摘要：随着互联网技术迅猛发展以及互联网应用深入社会的各个角落，大量的各种信息和数据爆炸性地产生，由此我们进入一个大数据时代。科技情报行业作为历史悠久的传统信息服务行业在新的历史时期下，机遇与挑战并存。本文从大数据时代科技情报的需求出发，分析科技情报服务面临的机遇与挑战，并给出应对策略，使情报人员能够及时准确地为决策提供支撑服务。
关键词：大数据时代；科技情报工作；机遇与变革
随着社会经济水平的发展，信息时代已然来临，以知识经济为主导的众多新兴产业成为了市场新宠。如何在“大数据”的技术支撑下，把握好科技情报工作的新机遇，应对好时代下的新挑战，具有理论研究和实践发展的双重价值。
一、大数据
1.定义。“大数据”是现代信息科技技术发展的产物，可总结为“5V”：①Volume——数据海量化，以“大”为最突出特征，数据对象可达泽、尧字节；②Variety——形式多样化，除了文本等传统数据，大数据还需处理多种多样的图片、视频等信息类型；③Velocity——产生快速化，为满足信息时代爆炸式的数据增长速度，大数据的处理速度也要同步提高；④Visualization——可视化，是将大数据变成小数据的过程，从而达到人类可以阅读的数据量；⑤Value——最大价值化，包含双重含义：在整体的海量信息中理清杂乱信息、排除废物信息，保留有价值的信息难度大；在瞬息万变的“信息战”中持有关键信息，就是握有重要的价值武器。
2.特点。知识经济是一个有侧重点的经济概念，以智力资源为依托通过不断创新进行快速的高新技术产业化，本质是提高将科学技术转化为实质性生产力的速度和效率。在知识经济的统领下，可持续发展的要求下，数据已经由过去的简单数字信息转变为社会经济各方面发展的基础，成为社会竞争中的战略资源。在这样的宏观经济背景下，科技情报工作不再只是单纯的信息情报的收集整理工作，研究也不再只停留在分类归档的操作层面，而是内涵扩大为支持科研传播活动、战略决策（包括信息网络平台与数据库建设）、科技竞争与情报在内的大情报工作。
二、大数据时代科技情报工作模式的革新
在信息时代，知识信息的开发利用和信息化程度标志着一个企业的经济实力。而科技情报信息在经济建设中，在未来社会发展中显得越来越重要。情报信息准确灵通，传递时间缩短，工作效率和生产效率都会大大提高，科技和经济决策才能建立在可靠可行的基础之上。随着大数据时代的来临，情报工作模式也正在发生着深刻的变化。科学技术的进步和社会信息化迫切需要适应大数据时代特征的科技情报系统的构建，只有这样，才可把海量的大数据进行可视化描述，让情报分析人员实施进一步的情报判读。由于大数据时代的鲜明特征及IT技术的成熟，使得情报的工作模式也发生了革命性改变。在大数据时代，由于海量的数据使得情报分析人员无法完全靠人工查看的方式进行情报判读，因此，对海量数据进行针对性的挖掘，可视化描述，从而将大数据转化成小数据，可让情报人员进行判读。不同于传统的科技情报职业需求，革新后的情报职业需求增加了IT技术要求，科技情报工作人员不但要了解情报需求和相关知识，还要将这些情报源通过IT技术手段，将数据转化为信息，再将其可视化展示，提交给决策者。在新的情报分析工作流程中，首先是选择情报主题，并对该主题进行前期的调查和研究，进行解题，同时在专家库中查找该领域的专家，并应用情报搜索引擎进行数据的积累，这些步骤都是由情报人员完成。之后，在情报工作团队中，介入了数据分析员和行业专家，对采集到的数据进行筛选和挖掘，探寻可视化形式，从而增强数据所显示出来的价值。这里的可视化是数据描述的可视化，是将大数据变成小数据的过程。完成这一步后，专家对数据描述的可视化展现进行情报判读，并与情报分析人员共同做情报分析，从而得到最终的情报服务产品。
这里的产品可以是报告的形式，也可以是网站门户的可视化推送等。在这个新的情报分析工作流程中，有两点值得关注:一是可视化技术的介入。由于人类已经无法阅读如此海量的数据信息，使得必须使用可视化技术，按照情报任务需求，选择合适的数据挖掘手段，对数据进行可视化的数据描述，从而达到人类可以阅读的数据量，进行情报分析判读;此外，在情报产品推送的形式上，可视化的技术可以大大帮助用户理解情报信息，准确形象地掌握情报要点，从而做出相应的决策。二是情报工作团队的组织构成。新的情报工作团队是由行业专家、数据分析员、情报分析员3个角色构成的，这也是充满大数据特色的一个情报团队。情报分析员:制定情报业务目标、情报需求规划、协调团队合作、情报判读分析。专家:结合专家的知识、经验和判断能力，实现对采集信息的有效性鉴别、过滤、判读，使之变成情报，同时，在数据挖掘分析的方法选取时，要考虑专家的思维模式，从专家的思考维度，对数据进行分析。数据分析员:从IT技术视角出发，通过满足情报分析员的需求，实现可视化等IT技术功能。在这个大数据时代下催生的情报工作团队中，业务语言和技术语言要实现无缝对接，只有这样，可视化技术的应用才可在情报判读中发挥重要的作用。因此，还需要构建情报理解的交流机制。在情报理解交流机制的规范之下，符合大数据时代的情报工作革新模式才可以将数据的情报价值最大化，在这个基础上选择的可视化方案才是最合理的。
三、大数据时代科技情报工作面临的挑战及应对策略
大数据时代，数据的数量和速度、多样性和复杂性正在改变科技情报活动的传统工具和方法。情报界正面临不断增长的数据所带来的如何获取、关联、融合和分析的严峻挑战。
1.大数据时代也给科技情报工作带来严峻的挑战。一是科技情报服务机构的资源优势弱化。在数据开放的趋势下单纯提供内容获取或计量的服务模式并不能完全支持业务决策的需要。二是科技情报的用户需求发生了根本性的转变。在大数据环境下，以文献单元为特征的加工整理以及存储分析已经不能满足用户的需求。三是科技情报服务能力(资源保障能力、服务协作能力以及信息处理能力等)已难以满足要求，未能上升到战略性地位。
2.面临这些挑战，应做好如下应对策略：一是加强顶层设计，构建智能环境下的企业情报体系。二是建立全面、高质、开放的资源体系。将数据资源上升到战略高度，提高对数据资源的控制力。主要包括扩展多元数据来源和数据存储；提高深层次数据存储和核心资源质量；加强多源科技情报资源的集成与聚合；推动资源开放获取与协作等措施。三是建立起应对大数据时代工作的新模式、新程序和新思维方法。重点发展创造型思维，进行趋势分析，识别那些打破先例和趋势的突变性事件，提升情报分析与预警能力。四是加快开发跨领域、跨项目和跨学科的机器学习能力；同时加强对情报专业人员的技能培训，使情报人员能最大限度利用机器的学习能力开展深层次的数据挖掘和分析，为决策提供支撑服务。
四、结束语
大数据时代给情报工作带来机遇和挑战，其催生了新时代下情报工作的革新模式。如何利用这些大数据及时准确地产生情报价值，是大数据时代科技情报的主题。大数据时代，信息的飞速产生，使得科技情报在企业科技的发展中占到主要的位置，科技情报是针对特定目标进行跟踪、监测、分析和展示的一系列活动，其信息源就是大数据。对于科技情报来说，大数据是一个机遇，一次革新，是一种获取情报、解读情报、预测预警的新方式。探索大数据所隐含的情报将成为航空企业提升科技发展的一个重要手段。
参考文献：
[1]刘晨.大数据时代科技情报工作的机遇与变革[J].情报理论与实践，2018，3806：35~39.
[2]刘祥.大数据时代科技情报专业化服务构想[J].情报理论与实践，2018，3902：20~23.
[3]蒋娜.“大数据”时代情报工作面临的机遇与挑战[J].吉林广播电视大学学报，2018，04：73~75.