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摘 要：对于企业的进步与发展而言，技术竞争力是衡量其实力的重要指标之一，而专利作为企业创新性发展的主要代表，是技术智能、商业智能以及经济智能的主要载体，可以说专利一定程度上代表着企业的技术竞争力。基于此，需要对专利进行广泛的管理与分析工作，建立完善的评价体系对企业的技术竞争力做出相对准确的判断，这无论是对于理论研究还是对于实际工程应用都有一定的意义。本文将对以专利大数据为基础建立的技术竞争力分析方法进行一定的研究，以对企业技术竞争力这一指標进行评估，为企业的发展提供一定的技术支持与参考。
关键词：专利；大数据分析；技术竞争力
一、大数据分析的发展以及分析方法介绍
1.1 大数据管理技术
随着科学技术水平的不断提升，单一学科的发展不再适应时代发展的需求，致使学科交叉更加频繁，这也导致全新的先进技术不断产生发展。而与此同时，一项新技术的诞生往往相匹配的有专利进行申请，近年来给予技术的专利量不断的增加。因此需要采用一定的方法对已有的专利数据进行查询、分析研究以及汇总展示等，对如此庞大的数据进行研究也是一项困难的工作，需要基于大数据研究出管理与分析系统，对其中涵盖的数据快速准确的分析，分析的结果对于企业的决策可以起到一定的促进作用。但是当前针对专利大数据下企业技术竞争力的研究工作不是很多，现有的分析方法也因为无法适应大体量、多元化、快捷性信息而无法在大数据时代有所作为，需要进行改进。
1.2 技术竞争力介绍
企业的业务发展与建设中，技术竞争力是体现其综合实力的重要指标，而对技术竞争力进行分析也是对公司展开评估的重要手段，这种分析结果对于公司的运营管理以及下一步战略决策有着重要的意义。在衡量企业的技术竞争力时，专利数据可以作为重要的参考，而在对专利数据进行分析的过程也是技术评估的过程。提升企业的技术竞争力，能使得企业在经济市场中拥有更加广泛的影响力，从而将自身生产的商品或者服务有效的输出，而技术竞争力的评价指标主要有竞争指数、比较优势指数等。在大数据时代，对专利数据进行分析研究，可以建立起一种基于大数据建立的技术竞争力分析模型，利用这一模型可以有效的得到技术竞争力的分析参数，作为评估结果，对企业发展起到一定的促进作用。
二、基于专利大数据分析管理模型研究
在对大数据进行分析时，需要对如此庞大的数据集进行采集、管理、存储、分析等工作，因此需要采用各种管理平台简化大数据处理过程，其中分布式管理平台、数据采集平台以及数据库及其数据转化机制应用最为广泛。
2.1 分布式管理平台Hadoop介绍
这一平台是谷歌公司开发的一种开源实现框架，借助于简单的编程模型实现大规模数据的有效处理，Hadoop平台主要由分布式数据存储系统HDFS和并行使数据处理模型MapReduce组成。其中分布式数据存储系统HDFS可以实现单个文件的拆分，并将拆分产生的模块进行保存，而其涵盖的元件NameNode可以对整个数据集中的元数据进行保存，拆分产生的数据HDFS数据可以以单独数据的形式保存在DataNode板块，与此同时，用户可以对保存的数据进行访问与管理，对目录下所存的文件以及模块数据利用启发式算法进行写入与读取，这样文件可以利用这一平台进行保存与读取。而并行使数据处理模型MapReduce的主要功能是对主节点分配的任务进行处理，将大文件划分为小块之后进行并行处理，之后再将分块处理的结果汇合，得到最终结果。
2.2 数据爬虫工具介绍
数据爬虫工具Nutch是在Hadoop平台的基础上发挥作用的网络爬虫软件，包括数据服务器和客户端，分布节点之间通过进程间通信的方式进行联系，这一工具可以对大规模数据进行有效处理，在HDFS模型对数据进行存储于管理以及MapReduce模型分布计算之后，Nutch可以对数据进行采集以及解析，并读取数据中涵盖的关键信息，并以文本信息的方式保存至数据库。
2.3 数据库管理工具
数据库中保存的数据也需要进一步的管理与分析，而非结构数据库平台HBASE可以实现数据库的不断拓展，存储机制相当强大。另外结构数据库MySQL作为小型关联式数据库管理系统，可以在低成本基础上快速的实现数据库信息的管理，并且在多种型号的计算机中都可以得到应用。
三、基于专利大数据的技术竞争力研究
3.1 建立分析模型
企业的技术竞争力对于企业的市场竞争以及整体发展相当重要，因此基于专利大数据建立技术竞争力分析模型意义重大，在建立分析模型时，首先应当进行源数据的采集，并将其以标准化格式存储至数据库，之后基于专利进行技术主体研究，对数据进行分析，主要包括关键词的提取以及根据不同的主题对数据信息进行分类等，之后根据分析结果记性技术竞争力指标加权工作，得出最终的综合评价结果。
3.2 分析指标体系的确定
技术竞争力评价体系是企业发展与决策的依据之一，而基于专利大数据进行的技术竞争力分析中评价主要有两个层面。首先是专利产出的数量以及年增长率等，更深层次的需要注重专利质量分析工作，主要包括技术注意的新颖的、成熟度以及集中度的信息，通过这些评价指标得出更为客观的技术竞争力评价指标。
四、结语
综上所述，技术竞争力时体现企业发展前景以及市场竞争力的重要指标之一，而技术竞争力一定程度上体现在专利之上，无论是专利的质量还是数量都可以作为技术竞争力评估的指标，因此基于专利大数据进行技术竞争力分析时，借助于先进的大数据管理平台可以实现数据的采集、管理、存储、分析等工作，为企业的下一步发展提供参考意见，更好地促进企业的进步。
参考文献：
[1]曹树金， 王志红， 刘慧云. 论大数据时代下的图书情报学教育——基于iSchool院校“大数据”相关课程调查及思考[J]. 情报理论与实践， 2017， （12）.
[2]路霞. 基于多维鲁棒数据质量分析模型的中文专利法律状态信息清洗研究[D]. 南京理工大学， 2017.
[3]李文娟， 刘桂锋， 卢章平. 基于专利分析的我国大数据产业技术竞争态势研究[J]. 情报杂志， 2015， （7）.
[4]汪满容， 刘桂锋， 孙华平. 基于专利地图的全球大数据技术竞争态势研究[J]. 现代情报， 2017， （1）.
关键词：专利；大数据分析；技术竞争力
一、大数据分析的发展以及分析方法介绍
1.1 大数据管理技术
随着科学技术水平的不断提升，单一学科的发展不再适应时代发展的需求，致使学科交叉更加频繁，这也导致全新的先进技术不断产生发展。而与此同时，一项新技术的诞生往往相匹配的有专利进行申请，近年来给予技术的专利量不断的增加。因此需要采用一定的方法对已有的专利数据进行查询、分析研究以及汇总展示等，对如此庞大的数据进行研究也是一项困难的工作，需要基于大数据研究出管理与分析系统，对其中涵盖的数据快速准确的分析，分析的结果对于企业的决策可以起到一定的促进作用。但是当前针对专利大数据下企业技术竞争力的研究工作不是很多，现有的分析方法也因为无法适应大体量、多元化、快捷性信息而无法在大数据时代有所作为，需要进行改进。
1.2 技术竞争力介绍
企业的业务发展与建设中，技术竞争力是体现其综合实力的重要指标，而对技术竞争力进行分析也是对公司展开评估的重要手段，这种分析结果对于公司的运营管理以及下一步战略决策有着重要的意义。在衡量企业的技术竞争力时，专利数据可以作为重要的参考，而在对专利数据进行分析的过程也是技术评估的过程。提升企业的技术竞争力，能使得企业在经济市场中拥有更加广泛的影响力，从而将自身生产的商品或者服务有效的输出，而技术竞争力的评价指标主要有竞争指数、比较优势指数等。在大数据时代，对专利数据进行分析研究，可以建立起一种基于大数据建立的技术竞争力分析模型，利用这一模型可以有效的得到技术竞争力的分析参数，作为评估结果，对企业发展起到一定的促进作用。
二、基于专利大数据分析管理模型研究
在对大数据进行分析时，需要对如此庞大的数据集进行采集、管理、存储、分析等工作，因此需要采用各种管理平台简化大数据处理过程，其中分布式管理平台、数据采集平台以及数据库及其数据转化机制应用最为广泛。
2.1 分布式管理平台Hadoop介绍
这一平台是谷歌公司开发的一种开源实现框架，借助于简单的编程模型实现大规模数据的有效处理，Hadoop平台主要由分布式数据存储系统HDFS和并行使数据处理模型MapReduce组成。其中分布式数据存储系统HDFS可以实现单个文件的拆分，并将拆分产生的模块进行保存，而其涵盖的元件NameNode可以对整个数据集中的元数据进行保存，拆分产生的数据HDFS数据可以以单独数据的形式保存在DataNode板块，与此同时，用户可以对保存的数据进行访问与管理，对目录下所存的文件以及模块数据利用启发式算法进行写入与读取，这样文件可以利用这一平台进行保存与读取。而并行使数据处理模型MapReduce的主要功能是对主节点分配的任务进行处理，将大文件划分为小块之后进行并行处理，之后再将分块处理的结果汇合，得到最终结果。
2.2 数据爬虫工具介绍
数据爬虫工具Nutch是在Hadoop平台的基础上发挥作用的网络爬虫软件，包括数据服务器和客户端，分布节点之间通过进程间通信的方式进行联系，这一工具可以对大规模数据进行有效处理，在HDFS模型对数据进行存储于管理以及MapReduce模型分布计算之后，Nutch可以对数据进行采集以及解析，并读取数据中涵盖的关键信息，并以文本信息的方式保存至数据库。
2.3 数据库管理工具
数据库中保存的数据也需要进一步的管理与分析，而非结构数据库平台HBASE可以实现数据库的不断拓展，存储机制相当强大。另外结构数据库MySQL作为小型关联式数据库管理系统，可以在低成本基础上快速的实现数据库信息的管理，并且在多种型号的计算机中都可以得到应用。
三、基于专利大数据的技术竞争力研究
3.1 建立分析模型
企业的技术竞争力对于企业的市场竞争以及整体发展相当重要，因此基于专利大数据建立技术竞争力分析模型意义重大，在建立分析模型时，首先应当进行源数据的采集，并将其以标准化格式存储至数据库，之后基于专利进行技术主体研究，对数据进行分析，主要包括关键词的提取以及根据不同的主题对数据信息进行分类等，之后根据分析结果记性技术竞争力指标加权工作，得出最终的综合评价结果。
3.2 分析指标体系的确定
技术竞争力评价体系是企业发展与决策的依据之一，而基于专利大数据进行的技术竞争力分析中评价主要有两个层面。首先是专利产出的数量以及年增长率等，更深层次的需要注重专利质量分析工作，主要包括技术注意的新颖的、成熟度以及集中度的信息，通过这些评价指标得出更为客观的技术竞争力评价指标。
四、结语
综上所述，技术竞争力时体现企业发展前景以及市场竞争力的重要指标之一，而技术竞争力一定程度上体现在专利之上，无论是专利的质量还是数量都可以作为技术竞争力评估的指标，因此基于专利大数据进行技术竞争力分析时，借助于先进的大数据管理平台可以实现数据的采集、管理、存储、分析等工作，为企业的下一步发展提供参考意见，更好地促进企业的进步。
参考文献：
[1]曹树金， 王志红， 刘慧云. 论大数据时代下的图书情报学教育——基于iSchool院校“大数据”相关课程调查及思考[J]. 情报理论与实践， 2017， （12）.
[2]路霞. 基于多维鲁棒数据质量分析模型的中文专利法律状态信息清洗研究[D]. 南京理工大学， 2017.
[3]李文娟， 刘桂锋， 卢章平. 基于专利分析的我国大数据产业技术竞争态势研究[J]. 情报杂志， 2015， （7）.
[4]汪满容， 刘桂锋， 孙华平. 基于专利地图的全球大数据技术竞争态势研究[J]. 现代情报， 2017， （1）.