|科技大数据发展现状

1.科技成果转化不畅

2.企业创新意识不强

3.科技资源和共享投入不够

4.对高新区发展支撑不足

|大数据解决思路

1. 数据深度挖掘

2. 数据深度整合

3. 数据综合分析

4. 数据开放共享

|大数据对科技局的价值

规范数据管理：科技局在管理过程中会有大量的结构化和非结构化数据产生，必须要对这些数据做规范化治理，形成科技大数据的标准化管理,才能更好地对这些数据加以利用。

开放数据共享：科技大数据的数据来源于科技项目申报、科技成果公开、共享科技资源、科技文献、科技政策公开等方面，在科技创新管理的过程中，需要做好多源数据的融合和共享，进而实现科技资源的共享，才能对科技发展带来真正的价值。

提升科技创新管理能力：通过对科技管理部门在管理过程中的数据的不断采集，结合大数据分析技术，呈现科技管理过程中的问题点加以改善；同时借助大数据技术对企业参与科技创新的方式进行优化，提升科技管理部门的办事效率。

提高科技成果转化率：科技成果转化是科技发展的重要环节，通过对科技成果的多维度分析，掌握项目的全方位信息；同时结合企业的分析，形成项目和企业的匹配和对接，提高科技成果的转化率。

|科技大数据数据规划

1.数据来源

内部数据：政务公开的各种信息、部门内部管理系统存储的数据、政务网络数据、自建数据资源系列。

互联网数据：媒体报道数据、微博、微信、论坛、贴吧、境内境外科技前沿信息、国研网、公开的政策相关数据等。

补充数据：其他政府部门监管数据、政策法规数据、中国知网、万方数据、实时监测数据作为补充数据。

2.数据融合

科研项目数据、科研成果数据、科技企业数据、诚信档案数据、科技文献数据、科研设备数据

|科技大数据平台应用

1.科技全景展现

2.科技查重

3.科技成果管理

4.科技资源共享

5. 科技奖励管理

6. 科技情报监测

项目应用案例-南方某省科技厅