关键词：大数据背景；企业专利；专利管理
引言
在迅猛发展的经济信息时代，专利作为知识产权的重要组成部分，在企业发展中所起的作用尤为重要，已经成为企业生存发展和市场竞争的一大利器。企业要想实现健康稳定的发展，必须重视专利的管理工作；企业要想逐步踏入全球竞争的舞台，必须认识到专利的重要性并将其纳入到日常管理工作中来，这也是企业做大做强的根本保障。专利管理是集技术、法律和流程于一体的综合性管理工作，具有复杂性、多样性和灵活性。笔者就企业专利管理的现状作简要分析，并就如何做好专利管理工作做了一些探讨。
1企业专利现状分析
1.1专利保护和侵权意识淡薄
在全球化的环境及市场竞争下，各国已将专利保护的触角延伸至全世界范围，申请专利的地域保护范围也非常广泛。而相比之下，许多企业虽已具备专利保护意识，但是保护意识依然比较淡薄，不能真正认识到专利保护的重要性。此外，许多企业没有专利概念，更无保护和侵权意识，一直走仿冒之路，仿冒他人专利产品、专利技术，在市场经营和广告上随意宣传，以致专利纠纷频繁发生，给企业带来不可估量的经济损失。更有甚者，有些企业片面地认为只要拥有了先进技术和先进产品就可以占领市场，为企业带来利润，认为专利的支出是一项额外支出，会增加企业运营成本，完全没有意识到专利这种无形资产带来的高价值、高回报。
1.2企业专利大数据收集存在的问题
相对来说，专利数据的数量比较大，它不仅包括专利的相关文件和数据，还有其他文献资料。例如，人力资源资料、法律法规数据和市场资源资料等各类数据，绝大部分资料的数据总量可以用TB来衡量，还有少量的能达到PB级别。专利数据的来源相当广泛，而且其数据种类及数据格式十分复杂和繁冗，这些数据存在非结构化、结构化、半结构化等形式，比如报告、新闻、图片、视频、广告、网络博客等很多类别。换言之，与专利有关的数据类别多种多样，一些数据的获取比较困难或者存在一定的获取障碍等。
1.3考核机制和激励措施不健全、不完善
专利法第十七条规定，发明人或者设计人有权在专利文件中写明自己是发明人或者设计人。专利法第十六条规定，被授予专利权的单位应当对职务发明创造的发明人或者设计人给予奖励；发明创造专利实施后，根据其推广应用的范围和取得的经济效益，对发明人或者设计人给予合理的报酬。参与技术研发的发明人具有署名权，专利授权后发明人享有被奖励权。但是在多数企业发明人并没有得到相应的奖励,而且奖励并不按专利法规定数额进行发放，导致企业发明人创新能力得不到激发，没有积极性，不能很好地去研发技术和申请专利。
2专利管理建议
2.1增强知识产权保护意识，完善专利管理体系
企业内部应对全体员工进行定期的专利宣讲和培训，从企业宏观上了解专利是什么，专利有什么价值，从整体上提高知企业识产权保护意识，让每位员工了解知识产权的重要性，知晓企业专利是企业的无形资产，专利权是企业的核心竞争力。同时企业应制订并不断完善各项知识产权管理体系和管理制度，企业发挥知识产权制度对企业的创新引导作用，并将专利管理体系与企业生产和市场经营进行有机融合，争取使企业以最少企业的人力、物力和财力实现企业知识产权的规范管理。
2.2企业专利大数据收集问题的应对措施
在大数据搜集企业过程中，企业要解决其存在的问题，必须克服以下困难。首先企业数据容量过于庞大，搜集较为困难；其次，数据具有多元化特性；最后，数据的种类和形式多种多样 。只要克服企业以上3种困难，数据搜集的准确性、及时性和完整性才有保企业障。其实，企业专利管理相关人员完全可以根据专利检测和定企业制智能搜集软件进行数据搜集。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆除此之外，相关管理人员可以寻求商业数据提供商帮助，进一步将人工搜集和软件搜集结合企业在一起，进而有效解决大数据搜集难题。
2.3专利维护
专利维护是指在专利法定保护期内，专利权人依法向专利行政部门缴纳规定数量维持费使得专利继续有效的过程。专利维护的对象首先是已经授权的专利，根据最新的专利法规定，专利的专利权时间从申请日开始计算，发明专利有20年，实用新型专利有10年，外观专利有15年。由于行业以及公司的战略问题，也可以提前结束专利权利，因此专利维护时间是指专利从申请日或者授权之日至无效、终止、撤销或届满之日的实际时间。
2.4大数据时代专利信息整合与分析系统应用
2.4.1基于语义引擎数据采集处理
在过去的机器检索中，计算机只能识别字符匹配级别的用户输入企业信息，不能理解信息的含义，特别是在搜索专利信息的过程中。检索策略的设定和调整都需要人为操作。而随着计算机技术和人工智能企业的发展，通过对网络大数据的语义标注处理，使计算机能够从语义层级理解输入信息，例如，Apple 的语音识别工具 Siri，专利检索系统企业Patentics 等。都采用了语义引擎。在此基础上发展专利数据采集，例如企业实现语义专利信息检索，可以降低对专利分析人员个人能力的依赖，企业降低专利分析的成本。
2.4.2基于数据挖掘算法、预测分析和数据质量管理的专利分析
大数据分析的核心是数据挖掘算法。从海量数据中挖掘和使用企业价值信息，研究物体之间的相关性，从而发掘物体之间的差异与联系，企业利用这种相关性信息，可以实现定制化分析，并将专利分析的结果与企业需求结合得更加紧密。通过预测分析模型，可以从海量数据中获得企业存在规律性的信息，从而可以利用这些信息预测专利的发展趋势和企业技术，甚至行业的发展趋势。它允许企业根据专利分析的结果对专利企业的布局做出预先判断，由于专利发布的滞后，技术开发路线可以尽量避免影响专利分析的准确性。通过数据质量管理方法，借助质量管理方法和标准化数据处理流程对数据进行处理，它确保了高质量和可靠性的分析结果。
2.5努力解决专利管理中的各种问题
①为了解决企业软硬件资源设施落后的问题，企业要投入一定的人力、物力和财力，更新企业专利数据管理系统，建立与完善管理企业数据软硬件制度，这样一来，专利管理工作相关人员才能根据这些制度提升自身工作效率。通过及时的数据管理与处理结果的评价和监督，提升企业专利大数据管理效果 。②针对保障企业专利数据安全性的问题，企业一定要提高专利相关人员的保密意识，只有保障了专利数据的管理与分析安全，企业的经济发展才会更加顺利，企业的经营命脉才有保障。③针对企业专利数据时效性的问题，企业要想提升数据管理效率，就要把数据间的关联性控制好，将专利相关人员分组，让他们轮流处理专利数据，进而提升工作效率。如此一来，企业专利数据时效性不仅可以得到保障，企业还能更加科学合理地管理专利数据，有利于企业今后发展。④针对专利数据不完备的问题，企业专利相关人员在处理和分析数据时，一定要对专利数据进行预处理，对其筛选过后获得有效的数据，这样一来，企业专利数据不完备性问题就得到有效解决 。⑤针对企业专利数据异构性问题，企业要整合好数据系统，做好异构性数据分类与总结，这样不仅可以提高专利数据处理效率，还可以提升企业管理水平和质量。
结语
在当今技术竞争的时代，专利这种无形资产已然成为企业不可或缺的重要组成部分，在企业经营发展中所占据的地位不断提高。专利管理的优劣在一定程度上决定着企业知识产权的强大与否，一套成熟、完善的专利管理工作制度和一只专业的专利管理团队，可助企业利用拥有的技术资源和外界竞争对手的专利信息，通过合理布局和挖掘专利信息，以最少的人力、财力实现企业知识产权高效管理，进一步提高企业的核心竞争力。
参考文献
[1]钱婉，杨惠晰.我国初创企业知识产权管理现状与对策研究［J］.管理论坛，2018（6）：247.
[2]左良军，李立功．基于大数据技术的专利价值评估与筛选系统［J］．中国发明与专利，2018，15（10）：42-45.
[3]任成梅，马丽仪，洪成，等．大数据技术专利发展情况分析［J］．科技经济导刊，2018（1）：7-11．
论文作者:王勇燕
论文发表刊物:《科学与技术》2019年14期
论文发表时间:2019/12/4
标签：专利论文; 企业论文; 数据论文; 发明人论文; 语义论文; 信息论文; 知识产权论文; 《科学与技术》2019年14期论文;