大数据环境下科技情报研究模式的思考(2)
传统的科技情报研究模式由于局限于手工数据的搜集和分析,因此缺少技术预见性。同时,越来越多的战略决策需求需要通过筛选和分析海量的信息数据以获取前瞻性来判断,因此,急需开发以大数据为基础的信息预测与分析模式,为科技决策提供更好的情报支撑。这将是未来情报研究的大势所趋。
3 对新环境下建立科技情报研究新模式的思考
随着大数据的迅猛发展,目前的人力驱动型科技情报研究模式越来越无法适应不断变化的科研和决策环境要求,一方面,由于用户更加关注在科研生产管理或者个性化环境中获取解决问题的途径及具体方案,对科技信息资源的专业性、准确性及时效性要求日渐增高;另一方面,科研人员获取信息的能力大为提高,相对于情报人员能够更快、更准地搜集到更多的情报信息,致使专业情报人员的信息资源优势迅速下降。因此,迫切需要加快大数据管理与分析流程,开发新型数据驱动型科技情报研究模式,实现科技信息的有效利用,提供更加科学、更加准确、更高质量的情报素材。
3.1 转变传统情报研究模式,建立数据驱动型研究新模式
传统人力驱动型科技情报研究模式耗时长,知识管理能力有限,数据存储较为分散,导致共享率较低,很难实现有效利用。而数据驱动型科技情报研究新模式的概念框架主要通过大数据整理与分析方法来代替当前耗时耗力、以手工收集、分析信息为主的方式,实现数据的智能化检索、存储、处理与分析,使用新技术搭建各种数据集间的数据关联,以挖掘出有价值又可靠的信息。
数据驱动型科技情报研究模式通过采用大数据架构和工具,对各种权威网站和数据库资源梳理分析,以及文献资料调研和专家顾问等方式,挖掘、遴选和评价不同来源、不同类型的基础源数据,使情报研究人员能够迅速获取所需信息,同时又能灵活调用各种分析方法对其进行深度解析。
3.2 完善科技大数据及情报应用服务体系,变“被动式服从”为“主动式研究”
当前大数据背景下,情报工作急需转变工作模式,变“被动式服从”为“主动式研究”,通过跨部门、多层次的协同服务体系,展开新型数据驱动型情报咨询服务,主动策划各种系列化数据分析与情报研究报告的等情报产品,从而完善科技大数据及情报应用服务体系设计。
一方面,建设用户情景导向的科技大数据及情报应用服务产品体系,设立相应的精细化加工数据产品、情报报告和服务体系,全程参与型号研制、重大预研课题,并持续跟踪,及时了解重大课题或者项目所要攻克的技术难题。同时,我们还应对国外相关技术领域或者同行业标杆企业的最新动向、最新研究成果及专业发展方向等导向性信息进行全面跟踪,派专人负责日常积累及碎片式整理,利用已掌握的专业知识对所获取的情报信息进行分类筛选、深入挖掘、细致分析,以形成本专业领域中最具有深度、广度及专业性的情报研究报告,提高科技情报在科研生产中的战略地位。
另一方面,建立完善的专业领域情报数据与情报管理和共享机制,丰富数据平台在线服务和情报产品个性化订制服务,依托期刊、微信新媒体等平台,传播科技态势大数据与情报成果。同时,根据不同技术领域、项目的不同研制阶段的情报需求提供情报研究咨询定制服务,变“被动式服从”为“主动式研究”,提高情报应用服务的便利性、规范性和权威性。
3.3 培养大数据技术人才,提升情报人员数据挖掘与分析能力
情报人员是公司战略发展中的“耳目”与“尖兵”,“查全、查准”也不再是评价情报服务效果的核心指标,其素质高低直接影响情报服务质量。大数据背景下的情报研究能力越来越取决于数据转换为信息知识的能力,急需引入大数据技术培训,掌握在大数据平台上进行情报分析的方法与工具,通过智能化技术选择信息源和信息分析模型,进行更加高级、复杂的情报分析研究,提高情报人员数据挖掘与分析能力。
4 结束语
大数据的发展更突显科技情报的应用价值,情报工作需要充分体现在信息收集、处理与分析利用方面的既有优势,去粗取精,去伪存真,参与到大数据的发展应用过程中,并积极从大数据方面的成果中汲取对科技情报工作有益的思路、成果与方法,理解业务需求,熟悉相关技术方法,了解数据资源,以加强科技情报对本公司战略规划和技术发展的支撑作用。
文章来源:《水产科技情报》 网址: http://www.sckjqbzz.cn/qikandaodu/2021/0128/329.html
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