展的核心要素，正在對社會管理的各項決策產生越來越重要的影響。2020年3月30日，中共中央國務院發布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，將數據提升為比肩土地、勞動力、資本、技術的第五大生產要素，“推進政府數據開放共享、提升數據資源價值、加強數據資源整合和安全保護等措施”被提上重要議程[1]。對于科研機構而言，在大數據時代，如何提高數據在科研管理中的作用，形成依托知識數據提升治理水平的良性機制，將決定其科研管理能力的高低，并將影響國家科研創新事業的發展[2]。

1 科研知識數據治理的內涵及特點

1.1 科研知識數據治理的含義

知識是人類以信息的方式對自然、社會和思維方式與規律的總結，是人類社會實踐中經驗與認識的反映，是客觀世界的信息經過人腦思維加工、重組、提煉形成的系統化信息集。數據作為信息的載體與表現形式，是對客觀事物的表征與邏輯歸納[3]。廣大科研機構及其從業人員在開展科學研究和科研項目管理的過程中，會搜集、形成大量的情報信息、文獻資料、科技成果、研究工具和創新方法等，它們構成科研管理過程中的知識數據。這些知識數據，貫穿于每一個科研機構及其從業人員科研管理實踐工作的始終。

在現實工作中，每一個科研機構都會面臨海量知識數據的治理問題。國際數據管理協會（DAMA）認為，“數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合，數據治理的最終目標是提升數據的價值”。對于廣大科研機構來說，科研知識數據治理就是綜合利用大數據提供的技術手段，依靠信息技術實現對科研知識數據的捕獲、存儲和重新使用。從這個角度而言，科研知識數據治理的基本功能是追求知識數據的共建共享，也就是要使科研知識數據在不同人員、不同時間、不同地點實現共建共享，從而提高科研知識數據開發、加工、利用的效率?？蒲兄R數據治理是加速推進科研事業創新發展的基礎，是科研管理工作優化的重要環節[4-5]。

1.2 科研知識數據治理的特點

1.2.1 科研知識數據治理的協同性

科研活動及科研管理是由不同的主體加以實施的?？蒲谢顒拥膶嵤┲黧w是科研活動的主要推動者，隨著科研活動的深入開展，研究者會搜集到大量的文獻資料和情報信息，并形成一定的科技成果、研究工具和創新方法，這形成科研知識數據的一個重要來源[6]。同時，科研管理的實施主體要根據科研管理工作的需要，對相關的科研過程和科研成果數據進行整理與加工，形成大量的過程性與結果性知識數據，這構成科研知識數據的另一個重要來源[7]。所以，科研知識數據的來源是多方面的，其治理需要科研活動與科研管理的不同主體相互協作，共同對科研知識數據進行有效治理。

1.2.2 科研知識數據治理的共享性

科研知識數據雖然是由不同的主體通過各自的途徑構建的，但是要實現對科研知識數據的有效治理，就必須讓不同主體構建的科研知識數據實現共享共通，打破不同主體之間科研知識數據的界限，使不同的主體在不同的時間、不同的地點可以通過共享的方式，對其他主體構建的科研知識數據進行訪問與使用，從而真正打破數據之間的鴻溝，形成科研知識數據的“大池塘”，方便不同的主體在科研知識數據庫“大池塘”里各取所需。

1.2.3 科研知識數據治理的技術性

科研知識數據的治理是以技術手段為基礎來實現的。從科研知識數據的收集與表達，到科研知識數據的分析與研究，再到構建模型對科研知識數據進行定量或定性的數據管理，都需要借助數據庫及相關的信息加工技術、數據分析工具等來實現。信息技術與分析工具越完善，越有利于對科研知識數據進行系統化、可視化、模型化的加工與處理，從而更加充分地發揮科研知識數據的功能與作用。隨著大數據時代的到來，各種數據采集、分析、應用的工具越來越多樣化，給我們對科研知識數據進行深度加工奠定了良好的技術與工具基礎。

2 大數據時代科研知識數據治理面臨的問題

隨著大數據時代的到來，國家相繼實施了“互聯網+”戰略和國家協同發展戰略，為廣大科研機構帶來了巨大的創新環境和發展機遇[8]。作為引領國家科技創新與發展的中流砥柱，如何創新科研管理模式，盡快適應國家發展戰略的新路徑，成為擺在廣大科研機構面前的歷史課題。一方面，我們必須充分肯定廣大科研機構在人才儲備、技術開發、知識積累、資源匯聚等方面具備的優勢。另一方面，我們也要清醒地看到，大數據時代科研機構的科研管理工作還面臨數據共享度低、信息化挖掘分析不夠、科研管理決策機制守舊等問題，使科研知識數據治理在現實中難以充分發揮作用。

2.1 知識數據共享度低

目前，國內大多數科研機構都非常重視信息化手段建設，并根據自身科研業務需要建設了適用各種網絡環境的OA系統，較大地提高了科研辦公的效率。然而，這些OA系統大部分是用于日常各種綜合行政事務的審批，對知識數據庫的建設遠遠不足以支撐一線科研業務的需求。即便是有一定的考慮，也僅僅是各種非結構化的數據（各種文件、紙質材料、人員經驗等）。由于科研過程中產生的知識數據集中性低、共享性不足，從而導致各級領導和科研管理、業務人員之間難以及時、準確地掌握、查詢機構積累的科研知識數據。從技術路徑而言，科研知識數據的管理需要從源頭進行跟蹤，涵蓋科研知識數據的全生命周期，包括科研知識數據獲取、科研知識數據組織、科研知識數據共享、科研知識數據沉淀與復用、科研知識數據整合與創造等眾多環節。然而，目前大部分科研機構在科研知識數據的共享、沉淀與復用等環節還存在許多不足之處，導致很多知識無法跨機構、跨部門、跨人員共享，人員離職、組織結構變遷等常常導致科研知識數據的流失[9]。

2.2 信息化挖掘分析不夠

數據的意義是挖掘，也就是要“從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中”，通過聚類分析、關聯挖掘、分類檢測、數值分析等方式，將那些隱含于內但是仍未被人們知曉的意義與聯系提取出來，為人們進行更加深入的數據理解與應用創造條件。目前，國內大多數科研機構的科研管理信息化工作還停留在“就系統談系統”上，科研知識數據的特性、分析方式和挖掘目標理解和實踐得不夠深入，對科研信息的獲取主要局限在表層，加之科研知識數據分析的手段比較簡單，難以深入發現和提取科研知識數據的內部聯系與意義，從而制約了科研管理工作中管理質量和管理效率的進一步優化和完善。與此同時，由于科研管理信息系統和其他管理系統的信息關聯度較低，加上多種因素的影響，導致這些系統相互之間的信息通道沒有被完全打通，事實上造成了科研管理系統與其他系統之間存在信息孤島的現象，數據的共享與挖掘難以實現。

2.3 科研管理決策機制守舊

以業務為導向依然是國內廣大科研機構實施科研管理和決策的內驅動力，科研管理者往往容易忽視對科研管理信息化手段的建設，其主觀能力素養還需進一步提升[10]。同時，科研管理機構內部各個部門的信息化建設，往往存在單干的現象，各個部門都只從自身管理需求出發開發管理平臺與系統，對不同部門之間知識數據的共享等問題缺乏一盤棋的考慮。再就是由于激勵機制不健全，部分科研業務人員更愿意“獨享”科研成果，對個人所分享的知識數據是否能得到同等開放的回饋持觀望態度，一定程度上也影響著科研機構科研知識數據治理的高質量發展。

3 大數據時代科研知識數據治理的路徑

在大數據的時代，如何提高科研知識數據的系統治理水平，已經成為科研機構提升管理與治理能力的關鍵問題。針對目前科研管理機構在科研知識數據治理方面存在的問題，我們認為，應進一步加強并完善科研知識數據治理體系建設，構建更加完善的科研知識數據共享機制，完善科研資源的配置模式，從而使科研知識數據在科研機構的循數治理工作中發揮更大的作用。

3.1 進一步強化知識數據治理體系建設

科研知識數據治理需要對有關數據資產進行規范化、信息化、數字化的管理，同時應用大數據、機器學習、自然語言處理和知識圖譜等數據挖掘技術對重要數據進行分析以提供決策支撐[11]?？蒲袡C構需從科研能力和服務能力的角度上對科研知識數據進行科學管理與應用?？蒲袡C構應當建立支持數據化管理與決策的制度保障，通過優化數據資源配置、實施規范的數據管理方案，運用大數據技術進行知識與數據的二次開發，形成以數據管理模式優化和科研質量提升為導向的科研知識數據治理體系，打造“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的科研管理工作機制，推動科研管理工作中的管理理念與管理方法的進步，建設基于數據的感知、分析、決策、優化工作制度，逐步實現科研知識數據治理的數字化、數據化與現代化。

3.2 進一步推動形成知識數據共享機制

科研知識數據共享的障礙是企業文化、組織信任氛圍與學習機制、個體知識共享能力與意愿、隱性知識共享、激勵機制等多方面因素共同作用的結果[12]。要推動科研機構的知識數據共享，首先，需要從企業管理層重視知識沉淀與知識共享的重要意義，正確意識科研知識數據管理的作用及實施知識數據治理的必要性。其次，需要管理層面向全體員工進行知識管理的宣傳和教育，要讓每一位員工都意識到科研知識數據治理的意義與作用，要求全體員工投入到科研知識數據治理中，通過明確的績效考核激勵激發員工參與科研知識數據治理的積極性。最后，要提升相關工作人員的知識數據管理理念與管理技能水平，對相應的員工進行定期的專業培訓，鼓勵員工積極主動地去學習新的、先進的知識數據管理方法。

3.3 進一步完善科研資源配置模式

推動科研知識數據治理，還需要利用數據的治理、分析和決策支撐能力完善科研資源的配置模式。首先，組建并聯結數據資產庫和科研數據資源庫，通過數據的采集、清洗、關聯等方法，實現科研人員庫、科研經費庫、科研成果庫、科研項目庫等數據資產庫及實驗室數據源、實驗儀器數據源等科研數據資源庫的互聯互通。其次，面向科研管理機構發展目標建立適當的評判模型庫，利用數據分析方法，計算評價科研資源庫、科研數據源等的參數和規則模型。最后，利用量化評價模型建立數據化的科研資源管理方案與決策支撐管理方法，發揮科研知識數據輔助決策的功能，實現基于大數據治理、分析與決策的科研資源配置機制，進一步完善科研資源的配置模式。

4 結語

重視并充分發揮科研知識數據對于促進科研工作治理的價值，對于大數據時代的科研機構具有重要意義。當前，科研機構對于科研知識數據的重要性認識還需要提高，對于科研知識數據的挖掘與應用還存在諸多不足。這就需要科研機構增強科研知識數據治理的基本理念，完善科研知識數據治理的技術與路徑，形成依托知識數據提升科研工作治理水平的良性機制。

參 考 文 獻

[1]中共中央國務院.關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見[EB/OL].http：//www.gov.cn/zhengce/

2020-04/09/content_5500622.htm，2020-03-30.

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