0 引言

    应用大数据、人工智能技术进行科研数据分析，例如，专业发展方向预测、技术关联关系分析等，都需要科研数据积累到一定程度，数据呈现出大数据4 V特性。只有数据形成规模之后，才能够应用数据挖掘技术发现隐含在大数据量之下的数据关联，分析出数据的隐含价值，并进行专业方向与决策分析。而数据的来源(即数据生产者)主要是科研人员、实验仪器设备、科研管理系统、科研实验系统等科研相关人员、设备和信息系统。科研人员和设备的数据也必须进行电子化、格式化后，方可进入信息系统，才能被进一步分析利用。

    目前，由于科研与教学信息系统独立建设，导致数据难以共享。要解决这个难题，需要解决以下问题：(1)系统数据如何保证共享；(2)如何应用信息技术实现数据共享。解决第一个问题就是要解决数据共享正规化建设，包括数据监管体制构建和数据共享机制研究；解决第二个问题就是要应用数据及信息技术建设数据共享平台。

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作者信息：

仲  妍，钟艳玲，郭文思

(军事科学院防化研究院，北京100028)