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摘 要：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。
关键词：大数据；科技项目管理；优化创新
随着大数据的不断发展，社会也有了很大的进步，在社会的发展中大数据发挥着重要的作用，科技项目管理也在时代的发展下融合大数据，也有了更加合理的管理和运作方法，使科技项目管理的优势效能进一步突显出来。科技项目中，引入了大量的电子信息技术，增加了管理的压力。科技项目管理时，注重大数据的运用，逐步改变传统科技项目管理的方法，完善管理的方法。
一、科技项目管理中的大数据分析
科技项目管理具有一定的特殊性，大数据可以向其提供全新、创新的服务，大数据内蕴含海量的信息资源，根据科技项目管理的需求，筛选有用的信息。大数据时代中，网络与信息是关键的因素，将其融入科技项目管理内，促进管理变革，同时促进项目的成型，积极提高科技项目管理的竞争力，加强科技项目管理，可以最大化利用大数据带来的机遇。
二、大数据时代中的科技项目管理模式
（一）创立管理平台
大数据时代，需要构建科技项目的管理模型，首要工作是创立管理平台，并且以科技项目管理要求作为根据，展开管理平台的规划。大数据时代，科技项目管理与管理平台彼此互相连接，管理平台客适当固定管理内容，同时不断完善管理手段，之后逐渐开展各项管理工作。与此同时，管理平台也许不断创新，参考大数据提供的相关信息，使平台能够进行优质化管理，从而使科技项目管理更高效，使科技项目管理信息的准确度得到保证。
（二）明确管理环节
在科技项目管理模式中，具体的管理环节是由大数据决定的，因为科技项目运作的效益和质量受到管理环节的影响，而且，现代科技项目具有多元化特征，其中所含资源十分丰富，故而大数据可规划管理缓解，从而更方便的对有效的管理信息进行选择，并对管理过程加以规范，进而取得更理想的管理结果。在大数据时代，管理环节应突出科技项目的管理需求，对管理环节中的内容进行调整和重组，从而有效提高科技项目信息资源利用率。借助管理手段来监督科技项目运行，可将大数据决策作用予以凸显。
（三）管理体系的运行
大数据背景下，科技项目管理工作中，管理体系必须具有前瞻性，不再被传统形式所限制，既使科技项目管理中出现的问题得到高效解决，还能够有效预测后期管理中可能存在的风险，避免发生管理问题。目前我国科学研究的基础是科技项目，在大数据时代中管理，需建构新的管理体系，进而对科技项目管理工作进行优化。
三、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。
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。
第四，科技管理部门委托第三方机构对项目进行独立评估。
四、大数据时代下科技项目管理策略
（一）政策制定及其管理
科技政策制定是一种宏观管理行为，其中包含大量管理信息，尤其数据信息十分丰富，因此有必要对相应的管理模型进行构建，以便大数据时代和宏观经济数据相融合，数据模型可以将其作为参数，政策制定也以模型分析的结果为重要的数据依据。在大数据时代，科技项目管理政策制定的措施体现在以下几个方面：首先，应制定科技项目的管理目标，在分析大数据之后了解科技项目发展趋势，以此为依据对管理目标进行制定，在科技项目管理中融入大数据信息；其次，全面分析科技项目相关数据，详细分析管理类数据，进而完善各项管理方案。另外，大数据时代中，科技产业成熟度可直接影响管理方案，因此可制定相关扶持政策，使得管理方案逐渐成熟；最后，制定管理方案时要对大数据的引导作用进行明确，对科技项目中管理方案的执行力度进行保证。
（二）政策执行管理
要有效的控制科技项目管理政策措施的执行，引入大数据分析，可以在一定程度上保证数据更精准，具有更明显的控制效果，在政策执行管理方面主要采取以下几点措施：首先，科技项目管理中，以大数据分析的结果为依据，对以前政策扶持的内容进行掌握，规划科技项目中增殖项，仔细分析科技项目管理中的诸多因素，推动科技项目政策的执行；然后，在大数据时代实施科技项目管理的
过程中要对行业的内部管理加以重视，将政策执行做好，使管理的作用能够得到充分发挥；最后，在科技项目管理政策措施的执行过程中，要采用大数据分析有价值的项目，使科技项目的价值得到提升。
（三）政策措施执行效果管理
政策措施连续执行具有显著的效果，但是也不能从根本上解决，实施仍然有一定的难度，因此有必要进行管理。从大數据分析层面来实施管理，需分析下列模型参数：第一，宏观价值。宏观价值也许是全国性的，也许是局部特定区域的，相对来说具有比较长的时间跨度，若无法达到模型周期，可对局部实施正向模拟，之后逐渐补全。另外，微观价值。某一行业群、企业群或典型企业都涵括其中，对技术、市场以及经济等价值变化进行重点分析。 （四）外围管理
在大数据时代，外围管理是科技项目管理中的重要内容，有非常丰富的管理内容。各类技术专家及技术人员、项目评审专家等都属于科技项目管理的内容，具体的又分为若干范畴，通常包括下面几个方面：首先，产学研对接。要有效的对其进行管理，具体子参数包括科研机构分析、项目层次、资金需求、人才需求、对接企业类型等；其次，是人才引进管理方面。通常而言，应仔细考虑企业人才稳定性与企业结构，之后再考虑人才流动性与人才来源，并深入考虑人才层次、政策扶持等，这些都可以为管理工作提供参考。同时应全面考虑。最后，项目的评审管理。科技项目管理涉及到比较多的内容，比如各种数据库、信息库等，均可为评审管理提供重要的数据参数。
五、科技项目管理的优化创新路径
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。
（一）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。
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，强化各部门之间数據共享，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。
六、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。
参考文献
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[2]谈力，江笑颜，李栋亮.新时期广东省科技计划项目管理制度改进路径研究[J]. 科技管理研究，2018，38（10）：176-181.
[3]王彦伟，赵青，王绪贵.面向过程和复用的科技项目管理体系———纽约州的实践及对中国省级科技管理的启示[J].科技进步与对策，2014，31（19）：115-119.
[4]秦渝.大数据背景下科技项目档案管理相关问题探讨[J].办公室业务，2017（6）：137.
[5]窦元春.电子信息时代下的企业科技项目管理与运作模式探究[J].科技与创新，2017（11）：94，98.
[6]陈海双.浅谈科技项目开发的财务管理及其改进[J].知识经济，2016（4）：25，28.
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[8]高曙东.大数据时代的数据管理战略—— 专访中国邮政储蓄银行信息科技部总经理汪航[J].中国金融电脑，2013（7）：25-28.
[9]徐旭良.大数据时代的科技项目管理 [J].电子制作，2015（2）：244.
关键词：大数据；科技项目管理；优化创新
随着大数据的不断发展，社会也有了很大的进步，在社会的发展中大数据发挥着重要的作用，科技项目管理也在时代的发展下融合大数据，也有了更加合理的管理和运作方法，使科技项目管理的优势效能进一步突显出来。科技项目中，引入了大量的电子信息技术，增加了管理的压力。科技项目管理时，注重大数据的运用，逐步改变传统科技项目管理的方法，完善管理的方法。
一、科技项目管理中的大数据分析
科技项目管理具有一定的特殊性，大数据可以向其提供全新、创新的服务，大数据内蕴含海量的信息资源，根据科技项目管理的需求，筛选有用的信息。大数据时代中，网络与信息是关键的因素，将其融入科技项目管理内，促进管理变革，同时促进项目的成型，积极提高科技项目管理的竞争力，加强科技项目管理，可以最大化利用大数据带来的机遇。
二、大数据时代中的科技项目管理模式
（一）创立管理平台
大数据时代，需要构建科技项目的管理模型，首要工作是创立管理平台，并且以科技项目管理要求作为根据，展开管理平台的规划。大数据时代，科技项目管理与管理平台彼此互相连接，管理平台客适当固定管理内容，同时不断完善管理手段，之后逐渐开展各项管理工作。与此同时，管理平台也许不断创新，参考大数据提供的相关信息，使平台能够进行优质化管理，从而使科技项目管理更高效，使科技项目管理信息的准确度得到保证。
（二）明确管理环节
在科技项目管理模式中，具体的管理环节是由大数据决定的，因为科技项目运作的效益和质量受到管理环节的影响，而且，现代科技项目具有多元化特征，其中所含资源十分丰富，故而大数据可规划管理缓解，从而更方便的对有效的管理信息进行选择，并对管理过程加以规范，进而取得更理想的管理结果。在大数据时代，管理环节应突出科技项目的管理需求，对管理环节中的内容进行调整和重组，从而有效提高科技项目信息资源利用率。借助管理手段来监督科技项目运行，可将大数据决策作用予以凸显。
（三）管理体系的运行
大数据背景下，科技项目管理工作中，管理体系必须具有前瞻性，不再被传统形式所限制，既使科技项目管理中出现的问题得到高效解决，还能够有效预测后期管理中可能存在的风险，避免发生管理问题。目前我国科学研究的基础是科技项目，在大数据时代中管理，需建构新的管理体系，进而对科技项目管理工作进行优化。
三、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。
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。
第四，科技管理部门委托第三方机构对项目进行独立评估。
四、大数据时代下科技项目管理策略
（一）政策制定及其管理
科技政策制定是一种宏观管理行为，其中包含大量管理信息，尤其数据信息十分丰富，因此有必要对相应的管理模型进行构建，以便大数据时代和宏观经济数据相融合，数据模型可以将其作为参数，政策制定也以模型分析的结果为重要的数据依据。在大数据时代，科技项目管理政策制定的措施体现在以下几个方面：首先，应制定科技项目的管理目标，在分析大数据之后了解科技项目发展趋势，以此为依据对管理目标进行制定，在科技项目管理中融入大数据信息；其次，全面分析科技项目相关数据，详细分析管理类数据，进而完善各项管理方案。另外，大数据时代中，科技产业成熟度可直接影响管理方案，因此可制定相关扶持政策，使得管理方案逐渐成熟；最后，制定管理方案时要对大数据的引导作用进行明确，对科技项目中管理方案的执行力度进行保证。
（二）政策执行管理
要有效的控制科技项目管理政策措施的执行，引入大数据分析，可以在一定程度上保证数据更精准，具有更明显的控制效果，在政策执行管理方面主要采取以下几点措施：首先，科技项目管理中，以大数据分析的结果为依据，对以前政策扶持的内容进行掌握，规划科技项目中增殖项，仔细分析科技项目管理中的诸多因素，推动科技项目政策的执行；然后，在大数据时代实施科技项目管理的
过程中要对行业的内部管理加以重视，将政策执行做好，使管理的作用能够得到充分发挥；最后，在科技项目管理政策措施的执行过程中，要采用大数据分析有价值的项目，使科技项目的价值得到提升。
（三）政策措施执行效果管理
政策措施连续执行具有显著的效果，但是也不能从根本上解决，实施仍然有一定的难度，因此有必要进行管理。从大數据分析层面来实施管理，需分析下列模型参数：第一，宏观价值。宏观价值也许是全国性的，也许是局部特定区域的，相对来说具有比较长的时间跨度，若无法达到模型周期，可对局部实施正向模拟，之后逐渐补全。另外，微观价值。某一行业群、企业群或典型企业都涵括其中，对技术、市场以及经济等价值变化进行重点分析。 （四）外围管理
在大数据时代，外围管理是科技项目管理中的重要内容，有非常丰富的管理内容。各类技术专家及技术人员、项目评审专家等都属于科技项目管理的内容，具体的又分为若干范畴，通常包括下面几个方面：首先，产学研对接。要有效的对其进行管理，具体子参数包括科研机构分析、项目层次、资金需求、人才需求、对接企业类型等；其次，是人才引进管理方面。通常而言，应仔细考虑企业人才稳定性与企业结构，之后再考虑人才流动性与人才来源，并深入考虑人才层次、政策扶持等，这些都可以为管理工作提供参考。同时应全面考虑。最后，项目的评审管理。科技项目管理涉及到比较多的内容，比如各种数据库、信息库等，均可为评审管理提供重要的数据参数。
五、科技项目管理的优化创新路径
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。
（一）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。
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，强化各部门之间数據共享，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。
六、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。
参考文献
[1]肖洒，郝一峰.基于过程管理的科研项目风险防控与优化机制创新[J].科技管理研究，2016，36（13）：176-180+186.
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[8]高曙东.大数据时代的数据管理战略—— 专访中国邮政储蓄银行信息科技部总经理汪航[J].中国金融电脑，2013（7）：25-28.
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