大数据时代科技情报服务的挑战与思考

朱永财 吴焕斌

摘 要：隨着大数据时代的来临，我国的科技情报服务系统也实现了更新。特别是在新的时代下，它面临的挑战性也越来越多。大数据吸引了大量发展中的企业，包括政府以及城市等。大数据时代为科技情报信息的处理创造了有利的条件。大数据时代，科技情报的整理方式也发生了根本性的变化。也给科技情报的发展创造了良好的发展条件，为了适应城市的发展，科技情报要走创新发展的道路，重视改革。也对新时代下的科技情报提出了更高的要求。

关键词：大数据时代；科技情报；服务系统；挑战与思考

中图分类号：G358 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）15-0213-02

大数据指的是巨量的资料。它涉及的数据信息比较多，面对大量的资料，大数据技术能够在短时间内将这些资料统一整理，按照一定的顺序编排。帮助企业整理更多的信息，在科技情报中，大数据也有重要的应用，它主要是提高了数据处理的速度，实现撷取、管理、处理的统一，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。随着大数据时代的来临，我国的科技情报整体方式也发生了根本性的变化。总得来说，大数据是用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算建立联系，能够更好地解决数据信息的处理问题。

1 大数据时代的特征以及与科技情报的融合

（1）大数据并不是简单的数据容量大。而是一种处理庞大数据的综合性技术。大数据时代对企业的发展提出了更高的要求，改变了我们的时代性质。大数据理念有利于我们扩大思维空间，发展更大规模的企业，使很多想法成为可能，大数据时代也使我们更多的思考如何从海量数据中获取有用的信息并成为情报工作者面临的新挑战。

（2）大数据时代的另一个特点就是其多样性。大数据技术是一项比较综合性强的技术。进入大数据后，处理的数据种类也多了，还包括很多非结构化的东西，比如，文本信息，音频信息等，对于这种属性的数据，处理的方式也是不同的。在科技情报处理过程中，更加注重数据的有效性和真实性。情报工作者要挖掘的某些规律可能隐含在各种形式的数据中，而同一种形式的数据又有可能含有很多规律，如此一来，大数据时代就要求情报工作人员的统筹兼顾，不能漏过任何一种类型的数据。

（3）大数据时代不仅仅是数据量的巨大，其最主要的特点还有高速。情报工作的高速是提高情报质量的基础，情报具有一定的时效性，一旦错过了这个时期，情报处理就会变得很棘手，所以，从事情报工作的人员要更具有责任心，做好情报工作就必须打破传统的情报分析整理模式，充分运用大数据技术，结合云计算，保留有效信息。及时更新信息率，使信息更具有真实性和使用价值。

（4）在大数据时代，情报工作要与其他学科知识建立联系。在其他学科的各个领域内应用情报学的知识对海量的数据进行分析研究，并将各个学科领域内的研究都归为情报学的一个组成部分加以建设，情报学自身的优势何在，劣势何在，如何把握大数据时代这一机会进步进行学科的完善，是我们应该思考的问题。

2 加强大数据在科技情报中的应用的措施

（1）要创新科技情报资源服务体系，提高服务质量。同时，要加强技术的科研力度，提高技术。要有服务意识，提高服务质量。提高技术是发展的关键。需要匹配服务的创新与升级。在大数据的背景下，服务要基于用户的需求，充分运用大数据技术，分析用户需求与科技情报的关系。拓展的资源保障体系与用户需求之间的关联。根据大数据技术特征，加强数据分析能力，提高数据处理质量。

（2）提高轻量数据分析能力。轻数据主要指的是一些动态的数据，科技情报中，一般指的是一些科技数据信息的变化，以及变化速度。加强轻数据服务质量有利于提高数据的综合处理能力，在短期内处理更多的数据。较小地牺牲信息分析准确性而开展的快速信息分析方式，即“短、平、快”的服务模式。动态数据的迅速更新有利于数据信息质量的提高，有利于降低数据处理的难度。减少数据处理的时间，使情报信息的价值提高由于科技情报的重要性，它对准确度的要求更高，所以，要保证数据的时效性。

（3）降低信息处理中的信息损耗，尽可能降低信息的损失度，保留原始信息。建立高的数据筛选机制，从大量信息中准确选择目标数据，提高数据查找效率。

（4）要细化服务体系，提高服务质量。对于情报信息的处理，可以通过将情报信息碎片化，将数据的体积变小，根据关键词来集中相关的数据信息。从用户的实际需求出发。尽可能压缩数据的体积，使数据完好保存，提高保存效率，能够同时筛选多个信息。增加信息收集到途径，提高信息采集效率。同时，还能在线更改信息，聚合信息。

（5）技术应用即服务方式。这种技术是通过对资源进行有效分析，搭建独特的信息平台。

给用户提供关键的指导，使用户能够在线查阅信息，还可以使用信息工具。提高了数据缓存的安全性。

3 预测大数据背景下的科技情报的服务发展模式

（1）在大数据时代，不管是庞大的数据系统的处理还是小型的数据系统的处理。都要重视情报这个学科本身的技术研究层面，运用传统的技术已经远远不能满足时代发展的需求，要不断创新，发现问题。大数据技术的使用更好的服务于情报信的处理，同时，还为情报学这一学科提供更强有力的数据处理分析工具和方法。

（2）大数据背景下的数据分析能为情报拓展发展领域，它在各个学科的发展中都有重要的应用。大数据背景为专业的情报人员提供了更高的平台，让他们充分完善自我，学习更多的发展经验。大数据时代还带来了很多创新技术，促进了情报学的综合发展。

（3）任何一个企业要想取得很好的发展成就，就必须提高情报人员的专业素质，运用成熟的方法，跨学科研究情报与大数据的结合方法。挖掘更多的关键信息。情报学专业在大数据时代应该抓住机遇展现自身的优势，顺应潮流发展，让更多的人看到情报学专业的闪光点，进一步对学科建设进行完善，使情报学充分的与数学、经济学、心理学等其他学科结合起来，从而使情报学更为成熟，成为数据挖掘和数据分析中的领头羊。

（4）大数据背景为情报员提供更大的发展空间，不仅增加了数据的存储空间，还提高了数据的处理能力。促进了人才的培养，促使他们研究更多的情报学内容，提高新技术的研发力度。研究新方法无疑是需要更多的人才培养，这就需要更多跨专业人才进入情报学，在招收情报学方面人才时应该更加注重人才在学科中的交叉，不同学科人才的思维方式不同，不同学科人才的专长不同，不同学科人才所了解的研究方法也是多种多样。未来情报学要抓住大数据时代的契机，对各类人才进行吸收，从而使情报技术更为完善，使研究方法更为广泛。同时现有的情报工作者也要注重自身的培养，与时俱进，多涉及一些其他领域的知识，使自身的研究领域得到更好的完善。

4 结语

在大数据时代背景下，要想加强大数据与科技情报的融合，就必须克服技术问题，抓住发展的机遇，做好长期发展的准备，要有远见，大数据时代不仅帮助我们更好的处理科技情报，还为科技情报的发展指出了一条光明的道路，本文从大数据时代背景下情报学发展趋势和面对机遇方面出发，为情报学未来发展提出了建议，也为情报学的发展奠定了良好的基础。

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