施振佺，郭 暢

（1.南通大學科學技術處，江蘇南通 226019；2.南通大學理學院，江蘇南通 226019）

1 研究背景

一直以來，科技創(chuàng)新在經濟發(fā)展和社會進步中起了巨大的推動作用，因此，引導企事業(yè)單位努力突破傳統(tǒng)技術、開展技術創(chuàng)新，發(fā)揮科技創(chuàng)新的推動作用具有非常關鍵的作用。然而如何激活科研人員為科技創(chuàng)新，怎么開展科技創(chuàng)新以及在哪些方面開展科技創(chuàng)新，是一直以來國家政府、企事業(yè)單位的科技管理人員所面臨和要研究的內容。面對這些問題，如何進行科學高效的決策是科技管理中至關重要的內容，也是很多科技管理人員和學者研究的重要內容之一。當前隨著科技創(chuàng)新的政策環(huán)境和技術的發(fā)展，在高校以科技管理大數據為基礎，利用大數據分析技術來推動科技管理決策是今后發(fā)展的趨勢，因此，研究大數據驅動的科技管理決策對于高校的科技發(fā)展具有非常重要的意義。

科技管理決策根據它決策范圍的大小可以分為宏觀、中觀和微觀3 個層次。宏觀的科技管理決策一般是指一個系統(tǒng)的整體科技發(fā)展狀況方面的決策，著眼于系統(tǒng)科技發(fā)展的整體和長遠目標來進行決策。微觀科技管理決策是指對系統(tǒng)科技發(fā)展中的微觀元素的決策，主要是指一些科技項目、科技人員和科技成果等管理和發(fā)展的決策。而中觀決策主要是指介于宏觀和微觀之間的科技管理決策。本文研究的高?？萍脊芾淼闹杏^決策，研究高校內部二級學院或者學科的發(fā)展進行科技管理決策。

2 科技管理決策的模式和現狀分析

2.1 科技管理決策的現狀分析

當前，已有很多學者在研究科技管理決策問題。賈曉峰等［1］通過構建科技決策立法與監(jiān)督體系，確保在決策過程中充分體現各類參與主體的科技訴求，實現最高決策主體的民主決策，優(yōu)化決策體系中各環(huán)節(jié)反饋與協(xié)同等方面。趙志耘等［2］利用知識圖譜的研究工具根據創(chuàng)新城市科技監(jiān)測與評估數據，分析預測發(fā)展趨勢與規(guī)律，研究城市科技創(chuàng)新的管理與決策。陳美華等［3］研究了運用地平線掃描法對科技管理進行前瞻性的預測和決策。智強等［4］通過對比中美兩國政府科技部門的決策體系，發(fā)現美國是典型的“自下而上”式決策結構，中國則為“自上而下”式決策結構。陳玲玲等［5］運用決策論的數學原理，針對共性技術立項決策的現實情況構建決策模型來對科技管理進行決策。這些學者分別從決策的理論、方法和制度等角度對科技決策展開了研究。

在大數據應用到決策方面也存在大量研究。溫桂珍提到應用大數據技術挖掘海量數據的關聯性關系，并進行預測，能夠更準確地反映事物全貌并提高預測精度和準確度［6］。顧肅［7］研究了利用大數據分析技術，可以使政府及社會各方面的治理快速獲得有價值的信息，及時發(fā)現問題，糾正運作中出現的偏差，提高社會決策和治理的能力。周芳檢［8］提出了一種融合數據驅動和模型驅動的“數據-智慧”決策范式，研究了具有自動決策和人機協(xié)同決策功能的“數據-智慧”模型。這些學者從大數據對決策的作用、大數據決策的范式以及如何利用大數據技術進行決策等方面開展了研究。

還有學者開展了利用大數據進行科技管理的研究。尹麗英等［9］研究了科技管理的數據服務模式，彭茂祥等［10］基于專利數據研究了國防科技大數據構建和管理。然而利用大數據進行科技管理決策的研究相對較少。因此，本文擬通過深入分析基于大數據的科技管理決策模式、結構、關鍵步驟和特點等來研究大數據驅動的科技管理決策。

2.2 高校科技管理決策的模式

（1）基于經驗的科技管理決策模式。科技管理是調動科研人員發(fā)揮科技創(chuàng)新的主觀能動性和創(chuàng)新性，從而提高和改進科技水平的有效方法。在科技管理的初期，科技人員數量較少，導致科技管理人員數量更少［11］。國家在本科院校也沒有設置相應的專業(yè)進行培養(yǎng)，因此很多單位在配置科技管理部門人員時，往往由科技人員承擔。單位通過選拔科研工作開展較好，又有余力的科研人員來從事科研工作，同時兼顧科技管理工作。該階段的科技管理人員往往憑借著他們個人科研工作中獲得的經驗或與生俱來的管理經驗和專家經驗，進行科研管理和科技管理的決策工作。這些方法和案例雖然最后能產生較好的結果，但是在管理工作和決策方面通常存在不夠全面和科學的問題。

（2）計算機技術輔助的科技管理決策模式。進入計算機和互聯網信息時代，科技管理開始使用管理信息系統(tǒng)，由此產生了大量的科技管理數據，同時由于科技創(chuàng)新在各個單位的發(fā)展中占據的地位越來越高，使得重視科技創(chuàng)新的人員日益增多，因此單純的憑借經驗來進行科技管理和決策無法滿足工作的需求。于是開始出現了計算機技術輔助的科技管理決策模式。這種模式下，科技管理人員慢慢開始采用計算機對科技數據和管理數據進行統(tǒng)計分析，從而實現對科技管理的輔助決策。計算機技術輔助科技管理決策通過運用數據挖掘技術，對科技管理數據進行統(tǒng)計分析，挖掘出科技管理決策的有用條件，提供科技管理人員進行科技管理決策判斷的依據，具有簡單、便捷、快速和高效等特點。

（3）大數據驅動的科技管理決策模式。隨著信息技術的不斷發(fā)展，科技數據出現高速增長，數據規(guī)模呈現海量特征，同時也出現了數據的多樣性和異構性的特征。在這個時候，科技管理信息系統(tǒng)已經不僅僅是單一的系統(tǒng)，發(fā)展為多源異構的科技管理大平臺。首先，科技管理部門在不斷的擴大，導致科技管理的信息系統(tǒng)也在增加；其次，客戶端從原來的互聯網端增加了移動端等；再者，科技數據從原來的結構化數據，發(fā)展為包含文本、圖片和視頻等多種形式的數據。這種多源異構的科技管理平臺產生了大量多源異構的科技管理數據，隨著數據量的不斷增長，大數據驅動的科技管理決策模式也應運而生。大數據驅動的科技管理決策模式采用大數據技術對科技管理過程中產生的大數據進行分析，挖掘出潛在的決策條件，同時運用大數據分析技術，分析出潛在的決策方案，并選出最優(yōu)方案，具有快速、全面、科學等特點［12］。

3 大數據驅動的科技管理決策模型

3.1 大數據驅動高?？萍脊芾頉Q策的作用機理

高?？萍脊芾頉Q策的精準、科學和全面與否取決于在高校科技管理中對涉及決策問題概念界定的是否清晰、問題分析的是否全面、決策方案選取的是否精準，而運用大數據技術，可以幫助高校科技管理部門在處理問題概念界定、問題分析和決策方案的選取時，能夠更加清晰、全面和精準。

首先，大數據技術可以讓高?？萍脊芾頉Q策變得更加有效和完整。數據的缺失和不完整是在信息化時代常見的問題，也是不可避免的問題［13］。在計算機輔助科技管理決策時，如果出現數據缺失問題就可能影響科技管理決策有效性和完整性。而運用大數據技術的模糊分析和模糊預測等技術可以幫助我們彌補高?？萍脊芾碇袛祿笔栴}所造成的無法全面分析問題和制定決策方案，從而形成有效科技管理的決策。

其次，大數據技術可以讓高?？萍脊芾頉Q策變得更加科學和全面。當前高?？萍脊芾頉Q策時往往憑借經驗或者計算機輔助技術來了解二級學院或者學科的前沿或者發(fā)展趨勢，這就取決于個人的知識面或者現有的科技項目或者科技成果，可能會造成決策的片面或者不科學問題。但是如果借助大數據的挖掘技術和分析技術，通過分析一些科技指南政策，挖掘出二級學院和學科發(fā)展的國內外的研究熱點［14］。因此，大數據技術可以在高?？萍脊芾頉Q策的問題分析、因素羅列和結果預測時變得更加全面和科學。

最后，大數據技術可以讓高校科技管理決策變得更加精準和高效。當前高校科技管理決策時往往憑借經驗進行最后的決策，這樣的決策往往需要很多的經驗積累。而在大數據技術下，通過概率分析影響因素的權重大小，同時運用矩陣模型等可以對問題、影響因素和建議方法進行精準的匹配，挖掘出有效的決策方案，預測出各個方案的可能結果和成功效果，這樣可以讓高校科技管理決策變得更加精準和高效［15］。

3.2 大數據驅動的科技管理決策的模型結構

根據大數據科技管理及相關業(yè)務流程的特征，大數據驅動的高?？萍脊芾頉Q策模型由四個部分組成。它們分別是科技管理大數據處理平臺、科技管理大數據分析平臺、科技管理大數據可視化平臺以及科技管理客戶端。科技管理大數據處理平臺是對多源異構的科技管理大數據進行收集、預處理和存儲等［16］。它是為形成所需要的數據而準備的；科技管理大數據分析平臺是根據科技管理決策的流程對科技管理大數據進行分析界定相關要求和影響因素，挖掘出備選方案，分析備選方案的風險和后果，進行方案的決策，執(zhí)行決策方案，最后對執(zhí)行的方案進行評價和反饋；科技管理大數據可視化平臺是利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對挖掘數據、方案選擇等加以可視化解釋；而科技管理決策的客戶端是科技管理部門和科技人員操作使用的平臺，也是數據收集的平臺。大數據驅動的科技管理決策的具體模型結構如圖1 所示。

圖1 大數據驅動的科技管理決策模型結構

3.3 高?？萍脊芾頉Q策的大數據要素

（1）科技數據和管理數據?？萍紨祿涂萍脊芾頂祿谴髷祿寗拥目萍脊芾頉Q策的基礎，也是決策好壞的基礎。它就像人的血液對人的重要性一樣。科技管理系統(tǒng)的所有流程都是基于數據來推動的，沒有科技數據或者科技管理數據，流程無法往下進行，就不會形成科技管理?？萍紨祿涂萍脊芾頂祿苿又萍脊芾碇械拿總€流程和環(huán)節(jié)往前推進。大量的科技數據和管理數據相互間因為業(yè)務關系，使得它們彼此間存在著關聯關系，這種關聯關系隱藏著潛在的價值。因此，科技數據和管理數據是科技管理決策的大數據基本要素。

（2）大數據業(yè)務流程。大數據的業(yè)務流程也是科技管理決策的大數據要素，它決定著科技數據的流轉，產生哪些數據，在信息管理系統(tǒng)中發(fā)揮著什么作用等。它就像人體血管決定著血液往哪里流一樣。大數據處理的業(yè)務流程由采集數據、預處理數據、分析數據和展現數據等組成［11］。在科技管理決策中，首先要對多源異構的科技數據和科技管理數據進行采集，對遺漏數據、噪聲數據和不一致數據進行清洗處理并進行存儲；然后采用大數據技術對所提出的問題、具體的要求和影響的因素進行分析，從中挖掘出關聯屬性，確定備選方案；同時，運用大數據分析技術分析出備選方案的風險情況，并由此做出決策，并展示相應的備選方案和決策方案；最后，執(zhí)行決策，對執(zhí)行情況進行評價、反饋評價等；最終將整個問題、影響因素、備選方案和執(zhí)行方案以及評價存儲到決策數據庫，作為決策知識庫。

（3）大數據技術。大數據技術是在上述業(yè)務流程和數據分析中采用的技術的總稱。它是保障大數據業(yè)務流程得以推進，各種要求和影響因素得到全面分析，數據能夠快速、高效處理，決策結果得以及時、科學和準確展示的基礎。根據上面的業(yè)務流程，可以分成數據采集技術、數據清洗技術、數據存儲和管理技術、數據分析和挖掘技術、數據可視化展示技術。

3.4 高?？萍脊芾頉Q策的大數據特征

（1）數據的多源異構多模態(tài)形式?？萍脊芾聿扇⌒畔⑾到y(tǒng)管理以后，為了科研人員能夠更加方便、快捷的使用，數據的端口和形式不斷增多。有的是來自各個主管部門的管理系統(tǒng)的數據，有的是來自科研人員用戶端自行輸入數據，還有的來自其它職能部門的業(yè)務數據，這些不同的數據來源造成了科技管理中的多源大數據的特征［11］。同時，不同來源的數據的結構也不相同，有的是結構化的數據，有的是pdf 或者word 文本格式，還有的是互聯網上爬取的網頁格式等，這些數據結構互不相同，因此它具有異構的特征。這些不同來源不同結構的數據也形成了科技管理大數據的多模態(tài)特征。因此，科技管理中的大數據具有多源異構多模態(tài)形式。

（2）數據的周期性。信息數據在業(yè)務流程中都具有各自的生命周期，科技管理大數據也是這樣，它有各個業(yè)務系統(tǒng)數據的生命周期。在科技管理中，數據的周期始于業(yè)務流程的開始，終于業(yè)務流程的結束。比如在科技項目管理中，數據開始于項目申報，經過項目的立項、任務書的簽訂、建經費卡等過程，最后終止于項目的結題驗收。每個科技項目的數據都是像這樣周期性的流轉，因此，科技項目數據具有周期性的規(guī)律。而在科技管理決策中，它的生命周期開始于科技管理決策的問題提出，經過相關要求的界定、方案的選取、方案的決策，最后執(zhí)行方案、評價方案、反饋評價和方案入庫。

（3）數據的關聯性。信息數據本身是獨立的，但是在某個系統(tǒng)內部，數據的屬性或者數據所屬的屬性讓各種數據之間存在著某種聯系，這種聯系被稱為數據間的關聯性。在科技管理系統(tǒng)中也一樣，數據間存在著關聯性。比如，科研經費是科研項目中非常重要的一項內容，科研經費和科研項目息息相關，科技經費保障著科研項目的開展，科研項目離不開科研經費的支持，因此科研經費和科研項目之間是密切相關聯的。而在整個科研系統(tǒng)中，科研項目和科研成果、科研成果轉讓和科技開發(fā)服務等數據之間也都有著密切的關聯性。這些數據間的關聯有的是直接關聯的，有的是間接關聯的。無論是直接關聯還是間接關聯，都隱藏著數據的價值。

4 大數據驅動的高校科技管理決策的關鍵環(huán)節(jié)

4.1 決策主體的數據共享

由于高校對科技管理的要求越來越高，高校的組織架構中設立的科技管理部門也越來越多，導致科技管理決策的主體也越來越多。在信息化的時代，這些科技管理部門往往會構建自己的信息系統(tǒng)，從而形成獨立的數據庫。這些數據庫包括科技處的科技項目數據庫和科技成果數據庫、科技服務處的企業(yè)數據庫和企業(yè)需求數據庫、軍工科技項目庫和成果庫等，還有分布在其它高校職能部門的科技資源庫中科技經費、科技人員和科研儀器等科技數據。眾多的科技數據還在各個信息系統(tǒng)里，如果沒有形成充分有效共享，就不能對所有數據信息進行了解，更不可能形成有價值的科技數據挖掘，也不能形成基于大數據的科學決策。國外在數據共享推動科學決策方面做的非常好，美國的政府治理方面就出臺了開放政府的法案，要求各級政府開放原始數據，以便能讓多元主體充分利用數據資源，挖掘出有價值信息，為決策提供支持。因此，大數據驅動的科技管理決策首要的關鍵環(huán)節(jié)是各決策主體間的數據能夠充分共享。

4.2 大數據分析

大數據分析也是大數據驅動的科技管理決策的關鍵環(huán)節(jié)，大數據分析是將大數據中涉及到所決策問題的影響因素進行關聯分析，挖掘其中相關聯的數據信息，為最終的決策提供數據支撐。在科技管理的決策中也是，它是將科技管理大數據轉化為有決策價值信息的過程。

大數據的分析包括以下過程：

（1）科技管理大數據的預處理。現實世界中的數據通常是不完整的，含有噪聲，格式也是不一致的?？萍脊芾泶髷祿彩侨绱?，這就需要我們對它進行預處理。數據預處理是對不同數據源采集的數據進行清洗、識別，同時對來自不同數據源的數據進行合并集成、存儲的過程。

（2）科技管理大數據的變換。科技管理大數據因為它的多源異構等特征，需要進一步通過數據變換，采取去噪聲、聚集、概化和規(guī)范化等操作將科技管理大數據轉換成適用于統(tǒng)計、分析和挖掘的數據形式。

（3）科技管理大數據的挖掘?？萍脊芾泶髷祿诰蚴菍萍脊芾頂祿}庫中的信息數據，選擇合適的統(tǒng)計、分析和挖掘工具，采用統(tǒng)計方法、事例推理、決策樹、規(guī)則推理等方法進行科技數據處理，從中挖掘出可以有利于科技管理決策的數據信息。

（4）科技管理大數據的方案展示?？萍脊芾泶髷祿臎Q策方案展示是對科技管理數據中挖掘出來有價值的信息，在分析研究后形成的可選方案，以可視化的形式展現給決策主體，幫助他們進行科技管理決策分析。

圖2 科技管理決策的大數據分析

4.3 決策方案的選擇

決策方案的選擇在大數據驅動的科技管理決策中也是關鍵一步。它是對前期經過大數據分析、挖掘出的可選方案，采用數據決策技術進行方案的選擇。決策方案的選擇直接決定了后面到底執(zhí)行的哪種方案，執(zhí)行的效果怎么樣等。通常采用的決策技術主要有：樂觀準則、悲觀準則和后悔準則。樂觀準則也稱最大準則，它找出每種方案的最好結果，再從最好結果中找一個更好的作為選擇。悲觀準則也稱最大最小準則，在每種備選方案中找出最壞的結果，然后在最壞的結果中找出一個最好的一種方案。

5 高校科技管理大數據決策的特點

（1）高?？萍脊芾泶髷祿Q策的動態(tài)特性。當前，數據信息瞬息萬變，主要表現在大數據的動態(tài)性和增量性中?？萍紨祿畔⒁彩侨绱?，大數據的動態(tài)變化為科技管理提供依據更加精準有效的決策。同時，科技管理決策行為又影響著科技大數據的動態(tài)變化。通過面向科技大數據的增量式學習實現科技管理方法和技術的動態(tài)演化與有效積累，進而對科技決策形成反饋，能夠有效地提高科技決策的精度?？萍脊芾泶髷祿Q策的動態(tài)性決定了該決策過程是一個完整的、閉環(huán)的、動態(tài)的體系結果。該決策模型是一種具備實時反饋的閉環(huán)模型，這讓決策模式由傳統(tǒng)的相對靜態(tài)的模式或多步驟模式提升為對管理決策問題的動態(tài)的漸進式求解模式。

（2）高?？萍脊芾泶髷祿Q策的全局特性。從當前的科技管理環(huán)節(jié)來看，如：項目指南發(fā)布、申報、評審、預算評估、結題驗收、成果轉化等，不同的環(huán)節(jié)涉及到多種類型的數據。同時，也存在多種多樣的決策支持系統(tǒng)，但多數是面向單一環(huán)節(jié)或局部應用的決策系統(tǒng)，往往無法較好地從全局角度優(yōu)化策劃和多目標決策等?？萍脊芾泶髷祿Q策在大數據環(huán)境下進行決策將會更加注重科技管理數據的全方位性、各個科技管理環(huán)節(jié)的交互性、多個管理目標的協(xié)同性。通過對多源異構科技數據進行融合分析，能夠實現不同科技管理環(huán)節(jié)信息對全局科技管理決策問題求解的有效協(xié)同，并且對每個單一問題的科技管理決策，都能夠以整體決策優(yōu)化為前提，進而為整個科技管理大數據決策提供全局性指導。

（3）高?？萍脊芾泶髷祿Q策的不確定性。受當前科學技術研究的限制，科技管理大數據決策具有不確定性，主要表現在三個方面：一是支撐決策的各環(huán)節(jié)數據的不完整、不確定。首先，即便是借助當前先進的數據收集技術和方法，盡可能的收集和整合各種信息數據，仍然難以保證數據的全面性和完整性。其次，科技管理大數據的動態(tài)特征決定著數據隨著時間變化產生不確定性。另外，科技管理大數據中普遍存在的噪聲和數據缺失現象決定了數據的不完備性和不確定性；其次，科技管理大數據決策的數據分析不確定性?？萍脊芾泶髷祿治錾婕岸嘣串悩嫈祿诤戏治?、知識發(fā)現的分析、大數據關聯分析等研究內容，這些數據來源、分析內容和影響因素都是不確定的；最后，科技管理決策問題的復雜性導致決策過程和結果的不確定性。當前對科技管理的大數據決策相關問題求解時，通常為保證科技管理決策的高效性，會采納滿意的近似解來代替精確解，而這從某種程度上反映了當前科技管理大數據決策的不確定性特征。

（4）從因果分析向關聯分析的轉變。在理論分析中，通?？紤]的數據是準確的，可以進行反復試驗，探索對象之間的因果關系。然而在實際的科技管理大數據環(huán)境下，難以保證數據的準確性。此時分析挖掘科技管理中的因果關系就顯得非常困難。通常，變量之間的關系大致可以分為兩種類型：函數關系和關聯關系。一般情況下，大數據的非線性特征使得數據很難嚴格地滿足函數關系，而關聯關系的要求相對寬松，在科技管理大數據環(huán)境下更容易被接受，并且更容易滿足科技管理的多決策需求。因此，在科技管理大數據決策中的影響因素更多的通過關聯關系來展現出來。

（5）科技管理大數據決策向滿足個性化需求轉變。用戶是科技管理大數據決策系統(tǒng)的服務對象，是檢驗系統(tǒng)是否有效的直接評價者。在科技管理的過程中，用戶角色可能會發(fā)生轉變，因此科技管理大數據決策系統(tǒng)根據各類主要的用戶角色特點，挖掘并細化潛在的需求，逐步提供符合用戶要求的個性化服務。主要用戶及其需求如：科技管理部門主要負責統(tǒng)籌科技資源，需要利用大數據分析支撐科學決策，對科技活動進行指導和管理；科研人員和科研機構需要利用大數據服務工具提升科研效率，加強科研管理，關聯項目、人員、成果等數據。

6 結論與建議

大數據驅動的高?？萍脊芾頉Q策是科技創(chuàng)新和信息化發(fā)展到一定階段的必然產物，而基于大數據的科技管理決策能夠帶來很多優(yōu)勢。首先，它能夠讓科技管理決策告別模糊不清的決策，而是變成更加明確、科學的決策。其次，它能夠讓科技管理決策不再是粗放式的決策，而是更加精細化的決策。再者，它讓科技管理決策不再是單一性的決策，而是多個主體部門的協(xié)同決策。最后，它可以讓科技管理決策從被動式的決策變?yōu)橹鲃有缘臎Q策。本文分析了科技管理大數據的特征、結構、意義等，研究了科技管理大數據對高效、科學的決策帶來了非常大的作用。因此，我們需要努力推動基于大數據的高?？萍脊芾頉Q策。

（1）建立大數據驅動科技管理決策的意識。目前很多高校仍然只是建立了各科技管理部門的信息系統(tǒng)，按照信息系統(tǒng)的基本業(yè)務流程進行管理，在此基礎上進行簡單的統(tǒng)計分析，從而輔助科技管理部門進行科技管理決策。科技管理部門主體能夠知道科技數據能夠讓科技管理決策更加精準、更加全面，但是大部分高?？萍脊芾碇黧w仍然是利用計算機進行輔助決策，很少有科技管理主體能夠意識到科技管理決策的大數據驅動作用，也很少能夠利用到科技管理大數據進行科技管理決策，因此要在科技管理部門主體間建立大數據驅動科技管理決策的意識，讓他們建立大數據科技管理的平臺，充分挖掘科技管理數據，真正實現大數據驅動的科技管理決策。

（2）推動科技管理主體間數據充分共享。過去，數據尚未引起充分重視，科技管理部門在做決策時，很少參考其他部分的相關信息，即便是參考了也僅限于某一單位或部門的內部信息。大數據為科技管理部門帶來了極大的好處，科技管理主體部門掌握的科技管理數據，若不加以充分利用，會造成巨大的資源浪費。通過充分推進科技管理主體間的數據共享，能夠挖掘新的價值，讓科技相關數據增值，可以大大提高科學決策的準確性。同時，數據充分共享是科技管理大數據功能的外在體現，可以讓不同類型的用戶了解數據概況，共同推動決策。

（3）建立科技管理大數據的動態(tài)分析模型。科技管理決策需求的及時性和準確性，造成大數據的動態(tài)性對現有的增量式機器學習方法的巨大挑戰(zhàn)。針對大數據動態(tài)增量問題，可以在科技管理大數據分析過程中增加一個訓練學習、執(zhí)行預測和動態(tài)反饋形成自適應的多步驟自適應學習模型。同時，利用大數據的強化學習模型，在科技管理決策中，學習歷史管理和決策經驗，分析科技管理中的增量數據，形成新的科技管理和決策的變化，從而幫助提高科技管理決策的精準度。

（4）建立科技管理大數據隱私保護。目前大數據隱私保護問題已經被廣泛關注，科技平臺相關數據也屬于隱私保護的敏感信息范疇。在大數據的應用過程中往往不可避免地觸及到敏感數據的傳輸、交互及分析，特別是在跨平臺、跨領域數據的決策分析中，隱私數據暴露顯得尤為突出。如科技創(chuàng)新觀點、創(chuàng)新思路、科研經費的支出等在提交審查過程中發(fā)生的信息暴露?，F階段，由于缺乏有效的隱私保護手段，一定程度上放慢了科技管理大數據決策的落地，在技術層面和管理層面，數據隱私都面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。