大数据背景下的高校科研经费精准管理研究
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[摘 要]高校学科发展以及相关人才培养，都受到科研经费管理的影响，如果科研经费整体管理质量较差，将会严重影响高校整体发展。在大数据互联网时代，许多新理念不断涌现，传统行业面临越来越多的挑战。为了使高校科研经费管理模式适应现代发展趋势，高校有必要加强科研经费精准管理。基于此，本文以大数据环境作为研究背景，站在高校科研经费精准管理的角度，对高校科研经费如何实现科学化管理展开了深入研究。
[关键词]大数据;高校科研经费;精准管理
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.16.018
[中图分类号]G647.5 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2019）16-00-02
0 引 言
随着第四次工业革命的快速发展，大数据、云计算新技术、新理念不断涌现。面对新理念，相关单位需要对发展模式进行整体性改变，重新设定信息认知需要;通过汇总大量数据进行智能化研究，在海量数据之间找到信息之间的关系，为科学决策提供相应的依据。高校应及时解决经费管理过程中存在的问题，同时加大对大数据的应用力度，找出数据之间隐藏的规律和关系，实现科研经费精准管理。
1 传统信息化模式存在的弊病
在大数据时代，管理会计整体发展形势发生变化，现阶段，学术界中比较主要的研究方向是运用信息化手段，对管理会计理念进行优化创新。传统信息化模式已经不能满足现代经济发展需求，通过强调数据价值，可以实现高校科研经费的精准化管理;通过满足科研人员对具体工作的需求，可以提高管理决策服务整体的分析能力。技术因素、人员因素和资金因素会限制高校科研经费的管理水平，因此，高校在管理科研经费的过程中，仍然面临许多问题。
1.1 数据来源单一，信息沟通不畅，难以获取海量的数据信息
科研经费在进行精确化管理的过程中，要保证数据信息的完整性，通过对数据进行精准评价、推送和分析，以此来提高数据的精准性。在传统的管理模式下，许多科研经费数据往往以偏概全，大多数数据都缺乏精准性和全面性，不能反映问题的具体情况。高校科研人员在收集信息的过程中，只注重收集传统的结构化财务数据，并没有涵盖科研人员具体的年龄、研究方向、职称等一系列非结构化数据。财务人员在分析数据的过程中，会自动忽略自己难以处理的非财务性数据，常常删除一些自己不感兴趣的数据，进而会降低科研数据的准确性，不利于科研数据在部门之间进行双向发展。数据信息在整体收集过程中，一直处于单向传递模式，使信息获取和相关应用都呈现出不对等的状态。很多高校的财务管理系统不能和科研系统进行信息共享，从而会造成信息孤岛问题，大幅降低了科研经费整体决策的精准性。即使获得了大量数据，由于没有收集科研经费的非结构数据，无法对相关数据进行深入研究，即使运用智能手段，也不能精准判断具体的科研行为，从而不能清楚认识不同类型科研人员对科研经费的使用趋向。
1.2 途径固化狭窄，分析能力受限，难以实现精准研判
高校应对科研经费进行精准化管理，对所收集的科研经费数据进行深入分析，此外，还需要对数据进行整体智能化判断。在制定相应管理决策的过程中，高校只有对整体数据进行科学分析以及精准分析，才能有的放矢地开展整体活动。传统信息化模式的财务数据大多偏向于单一化和片面化，不能真正挖掘非结构化数据的真正价值。由于传统数据模式系统本身的分析能力较差，所以在分析数据时，缺乏一定的精准度，不能灵活反映会计要素。科研经费数据采集和其他数据采集具有较大的差异，整体数据所显示的状态趋于静态，大幅度削弱了数据和研究问题之间的联系。在传统模式下，收集的数据信息不能满足科研人员对数据研究的需求，数据缺乏实时性，不能及时推送相关分析结果，进而导致高校无法及时掌握科研经费的具体使用情况。
1.3 系统模块缺失，评价能力不足，难以做到科学评价管理
高校在进行科研经费精准化管理的过程中，最重要的工作内容是确保财务系统整体框架的完整性。传统的财务软件系统不重视管理决策，在开展工作的过程中，资金绩效评价系统有所欠缺，不能判断科研经费的具体使用效率，从而无法科学安排、指导科研经费的具体使用方向。科研经费在实行管理评价过程中，大多以项目为单位，需要对项目负责人进行系统分析。由于评价指标设置不科学，在整体研究的过程中，没有建立统一的绩效评价系统，最终导致高校无法选择最恰当的评价方法，这些影响因素都在无形中大幅提升了科研经费的整体成本。科研财务相关数据大多都掌握在财务工作人员的手中，没有针对性地定制相关管理模块，汇总统筹相关资金数据无法得到及时推送，以至于科研工作人员不能随时获取资金使用的具体数据。
2 现代大数据环境创新的优势
2.1 打破数据壁垒，实现双向反馈
在大数据的背景下，所有科研财务数据都处于流动状态，彼此间是处于联动模式的数据。现代大数据环境打破了传统数据之间的壁垒，能够缩短获取资金信息的时间。通过提炼半结构化与非结构化数据，可以建立更加健全的结构化知识体系，从而提高汇集数据以及分析数据整体过程的工作效率，提高决策者利用信息进行相关决策的精准性和实效性。广泛应用大数据和云计算，能够拓展高校科研经费的使用范围，实現各个部门越层级、跨系统信息共享传输，大幅度提高信息传递时的时效性，提高数据信息在传输过程中的精准度。以此为基础，识别科研财务信息已经不再是人工识别，现代工作大多应用的是计算机系统智能识别。在整体汇集以及分析数据的过程中，高校应充分应用云计算和大数据，建设无缝衔接端口，使财务部门和相关科研部门可以随时掌握科研经费的使用情况。通过对系统进行科研项目预算，工作人员可以根据自身需求进行申报与调整，财务工作人员在安排直接费用和间接费用时，可以同时设计不同类型的科研项目。 2.2 创新运行模式，促进机制变革
传统信息化一直是工业经济的模式，随着大数据时代的来临，整体模式拥有信息经济的特点。转变数据分析模式，需要云平台和大数据库支持，在处理科研经费数据时，汇总不同口径的数据，进而统一数据口径，以便于对数据进行横向比较和整体处理。此外，随着大数据和云计算技术的普及，推动了高校科研经费数据发展。在大数据资源库中，高校可以自动提取标准化数据，在众多数据中筛选出所需数据。在收集及分析数据的过程中，可以充分体现出智能化理念，提高数据整体的精准度以及可比性。在以往分析科研经费使用情况的过程中，通常在一堆数据中选取使用率最高、整体效果较好的为研究主体;在分析所申请的项目时，会着重分析研究对象;在经费再分配的过程中，会优先考虑分析主体，从而合理配置整体资源。通过加大对整体运作模式的创新力度，可以推动高校科研财务工作整体机制变革，将高校财务信息系统和网络系统进行相互融合，提升科研经费精准管理中心的水平和质量，为以后高校科研财务工作整体机制转型奠定基础。
2.3 重塑管理流程，优化科研人员的实际体验
在大数据快速发展的背景下，高校应该更加关注科研人员的具体需求，不能仅关注生产者的需求趋向，还要真正了解科研人员的发展趋势，这也是高校精准化管理科研经费的工作重点。在大数据快速发展的背景下，高校科研单位的整体发展模式发生了改变，必须以科研经费精准化管理为出发点和落脚点，为管理层提供更加精准的决策服务;关注大数据内在的真正价值，以大数据为基础，对相关科研经费数据进行智能化处理，了解科研工作人员的具体偏好，根据每一位工作人员的行为进行整体分析。在处理不同类型的科研项目时，需要依据项目特点，为工作人員推送更加精准的经费使用情况。传统数据搜集模式过于被动，没有引进先进的智能技术，通过引进预设模型，创新智能分析整体模式，结合不同类型的科研经费具体需求，大致了解经费所占比例的具体情况。高校应科学分析经费使用类型，有效规划整体方案，积极改正方案中存在的不足之处，最终形成更加完善的科研经费使用方案。在分析整体数据的过程中，高校要不断扩大数据库，对现存分析模型进行优化和调整，通过健全的规划方式，避免人为主观因素对科研经费的使用方向造成影响，提高资金使用的合理性与科学性。
3 结 语
新技术给人们的生活带来了天翻地覆的变化，通过合理运用新技术，可以推动高校科研经费精确化管理。在互联网、云计算、大数据广泛应用的时代，人们可以对不同类型的数据信息进行精确传导。大数据技术可以使高校在管理科研经费上，实现精准化和科学化，进一步明确相关责任和制约机制。高校应该加大大数据的应用力度，对管理会计理念进行优化创新，放大和强调数据价值，建立更加健全的结构化领域知识体系，将高校财务信息系统和网络系统进行相互融合。
主要参考文献
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