新一代ARP对管理应用创新的初探

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本站小编 Free考研考试/2022-01-02

于建军^,^*, 廖方宇^,, 周小军^,, 孙健英^,中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190

New ARP: A Data-Driven Exploration for Application Innovation on CAS Management System

YU Jianjun^,^*, LIAO Fangyu^,, ZHOU Xiaojun^,, SUN Jianying^,Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China

通讯作者: *于建军（E-mail:yujj@cnic.ac.cn）

收稿日期:2021-02-28网络出版日期:2021-04-20

基金资助:

中国科学院十三五信息化专项新一代ARP课题.XXH13504-01

Received:2021-02-28Online:2021-04-20
作者简介 About authors

于建军,中国科学院计算机网络信息中心,研究员,博士生导师,管理信息化部副主任,主要研究方向为大数据分析、协同推荐、云计算,当前主要从事新一代ARP相关技术研究。
在本文中承担新一代ARP技术研究。
YU Jianjun is currently the researcher, doctoral supervisor, and the deputy Director of Management informazation Deparment, Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences. His research interests cover big data analysis, collaborative filtering recommendation, cloud computing. Recently, he is working on New ARP technical research.
In this paper, he is responsible for the research on the techno-logies of the New ARP.
E-mail: yujj@cnic.ac.cn

廖方宇,中国科学院网信领导小组成员,中国科学院计算机网络信息中心,研究员,国际科学数据委员会中国委员会委员、中国计算机学会计算机安全专业委员会副主任委员等。负责中国科学院“数据与计算平台”中长期发展战略规划等,兼任国家发改委“大数据分析与计算技术国家地方联合工程实验室”主任、中国科学院计算科学应用研究中心理事长等。曾获国家科技进步一等奖、北京市科技进步二等奖。
LIAO Fangyu is a member of the leading Group for Cyberspace Affairs, Chinese Academy of Sciences (CAS). He is the professor of Computer Network Information Center, CAS. He is also the vice chairman of Professional Committee of Computer Security of China Computer Federation, vice Chairman of the China Committee of Committee on Data of the International Science Council, the director of National joint engineering laboratory of Big Data Analysis and Computing of NDRC, and the chairman of Center of Scientific Computing Applications & Research, CAS. He takes charge of long term plan “Data and Computing Platform” of CAS. He has won the first prize of national science and technology progress, and the second prize of Beijing science and technology progress.
In this paper, he is responsible for the overall draft and applica-tion innovation summary of New ARP.
E-mail: fyliao@cnic.cn

周小军,中国科学院计算机网络信息中心,高级工程师,硕士生导师,管理信息化部主任,主要研究方向为云计算、软件工程,当前主要从事新一代ARP相关技术研究。
本文中负责新一代ARP业务场景案例分析研究。
ZHOU Xiaojun is currently the senior engineer, master supervisor, and the Director of Management informazation Deparment, Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences. His research interests cover cloud computing and software engineering. Recently, he is working on New ARP technical research.
In this paper, he is responsible for the case and business scenario analysis of New ARP.
E-mail: xjzhou@cnic.cn

孙健英,中国科学院计算机网络信息中心,高级工程师,硕士生导师,管理信息化部副主任,主要研究方向为智慧管理、软件工程,当前主要从事新一代ARP管理业务研究。
本文中负责新一代ARP业务管理创新技术研究。
SUN Jianying is currently the senior engineer, master supervisor, and the deputy Director of Management informazation Deparment, Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences. Her research interests cover intelligent management and software engineering. Recently, she is working on New ARP technical research.
In this paper, she is responsible for the business perspective and application innovation analysis of New ARP.
E-mail: jysun@cnic.cn

摘要
【背景】运用大数据提升国家治理现代化水平是我国大数据战略和顶层设计的重要方向。中国科学院一直在实践以数据为驱动的一体化科研管理体系,探索现代化科研管理促进科技创新的应用模式。【方法】从2002年起,着手建设ARP(Academia Resource Planning,中国科学院资源规划)系统,历经四个五年计划的系统性推进,充分发挥了对管理创新的促进作用。【结果】在“十三五”期间,通过重构ARP系统,在业务驱动的基础上融合大数据分析技术,以数据驱动为理念,完成了新一代ARP全院应用,基本形成了覆盖全院主要管理业务场景的信息化应用生态。主要表现为：一是转变管理理念,在支持管理决策应用的基础上,全面覆盖一线科研人员,形成“服务→管理→决策”的服务型业务模式;二是简化业务流程,通过大数据治理发现业务流程的不合理之处,提升业务规范性;三是前后台业务分离,让各项业务处理微服务化,简化科研管理繁琐流程,提升服务效率;四是实现集约化管控和促进数据赋能,通过数据治理形成决策、管理、服务所需的数据资产,支持全局化共享应用。
关键词： 科研管理;数据驱动;治理创新;决策支持

Abstract
[Background] Using big-data technologies to improve the modernization level of national governance is a very important strategy of China. CAS is continuously developing a data-driven management system to explore modern ways for technological innovation. [Methods] Since 2002, CAS has been working on development of the ARP (Academia Resource Planning) system, which is an cross-disciplinary effort between computer science and management science, and plays an important role in management innovation. [Results] The New ARP has covered the main functions of common business and applications for CAS institutions through re-factoring the whole system, especially during the span of the 13th Five-Year Plan. It combines the business-driven mode with the data-driven mode using the big-data technologies, and furthermore, it emphasizes data governance and application innovation, which can be characterized by the following features: (1) Besides usage by the management personnel, it does care about front-line researchers, and constructs a service-oriented architecture with “service-management-decision support”. (2) It simplifies the work flow and improves work efficiency. (3) The separation of front- and back-end services focuses on professional ability of business logic, and keeps the balance between the business complexity and ease of operation through work-flow governance. (4) Data assets becomes one of the core objects which would be widely used in decision-support, value-added services, big data analysis, and data sharing.
Keywords：scientific research management system;data-driven;governance innovation;decision support system

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本文引用格式
于建军, 廖方宇, 周小军, 孙健英. 新一代ARP对管理应用创新的初探. 数据与计算发展前沿[J], 2021, 3(2): 39-49 doi:10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2021.02.005
YU Jianjun, LIAO Fangyu, ZHOU Xiaojun, SUN Jianying. New ARP: A Data-Driven Exploration for Application Innovation on CAS Management System. Frontiers of Data and Computing[J], 2021, 3(2): 39-49 doi:10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2021.02.005

引言

习近平总书记在主持“实施国家大数据战略”集体学习时强调：要运用大数据提升国家治理现代化水平。党的十九大报告把坚持以人民为中心作为新时代坚持和发展中国特色社会主义的重要内容。运用大数据促进保障和改善民生、提升公共服务质量,既是新时代发展的内在要求,也为公众更加广泛地参与国家治理提供了新的契机。中国科学院一直在实践以数据为驱动的一体化科研管理体系,探索现代化科研管理促进科技创新的应用模式。从2002年起,着手建设ARP(Academia Resource Planning,中国科学院资源规划)系统,历经四个五年计划的系统性推进,充分发挥了对管理创新的促进作用。在系统建设之初,ARP系统建设借鉴参考了业界ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源规划)系统建设经验,在企业管理信息化的基础上,更多融入科研管理要素,以科研项目全生命周期管理为主线,实现我院人财物项目等一体化应用。国外SAP、Oracle,国内用友、金蝶等公司的ERP产品,是以企业生产规划为核心理念,目的是通过管理信息化降低生产成本,提高利润率。ARP系统目的则是为了服务于科研管理,使得一线科研管理在符合国家相关政策的基础上更为方便一线科研人员,即促进科技管理的“放管服”,因此ARP系统相对于ERP系统更适合于科研院所日常业务管理。但同时ARP也面临系统架构对管理变革适应度差、数据质量不准确、操作界面不友好、无移动应用等问题。因此,在“十三五”期间,针对上述问题,建设新一代ARP核心应用环境,继承ARP基本业务逻辑,按照深化科技体制改革的创新发展需求重新设计ARP总体架构,在业务驱动的基础上融合大数据分析技术,以数据驱动为理念,形成了业务全面融合的一体化的新一代ARP系统。该系统以业务架构智慧化、应用架构协同化、数据架构共享化和技术架构云化为核心设计理念,以自主研发为建设原则,形成技术支撑平台和新一代ARP系统,于2019年完成全院上线应用,提供了人力资源、科研项目、科研条件、综合财务、电子公文、国际合作等6个核心模块,以及围绕核心应用的增值服务,并按照互联网运营模式不断迭代升级优化,基本形成了覆盖全院主要管理业务场景的信息化应用生态。十三五期间建设形成的新一代ARP的启用,以大数据治理为手段,对管理创新的促进作用已初现端倪。

本文组织结构如下：第1节概述数据驱动管理创新是发展方向;第2节提出大数据对管理创新模式的新挑战;第3节探讨新一代ARP对数据驱动的设计思路;第4节总结新一代ARP数据驱动的的应用成效;第5节总结全文。

1 数据驱动管理创新是发展方向

国家治理现代化依托大数据技术产生示范性效应。大数据治理旨在集成化、数字化运作,通过技术手段促进管理。可以说,数字化开启了重大时代转型^[1],已经成为我们进行知识转化分析、创造新知识、驱动新应用的重要源泉^[2]。基于数据驱动理念提升应用创新,已成为“互联网+”时代的典型特征,大数据在其中发挥了巨大作用^[3]。对于政府来说,如何利用大数据提升政府治理能力^[4,5,6],对于科研单位,如何利用大数据重构管理信息化架构^[7],将数据分析应用到流程管理中借以提升科研管理效率是研究热点。

以数据驱动管理创新,无论从理念和技术手段上都是一个循序渐进的过程。在ARP系统建设初期,其核心目的是整合分布部署的管理信息系统及数据,形成人财物数据的一体化服务和共享。同时在业务层面,借鉴业界企业管理理念,凝练出以科研项目管理为主线的科研管理系统^[8,9]。从立项到验收、从课题到成果、从预算到决算、从审计到后评估都实现科研管理的数字化和全生命周期管理。科研过程所需的人力资源配置、财物条件保障、仪器设备共享、国际合作事项、行政办公事项等均实现了流程应用。可以说,先期建设的ARP系统在流程驱动业务并进行管理创新方面发挥了重要的作用,在促进科研管理规范化、精细化和透明化、决策依据科学化以及科研管理信息资源共享等方面取得了良好成效,在构建全院统一的科研管理业务信息化方面完成了“从无到有”的跨越式突破。进一步的,经过对ARP业务逻辑和应用架构的持续优化完善,步入了“从有到好”的迭代式循环,形成了依托信息化平台支撑科研管理的数字化框架,在促进管理创新方面发挥了重要作用^[10]。

在数据应用方面,ARP构建了基于云计算的科研管理大数据中心,汇聚了各级ARP系统的增量科研管理数据。同时,构建了数据分析模型,如科研人员基尼指数统计分析、研究所岗位结构决策支持模型、科研团队成长监测、青年人才成长规律分析、“尖子人才”发展态势分析、科技合作监测、研究所竞争力分析^[11,12],可为各级决策者提供院属各单位科研活动状况、中国科学院人才竞争力、研究所科研发展态势等数据分析应用,为管理决策提供了依据。

与此同时,国家层面深化科技体制改革的力度也在不断加大。中国科学院在实施管理改革之后启动了“率先行动”计划。这一计划的实施,对科研活动管理的新需求迅速扩充,固有的业务流程难以适应新的科研组织形式与科研创新范式,以业务驱动的ARP应用优化难以适应新管理形式发展。特别是大数据治理理念的产生和应用,使得科研管理模式发展到数据驱动、智慧管理新阶段^[13]。因此在新一代ARP设计阶段,就充分考虑了如何通过大数据治理技术来柔性适应管理制度和管理规范的不断变化,通过数据驱动方式实现业务流程的动态调整和个性化。即将ARP管理系统作为一个科研管理的传感装置,通过ARP传感数据的采集、处理和分析,研究管理流程的不合理和科研管理特点,通过数据分析去不断改善业务流程,通过数据治理不断提升管理效能。

2 大数据对传统管理模式的影响

传统的管理信息化关注点是流程的精细化和节点的数字化。大数据环境下,固有信息系统的封闭式数据被网络化的开放性数据所包围。这一发展态势对包括科研管理在内的管理创新产生影响。

2.1 对管理思维方式的影响

大数据技术区别于传统统计方法和手段,大数据技术更适用于海量数据的处理和分析,即关注数据间的关联关系,对数据准确性的要求降低,从而能够发现新的知识和规律。因此大数据分析方法也带来了管理思维模式的变化,不仅关注因果关系,更强调数据的相关关系。

大数据给国家和社会带来新的治理模式和服务模式,也成为了提高社会治理能力和发展经济的一个重要抓手。因此,我们需要有创新意识来应对大数据环境下的思维模式。

2.2 对管理创新模式的影响

传统管理创新是从特定的实践管理问题出发、以问题为驱动的探索式创新^[14]。大数据环境下的管理创新,数据是管理创新的核心要素。各类设备设施,甚至是人的日常活动,逐渐被各类传感器记录,数据参数和维度也越来越精细化,变为可存储和可分析。管理制度,尤其是各类管理规范可依托数据的归纳分析形成规则,以数据为基础形成对历史知识的总结。通过大数据分析,为管理规则和规范的形成提供数据支撑,从而使得管理创新从问题驱动向数据驱动演进,采用数据挖掘与大数据分析方法获得管理规则的最佳路线,实现管理创新。

2.3 对科研管理行为的影响

大数据环境下,科研活动呈现出数据密集和数据驱动的特点。通过大数据分析获取知识、进行科研发现已成为一种新型的研究手段,并加快了创新研究工作,形成科研发现的“信息高速公路”。

基于大数据的科研管理通过对历史和现在的数据进行分析,则能够获得未来的科研发展态势;通过对内部的和外部的数据整合,能够可视化研究问题域之间的相关关系。相较于传统的线性的、自上而下的决策模型,大数据所具有的特点,使得新型决策系统往非线性、面向不确定性、智能化发现发展。

在大数据环境下,由精细化的单项管理演化为趋势化的复合管理。即通过对全方位、多结构化实时数据和历史数据,特别是隐藏于表象数据之后行为特征数据的在线收集和即时分析,为管理者进行全局性的管理及决策提供支持,形成了管理创新由业务驱动向数据驱动演进的环境。

3 新一代ARP中体现的管理创新

在新一代ARP系统设计时,我们运用数据驱动管理创新理念,将ARP管理系统视为管理行为的传感器,利用ARP全面记录我院各院属单位的科研管理活动;通过数据治理,实现数据的分类管理、指标化、架构化以及主数据的提取和开放共享等,使得数据从事实载体逐渐成为科研生产资料;同时进行数据分析,改善流程节点和流程路径,提升管理流程效能;通过融合ARP系统中的人财物项目,为各类管理决策提供数据支撑。

3.1 管理理念和思路创新

习近平总书记指出：“建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制,推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化”。目前大数据生态体系不断完善,管理服务应用创新层出不穷,新服务、新模式、新业态不断涌现,为推进产业转型升级、创新社会治理模式、优化民生保障服务提供了重要保障,成为中国经济社会创新发展的重要驱动力。ARP作为科研管理应用的一体化服务系统,也正在从促进管理创新、服务创新和治理创新的视角出发,实践管理创新理念和创新模式。

十二五建设形成的ARP系统核心目标是满足各级管理需求,追求管理流程的精细化和固化。虽然一定程度上满足了科研管理需求,但国家和我院管理改革不断发生,固化流程无法适应这种管理需求动态性高的新环境和新形势。通过数据驱动提高ARP系统的柔性管理变为及其迫切的需求。

因此,在十三五初期,我院就提出在建设新一代ARP核心应用环境时,要继承ARP基本业务逻辑,按照深化科技体制改革的创新发展需求重新设计ARP总体架构,完成新一代ARP系统平台建设,提供核心应用。即从数据应用角度出发,解决一线科研管理需要什么数据、各级领导者需要什么数据,对于ARP系统的数据采集范围、数据质量、指标特征齐全、分类准确性、时空维度等提出了新要求。在数据治理的基础上,通过微服务架构实现新型业务的不断螺旋式扩充和演化,形成“服务→管理→决策”的服务架构,进而提升科研管理的效能。以数据治理为核心,以数据驱动为理念,贯穿到系统构建过程中的全过程。

3.2 管理业务流程缩短创新

十二五期间形成的ARP系统注重精细化的管理业务流程,通过自顶向下逐级满足管理需求。在设计系统时,核心理念是管理过程的精细化。在业务流程上,聚焦以研究院所为单元进行业务流程匹配。

随着管理模式和技术路线的不断发展,以研究院所为单元的管理业务流程随着各类管理规则制度的叠加变得冗余冗长,存在大量的嵌套的复杂关系,造成对某个节点属性和状态的改变将引起整个流程的重新改造,这对于科研管理来说不可接受。简化业务流程的核心思路是将复杂的业务逻辑解耦,利用大数据分析方法将流程通过数据条件判断来执行,从而减少流程节点数和流程环节,并可以使得节点间流转通过数据条件判断变为动态化。随着科技体制改革的深化,以科研团队为核算单元的科研活动运作模式是我院科研管理的最大特点。通过大数据治理,发现科研管理单元,定义业务流程,归纳业务逻辑,进而发现合理化的业务流程,将有效适应管理模式的变化,使得管理流程可伸缩,从而提升形成“服务-管理-决策”的数据生态环境。新一代ARP在这方面正在做尝试。

3.3 全局化数据视图创新

在进行新一代ARP系统重构时,首先考虑的是全局化数据梳理,围绕科研项目管理过程中发生的业务场景形成不同数据集合,使数据冗余、业务场景关联和系统访问性能达到平衡。即首先,我们凝练业务过程中的源数据及指标数据,并将业务数据根据特征进行分类管理,形成整体系统中的主数据、业务数据、流程数据、元数据、状态数据等数据集合。在数据集合之上,基于解耦和微服务体系设计理念,构建上层应用服务。最基本的,通过人力资源系统,构建人、部门、单位等主数据。围绕人力资源主数据构建扩展形成更多的主数据,如人员薪酬信息、课题信息、设备信息等。这些全局化数据作为全系统的最基本数据,共享服务于各业务应用。基于主数据,进一步扩展形成业务数据,如课题报销信息、设备采购信息、收发文信息等等。在课题报销中涉及报销审批,则演化出流程数据和流程状态数据。整体系统则又涉及大量的数据字典,如职位等级、银行信息、机构类型、国家等元数据。在新一代ARP不同业务应用构建过程中,通过数据治理和分类,实现对业务数据的集中控制,保障共享数据统一从数据集合中提取,从而实现业务数据的全生命周期运用,保障数据的有效性和一致性。

在新一代ARP业务重构过程中,我们通过数据治理,使数据资源与业务本身建立联系,与业务系统解耦,避免系统中的业务流程固化。

3.4 开放共享创新

在国务院发布的《十三五国家信息化规划》中,将数据资源开放共享作为一项行动计划列入优先实施的范畴^[15]。在新一代ARP建设中,数据共享和应用也是重要的设计理念,依托数据治理,提取共享数据形成集合,开放应用。对科研管理而言,将跨业务应用关联数据进行梳理,形成共享的主数据集合,如机构的基本数据、员工名册的基本数据、科研项目的通用数据、设备资产的基本属性数据、财务账户的预算科目数据、核算科目数据等,这些数据在业务关联应用中保持唯一性、可读性,开放应用。

4 新一代ARP通过数据驱动的应用成效

虽然中国科学院科研管理信息化环境建设已持续多年,在管理模式上也在不同时期和不同阶段进行了创新。但如何更好地服务于智慧中科院,运用数据驱动理念为管理创新赋能则是在新一代ARP建设之中逐步推进的。

4.1 促进拓展了管理数据流的汇聚渠道

在十二五建设形成的ARP系统,其业务流程强调的是对业务数据的精细化处理,即通过流程驱动带动管理创新。

在十三五期间,除业务流程之外,更多考虑的是依托数据治理体系,实现全局业务流程中与业务节点相关的业务数据流汇聚,如科研管理活动中涉及的教育教学业务数据流,汇聚后形成科教融合的数据集合;跨部门业务数据流的汇聚,如科研管理活动中依赖国家科技大平台数据流,汇聚后服务于科学家申报项目、执行任务、成果提交;网络媒体中关于科研成果数据流的汇聚,将对科技发展态势感知、科研同行竞争力分析提供基础;专业化科技资源平台数据流的汇聚,如专利数据库、文献数据库等,可加强科研管理的服务能力。还有借助机器、传感器等自动记录下来与科研活动管理相关的数据流,如业务触发时间、事件状态、位置、图像等,都是对科研管理业务流程十分有用的数据流。在新一代ARP中将这些数据流渠道都做相应的梳理,为大数据治理提供数据来源。

4.2 转变了流程驱动业务流的应用思路

一项常规业务处理过程经过长期运作就逐步凝练成了标准化的工作流程。在传统信息系统中各项业务处理过程经过梳理后采用工作流引擎来驱动工作流程,事务性工作处理的标准化和规范化程度越来越高,工作效率也大为增强,即业务流程变为精细化和固化。

图1

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图1通过管理数据中心汇聚、处理和融合各类管理数据

Fig.1Integrating, processing, and fusing diverse management data-sets through management data center

在大数据环境下,业务处理环节中存在的相关数据越来越多,传统工作流的使用则限制了这些数据的利用,真正的数据价值没有发挥出来。通过对这些数据的分类组合与关联解析,业务节点的画像会越来越丰富,事件的前因后果也会在数据积累中体现,业务驱动的工作流就不能适应这种带有多种标签的业务处理,依然延续着固有的业务处理模式。这就给新一代ARP工作流应用思路带来了转变的契机,使新一代ARP运用数据驱动业务流程,形成业务管理的最佳路径,新一代ARP促进了从实践管理向智慧管理的演进。如图2所示,传统工作流引擎在执行业务流程时通过流程来决定走向,使得一个业务类型的工作流程越来越复杂,而通过数据驱动方式,通过数据分析统计,形成数据规则条件,并将数据条件作为输入,使得工作流从配置、验证到执行变得简单清晰明了。更为主要的是,从原来由开发人员配置的工作流转变为由业务人员可配置的数据驱动式流程,大大减轻了对IT技术的依赖性。

图2

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图2数据驱动的业务流程和可视化流程配置界面

Fig.2Data-driven process system and configuration

4.3 创新了移动应用的业务模式

当前,业界在技术适应性上提出并尝试了前后端分离的开发技术,这一技术解决了部署在应用端上软件包轻量化的问题。但是,并没有解决业务的轻量化,复杂的业务逻辑依然会给应用端带来诸多的不方便,不论是移动端还是桌面端。

管理信息化系统一般是通过应用模块来划分业务的,有总账、现金、项目、员工、薪酬、资产、材料等,每个模块应用功能都十分强大且相互之间的业务逻辑关系错综复杂。首先,依托数据驱动的思想实现了业务逻辑依赖的数据架构的完整性和动态化,在这一数据架构下,将业务逻辑按照前、后台应用的形式切分,前台是面向一线使用者的各项业务微服务,如项目经费的查询、审核,差旅的申报、审批,材料的领用、摊销等;后台是面向各类管理者的专业化数据处理应用,如财务管理、人力资源管理、项目合同管理等。轻量化的移动应用使得业务进行逻辑切割,各项应用简化,业务逻辑可解耦,从而实现了新一代ARP在创新业务端的应用模式。

图 3

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图 3面向查询和审批的新一代ARP移动端应用

Fig.3New ARP APP for inquiry and approve

4.4 通过数据治理服务于管理决策

新一代ARP的应用,推动了中国科学院科研管理信息化从信息型、交互型、业务型向感知型、数据化、智慧化方向转型发展。充分运用数据治理形成的数据资源为管理赋能也取得了良好效益。

基于知识图谱的科技合作管理服务平台的运用彰显了数据赋能的作用。科技合作智能化管理服务系统以地图作为主要展示方式,通过图表、文字、颜色、图标等多种形式,直观展示院地科技合作成效,完成了包括协议签署情况、科技合作项目、地方转移转化项目、院地共建机构、科技副职部署以及不同维度上各地区的全国排名等科技合作工作的可视化呈现,以多种形式客观、真实展现科技合作成效统计结果。实现了根据不同需求自动生成统计报告的功能,包括列出科技合作项目、转移转化项目、院地共建机构等检索结果,快速查看最新统计数据,为管理者的日常工作提供便利。该平台的建设与应用解决了科技合作相关数据采集与汇聚的问题,消除科技合作信息分治,实现了数据的关联挖掘分析,起到了支撑决策的作用^[17]。

图4

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图4基于知识图谱的科技合作管理服务平台

Fig.4Science and technology cooperation platform based on knowledge graph

4.5 基于数据聚合分析提供ARP看板

新一代ARP在汇聚人财物项目的基础上,如何为全院不同角色人员提供不同的数据展示形式是数据驱动管理的一个关键性问题。对于决策者来说,需要看到全院宏观的人财物项目的发展态势;对于研究所领导来说,需要了解全所可持续发展状况;对于课题组组长来说,需要了解课题经费争取情况、人才贮备情况等。即数据的加工利用是需要区分角色的,即使对于同一个数据,不同人的展示方式也是不一样的。

新一代ARP通过看板服务,为不同角色的用户提供了丰富的数据展示模式,并能进一步钻探到原始数据,方便不同角色的用户从宏观到微观的一致性分析和决策。

图5

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图5基于数据聚合和分析的ARP看板

Fig.5ARP data visualization based on data fusion and data analysis

5 结束语

互联网不断在改变着我们的社会生活和工作行为模式,同时也催生了新兴技术在不断拓展和推动着我们对数据的创造与应用范围。数字化时代随着互联网、移动化、物联网、云计算的发展而到来,而且将成为信息社会创新、竞争和生产力提高的前沿。通过数据资产^[16]的交换、整合和分析来发现新知识、把握新趋势、实现新管理、创造新价值、带来大知识、大科技和大发展的同时,智慧化的管理环境就变得十分必要。科研管理作为信息化应用的新兴领域,依托大数据建设智慧化的科研管理业务应用环境是发展方向,这也符合我国运用大数据提升国家治理现代化水平的战略发展方向。新一代ARP通过数据驱动理念在管理创新方面做了新尝试,但这仅仅是开端。随着数字孪生技术的发展,以大数据治理为基础,全面模拟研究所科研管理发展态势,通过线上虚拟化管理信息系统的不断演化来实时可视化现实研究所管理情况,是十四五新一代ARP往智慧化发展的新方向。