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摘 要：科技项目管理是企业内部管理中需高度重视的内 容，其对企业进一步发展具有重要的意义。本文主要基于 大数据时代下，就企业如何加强科技项目的精细化管理进 行分析，以供参考。
关键词：大数据时代；科技项目；精细化管理；策略
随着科学技术的飞速进步， 社会进入了大数据时 代。在此背景下，各企业发展速度也不断加快，与此同 时也突出了科技项目的重要性及作用。企业要想更好地 在大数据时代下高质量发展，就需要加强科技项目的精 细化管理，只有这样，才能够确保科技项目经济效益和 社会效益的提升，也才能够充分彰显出大数据时代的优 势，不断推进企业的发展。
一、大数据给科技项目管理带来的机遇和挑战
1.机遇
在科技项目管理中，涉及的数据信息较多，而通过 有效应用大数据技术，可在众多的数据信息中挖掘出有 价值的数据，如此可为项目管理者分析、实施等环节工 作提供数据支持，还能够降低项目的风险，确保科技项 目顺利执行和完工。具体体现在以下几个方面：
（1）有助于项目数据的采集
在大数据时代，在科技项目管理中应用分布式架构 的数据采集技术，可为系统日记数据采集和传输提供强 有力的技术支持。比如，Facebook、scribe，在互联网的 作用下，可在海量异构网页文本内容中获取相关数据， 并确保采集的数据在数据库存储系统中顺利传输，然后 再通过应用云计算技术，对不固定格式的非结构化数据 转变为结构化数据，这样可进一步强化项目管理的关联 性，进而促使项目管理服务水平的提升。
（2）有助于项目数据的存储
数据存储与数据采集同等重要，但由于科技项目数据规模较大，且可靠性和准确性较强，因此对存储系统的要求较高，一定程度上增加了数据存储的难 度 。 而在大数据时代， 可应用大数据存储技术来满足科技项目数据存储的需求。一般来说，不同的应用场景， 其数据存储技术也是不同的 。 比如， 可基于 Hadoop的技术扩展进行数据存储分析，然后应用MPP 架构的新型数据集群，以此进行PB级别的结构化数据分析。
（3）有助于项目数据的利用
一方面，在以往科技项目管理中，由于在数据分析 技术方面存在局限性，所以只能够通过随机抽样的方法 来进行数据分析及识别，然后再通过整体数据来分析部 分组成的内在原理。虽然这一方法具有一定的可行性， 但并不能够为科技项目管理提供强有力的数据支持。而 在大数据技术的帮助下，科研企业可获得更多有价值的 数据，且可通过专业的数据分析技术来准确分析数据中 的事物本质，可有效提升科技项目管理的合理性，并为 有效利用数据奠定良好的基础。另一方面，大数据时代 下的科技项目管理也对数据要求更加精确，要求在科技 项目管理中，应当提高数据的容错率，也要对部分不存 在的结构数据展开相应的规律分析，因为这部分数据有 非常重要的应用价值，深入分析这部分数据可为系统性 解析事物规律及深入发掘事物本质提供帮助。而在大数 据的支持下，既能够保证数据的有效获得，也能深入分 析数据信息的联系，如此可有效利用数据的力量提升科 技项目管理决策的先进性，并为科研企业管理工作提供 强有力的数据支持。
2.挑战
大数据时代的到来，给科技项目管理带来机遇的同 时，也带来了诸多挑战。主要体现在以下几个方面：
（1）管理思想僵化，形成管理阻碍
在大数据还未普及之前，大部分科研企业和单位并 没有对大数据给予过多的关注，更多只是认为大数据是 将社交工具进行简单的调节，实现了信息的有效传递， 所以许多单位形成了社交内容的“数字化”，并对原有 主柱结构和工作结构进行了优化，对科研机构内部的文 化机制改革缺乏重视，仍然保持僵化、保守的管理思 想。另外，大数据时代信息庞大、繁多，也一定程度上 给科技企业管理带来了阻碍，主要表现在难以深入发掘 大数据时代繁杂数据身后的价值。
（2）数据分析与存储存在局限性
目前， 部分科技企业并不具备相应的信息分析技 术，使得数据分析与存储存在一定的局限性，主要体现 在非结构数据处理上。在大数据时代，非结构的数据占 比较大，且呈现出持续增长的趋势，若采用一般的数据 处理方法，并不能够充分挖掘这部分数据背后的深层价 值及意义。而要想有效处理非结构化数据，首先就需要将其转化为结构数据才能够进行相应的数据研究，这是 一项难度性较高的工作，数据处理能力及细致程度均会 对数据的质量、精确性及有效性产生影响，这无疑给科 技企业带来较大的挑战。
（3）存在较大的信息安全隐患
信息安全是目前科技项目管理中存在的一个较大 难题。随着大数据时代的到来，大数据技术的应用为科 研项目管理人员工作创造了便利的条件，不仅能够提升 信息搜索的效率，也能够有效进行数据的分析。但在这 一过程中，由于一些数据会涉及科技企业及相关人员的 隐私，若操作不当或者系统崩溃，就很容易导致信息 泄露，引发信息安全隐患，这无论是对科技企业还是个 人，都是巨大的威胁。
二、基于大数据时代下科技项目精细化管理的策略
1.树立大数据管理意识，加强大数据应用
大数据技术在给科技企业发展带来机遇的同时，也 要带来了挑战。因此，需要科技项目管理人员转变以往 落后、僵化的管理思想，树立大数据管理意识，加强大 数据技术的应用。一方面，需要将科技项目管理部署与 数据中的深层含义有效融合在一起，以此提升管理部署 的科学性和准确性；另一方面，需要积极引进大数据人 才，尤其是集各科知识于一体的复合型人才，以此满足 大数据时代下复杂数据有效利用的需求，充分挖掘数据 的价值，从而为企业带来更高的收益。
2.建立健全科技项目管理制度体系，提高管理人员综合素质
在大数据时代，科技项目精细化管理目标的实现， 离不开完善的制度体系支持，这需要企业，从项目发展 实际情况出发，不断对项目管理制度体系进行优化和完 善。在项目管理过程中，既要突出重点，也要确保全员 参与其中，并积极落实项目管理体系，从而最大限度地 维护项目顺利执行和完工。与此同时，在完善科技项目 管理制度体系过程中，也要加强考核管理的关注，应定 期对项目管理人员及科技项目人员进行考核，通过考核 检查其工作质量，并结合考核结果给予人员相应的奖 惩。对于表现良好的人员可给予一定的物质奖励和精神 奖励；对表现较差的人员，根据事态严重程度予以通报 批评或直接开除处理，充分发挥出科技项目管理体系的 制度性和权威性。另外，还需要不断完善项目责任制 度，积极落实好监督管理责任，加强科技项目过程的监 督管理，避免出现责任相互推诿的现象，从而保证科技 项目顺利推进。
除了要不断完善管理制度体系，也要不断提高科技 项目管理人员的综合素质。科技企业应结合选拔和内部培养的方式，在选拔科技项目管理人员时，要重视其学 历、资质、知识掌握程度等方面的情况，选拔出优秀的 科技项目管理人员。同时，要高度重视前期的培训，促 使其管理意识的提升，并通过有效的培训不断提升管理 人员的综合素质及职业道德水平。
3.构建完善的数据管理平台，加强数据分析与处理
在大数据时代，要想实现科技项目精细化管理的目 标，需要构建完善的数据管理平台，实现数据的有效应 用，为科技项目精细化管理提供数据支撑，弥补以往科 技项目管理模式中数据分析与处理的不足。具体而言， 在以往科技项目管理模式中，不少企业在开展科技项目 管理时主要是以处理某一个问题为基础进行管理，但在 大数据时代，通过构建完善的数据管理平台，能够对数 据进行深入分析及预测，项目管理人员可获得相应的信 息并进行项目管理决策部署，进而促进科技项目管理工 作不断深入。
4.加大监管力度，保证科技项目数据信息的安全
在大数据时代开展科技项目的精细化管理，不可忽 视科技项目数据信息的安全管理工作。科技项目数据不 仅涉及科研相关的数据资料，其中还会涉及一些国家机 要文件，因此科技项目管理人员必须提高数据安全的重 视程度。具体而言，需要按照数据的价值及保密程度进 行划分，然后在此基础上加大监管力度。另外，还需要 注重个人隐私的保护，在与项目负责人沟通时，要关注 个人数据安全性，有目的地加强数据安全保护。只有这 样，才能够有效地保证科技项目管理过程的信息安全， 也才能够保证科技项目的顺利运行。
三、结语
综上所述， 大数据时代的到来， 既给科技项目管 理带来了机遇，也带来了挑战。这需要科技项目管理企 业不断创新管理模式，融入精细化管理思想，并充分发 挥大数据技术的优势，构建相应的数据管理平台，为科 技项目精细化管理创造有利的条件。除此之外，也需要 不断完善科技项目管理制度体系，提高管理人员综合素 质，并加强信息安全保护，从而不断提升科技项目管理 水平，进而为企业进一步的发展奠定良好的基础。
参考文献
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