大数据时代科技项目管理的优化创新路径分析
韩洋洋
天津市科学技术信息研究所 天津 300060
摘 要： 当前我国围绕习近平总书记的重要讲话精神，要建立科技强国，而其中科技项目管理具有非常重要的意义。同时随着云物大智移技术的发展，尤其是大数据技术，给科技项目管理优化创新带来了绝佳机遇，为此，本文围绕大数据探索了科技项目管理优化创新的路径，仅供参考。
关键词： 大数据；科技项目管理；优化创新
科技项目管理在一定程度上相当于是项目管理的分支，它是针对项目形式进行科学研究活动的全过程管理，包括对科技项目申报、立项、实施、结项、验收等过程的管理。随着电子信息技术的进步，现在大数据已经在深刻地改变了很多传统行业或专业，现在数据已经成为非常重要的资产，对于优化管理意义重大，对科技项目管理同样如此。
一、科技项目管理的一般方法
基于引言部分的阐述，科技项目管理涉及到科技项目从申报立项到成果转化这个过程的管理。其中除开科技项目实施是由专门的单位来执行以外，其他各个环节都有科技管理部门的参与，管理过程相对可知、可控。但因为很少介入项目实施过程，而使项目实施出现很多不确定因素，但这个部分又是科技管理部门最关注的环节。所以科技项目管理的重点就在于项目执行过程管理，而目前主要采取的方式是通过评估来了解项目执行情况。具体方法包括如下几种。
其一，统计调查，这是利用统计学原理，基于相关的指标数据，来进行分析判断。这种方法下数据的真实性需要依靠项目单位的信用度来保证。
其二，项目检查，一般采用听取汇报或者是现场查证的方式来获取评估数据。这种方法取得的数据可靠性可以保证，但是效率很低，花费的时间长，项目执行单位不排除作假可能。
因为工作的关系，我的微信朋友圈里，有一半是娱乐圈的人。我发现了一个有趣的现象，明星们几乎都不发自己的照片，而不是明星的那些人几乎都在发自己的照片。这很好懂，因为明星看自己照片看到快要吐了……他们的自我已经被充分地展现过，在这方面很有安全感、很满足。所以，偶尔发一碗馄饨汤，或是买到的一件衣服，就足够了。
其三，项目汇报，这种方法是项目执行单位向科技管理部门进行汇报，提交项目执行情况。优点是效率高，但也需要项目执行单位有很高的信用度。
微电网技术涉及先进的电力电子技术、计算机控制技术、通信技术等,世界范围内尚无统一、规范的微电网体系技术标准和规范。目前,微电网的发展还存在诸多瓶颈。
表6是区分国有企业和非国有企业样本组的回归结果。在投资过度样本组中，无论是M1增长率的回归系数还是M2增长率的回归系数，国有企业样本组的绝对值都明显大于非国有企业样本组。在投资不足的样本组中，国有企业样本组M1增长率回归系数的绝对值也大于非国有企业样本组。前述三组回归结果的P值也证实了国有企业的投资效率(投资过度)对货币政策的敏感性更强。尽管在投资不足的样本组中，国有企业样本组M2增长率回归系数的绝对值小于非国有企业样本组，但在表6关于国有企业样本组、非国有企业样本组的四组回归结果中，有三组结果证明了国有企业的投资效率(投资过度)对货币政策的敏感性更强。这支持了假说2c。
分析数据可能存在量纲不同的情况，如体重和身高，它们量纲不同，体重可能在40-60kg间，身高可能在140-170cm之间，那么就需要进行数据标准化处理。若直接用原数据分析，可能会加强数值较高的指标在分析结果的作用，削弱数值较低的指标在分析结果的作用。数据标准化公式：
二、科技项目管理的优化创新路径
首先，项目申报阶段，完成基本的申报材料审查后，利用大数据分析对项目进行针对性的审查，验证科技创新项目与相关扶持政策、产业发展等方面的吻合度，进一步挖掘现有科技创新项目数据库、项目成果数据库、文献资料库当中的数据，进行大数据分析，对比申报项目，确定项目是否必要。同时现在征信系统相对完善，可利用数据挖掘算法，挖掘数据，分析申报人或单位的信用，进行多层次的对比审查。
(一)优化创新路径
科技项目管理是针对科学项目的全过程管理，一般方法存在很大缺陷，即无法准确科学评估项目执行情况。现在国科党组发[2019]1号文件指出狠抓改革任务落实落地，营造良好科研创新生态，其中要深入推进科技计划管理改革，要求完善统一的国家科技管理平台，按不同权限开放共享，优化科技项目协调、评估、监管机制，强化统筹协调，简化项目申报和过程管理，合并财务验收和技术验收，实施绩效分类评价，优化完善科技计划项目管理流程。针对这样的要求，大数据技术为科技项目管理的优化提供了坚实的技术支撑。
第四，科技管理部门委托第三方机构对项目进行独立评估。
其次，针对项目立项的必要性和可行性进行数据分析论证，基于立项项目在国内外的现状、技术水平、研发内容、技术路线、实施方案、科研能力、科技人才、经费来源、落实情况等信息，围绕大数据，挖掘关联性数据，分析论证项目的可行性和必要性。
最后利用文献资料库等资源，利用大数据分析来实现项目技术水平、研发内容、实施方案等方面的调研。同时可针对项目执行单位科研水平、研究成果进行客观统计分析。进一步基于实验室信息系统、仪器共享数据库、科技人才库、技术研究中心信息库等数据可以针对项目申报单位的人才、设备等情况进行针对性调研分析，判断项目申报单位的科研水平。同时结合科技管理部门、税务部门、工商部门等的信息库，可实现对项目申报单位财务状况进行分析，可判断其资金调配能力，确定财政支持方式。同时要求项目执行单位借助计算机与网络技术向科技管理部门公开研发进度，科技管理部门则依托企业信息库、科技文献数据等，对执行单位的财务状况、资源共享情况、科技研究成果产出状况等进行实时跟踪分析，监控项目进度，再结合科技管理部门一般方法尤其是现场查验方法，对项目执行情况进行综合评估。
(二)优化创新思考
大数据技术应用，关键是要有数据，而且是海量数据，当然还需要专门的数据分析工具，从海量数据中挖掘关联数据进行大数据分析。这既是大数据技术应用过程，也是科技项目管理基于大数据来进行优化创新的过程。所以要认识到大数据时代，科技项目管理的优化创新需要坚持，在当前环境下要持续地围绕大数据进行科技项目管理优化创新。
笔者认为现阶段还需要进一步完善数据库信息，并强化数据库信息的应用。同时要坚决杜绝信息孤岛，强化各部门之间数据共享，形成一个基于大数据的考核体系，并联合工商、银行、税务、企业等信息，形成庞大的信息数据资源库，如果要查一个单位，基于大数据就可以快速分析、判断这个单位的情况。进一步要研究利用大数据来预测科技项目管理走向，在智慧化道路上前进，围绕大数据来推动科技项目管理持续优化创新。当然也可以帮助项目申报单位选择最佳的科技计划支撑体系，预测项目前景。围绕这样的体系，还可以实现预警功能，例如当项目执行过程当中发生目标调整、内容变更、项目负责人变更、技术方案变更等对项目执行有重大影响的情况时，基于大数据分析快速预警，可实现实时高效的过程监控。如果采用传统的报告制度，不排除项目执行单位作假的可能，对科技项目管理不利。
三、结语
综上所述，大数据时代，大数据技术为科技项目管理优化创新提供了强大的技术支撑力量，围绕大数据可以重新构建科技项目管理流程，并在实践当中逐步的进行优化改善，所以要求要围绕大数据，坚持应用大数据，一步一个脚印地进行优化。上文对此进行了简单的分析，可能存在不足，但希望有参考价值。
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