徐綺蔚

摘 要：對(duì)于企業(yè)的進(jìn)步與發(fā)展而言，技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力是衡量其實(shí)力的重要指標(biāo)之一，而專(zhuān)利作為企業(yè)創(chuàng)新性發(fā)展的主要代表，是技術(shù)智能、商業(yè)智能以及經(jīng)濟(jì)智能的主要載體，可以說(shuō)專(zhuān)利一定程度上代表著企業(yè)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力?；诖?，需要對(duì)專(zhuān)利進(jìn)行廣泛的管理與分析工作，建立完善的評(píng)價(jià)體系對(duì)企業(yè)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力做出相對(duì)準(zhǔn)確的判斷，這無(wú)論是對(duì)于理論研究還是對(duì)于實(shí)際工程應(yīng)用都有一定的意義。本文將對(duì)以專(zhuān)利大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力分析方法進(jìn)行一定的研究，以對(duì)企業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力這一指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，為企業(yè)的發(fā)展提供一定的技術(shù)支持與參考。

關(guān)鍵詞：專(zhuān)利；大數(shù)據(jù)分析；技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力

一、大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展以及分析方法介紹

1.1 大數(shù)據(jù)管理技術(shù)

隨著科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升，單一學(xué)科的發(fā)展不再適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的需求，致使學(xué)科交叉更加頻繁，這也導(dǎo)致全新的先進(jìn)技術(shù)不斷產(chǎn)生發(fā)展。而與此同時(shí)，一項(xiàng)新技術(shù)的誕生往往相匹配的有專(zhuān)利進(jìn)行申請(qǐng)，近年來(lái)給予技術(shù)的專(zhuān)利量不斷的增加。因此需要采用一定的方法對(duì)已有的專(zhuān)利數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)、分析研究以及匯總展示等，對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究也是一項(xiàng)困難的工作，需要基于大數(shù)據(jù)研究出管理與分析系統(tǒng)，對(duì)其中涵蓋的數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確的分析，分析的結(jié)果對(duì)于企業(yè)的決策可以起到一定的促進(jìn)作用。但是當(dāng)前針對(duì)專(zhuān)利大數(shù)據(jù)下企業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力的研究工作不是很多，現(xiàn)有的分析方法也因?yàn)闊o(wú)法適應(yīng)大體量、多元化、快捷性信息而無(wú)法在大數(shù)據(jù)時(shí)代有所作為，需要進(jìn)行改進(jìn)。

1.2 技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力介紹

企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展與建設(shè)中，技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力是體現(xiàn)其綜合實(shí)力的重要指標(biāo)，而對(duì)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行分析也是對(duì)公司展開(kāi)評(píng)估的重要手段，這種分析結(jié)果對(duì)于公司的運(yùn)營(yíng)管理以及下一步戰(zhàn)略決策有著重要的意義。在衡量企業(yè)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)，專(zhuān)利數(shù)據(jù)可以作為重要的參考，而在對(duì)專(zhuān)利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程也是技術(shù)評(píng)估的過(guò)程。提升企業(yè)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力，能使得企業(yè)在經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)中擁有更加廣泛的影響力，從而將自身生產(chǎn)的商品或者服務(wù)有效的輸出，而技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要有競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)、比較優(yōu)勢(shì)指數(shù)等。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)專(zhuān)利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，可以建立起一種基于大數(shù)據(jù)建立的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力分析模型，利用這一模型可以有效的得到技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力的分析參數(shù)，作為評(píng)估結(jié)果，對(duì)企業(yè)發(fā)展起到一定的促進(jìn)作用。

二、基于專(zhuān)利大數(shù)據(jù)分析管理模型研究

在對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，需要對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行采集、管理、存儲(chǔ)、分析等工作，因此需要采用各種管理平臺(tái)簡(jiǎn)化大數(shù)據(jù)處理過(guò)程，其中分布式管理平臺(tái)、數(shù)據(jù)采集平臺(tái)以及數(shù)據(jù)庫(kù)及其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化機(jī)制應(yīng)用最為廣泛。

2.1 分布式管理平臺(tái)Hadoop介紹

這一平臺(tái)是谷歌公司開(kāi)發(fā)的一種開(kāi)源實(shí)現(xiàn)框架，借助于簡(jiǎn)單的編程模型實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的有效處理，Hadoop平臺(tái)主要由分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS和并行使數(shù)據(jù)處理模型MapReduce組成。其中分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS可以實(shí)現(xiàn)單個(gè)文件的拆分，并將拆分產(chǎn)生的模塊進(jìn)行保存，而其涵蓋的元件NameNode可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集中的元數(shù)據(jù)進(jìn)行保存，拆分產(chǎn)生的數(shù)據(jù)HDFS數(shù)據(jù)可以以單獨(dú)數(shù)據(jù)的形式保存在DataNode板塊，與此同時(shí)，用戶(hù)可以對(duì)保存的數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問(wèn)與管理，對(duì)目錄下所存的文件以及模塊數(shù)據(jù)利用啟發(fā)式算法進(jìn)行寫(xiě)入與讀取，這樣文件可以利用這一平臺(tái)進(jìn)行保存與讀取。而并行使數(shù)據(jù)處理模型MapReduce的主要功能是對(duì)主節(jié)點(diǎn)分配的任務(wù)進(jìn)行處理，將大文件劃分為小塊之后進(jìn)行并行處理，之后再將分塊處理的結(jié)果匯合，得到最終結(jié)果。

2.2 數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)工具介紹

數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)工具Nutch是在Hadoop平臺(tái)的基礎(chǔ)上發(fā)揮作用的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)軟件，包括數(shù)據(jù)服務(wù)器和客戶(hù)端，分布節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)進(jìn)程間通信的方式進(jìn)行聯(lián)系，這一工具可以對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理，在HDFS模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)于管理以及MapReduce模型分布計(jì)算之后，Nutch可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集以及解析，并讀取數(shù)據(jù)中涵蓋的關(guān)鍵信息，并以文本信息的方式保存至數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.3 數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具

數(shù)據(jù)庫(kù)中保存的數(shù)據(jù)也需要進(jìn)一步的管理與分析，而非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)HBASE可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷拓展，存儲(chǔ)機(jī)制相當(dāng)強(qiáng)大。另外結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL作為小型關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，可以在低成本基礎(chǔ)上快速的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)信息的管理，并且在多種型號(hào)的計(jì)算機(jī)中都可以得到應(yīng)用。

三、基于專(zhuān)利大數(shù)據(jù)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力研究

3.1 建立分析模型

企業(yè)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)于企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)以及整體發(fā)展相當(dāng)重要，因此基于專(zhuān)利大數(shù)據(jù)建立技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力分析模型意義重大，在建立分析模型時(shí)，首先應(yīng)當(dāng)進(jìn)行源數(shù)據(jù)的采集，并將其以標(biāo)準(zhǔn)化格式存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)，之后基于專(zhuān)利進(jìn)行技術(shù)主體研究，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，主要包括關(guān)鍵詞的提取以及根據(jù)不同的主題對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類(lèi)等，之后根據(jù)分析結(jié)果記性技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)加權(quán)工作，得出最終的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。

3.2 分析指標(biāo)體系的確定

技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系是企業(yè)發(fā)展與決策的依據(jù)之一，而基于專(zhuān)利大數(shù)據(jù)進(jìn)行的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力分析中評(píng)價(jià)主要有兩個(gè)層面。首先是專(zhuān)利產(chǎn)出的數(shù)量以及年增長(zhǎng)率等，更深層次的需要注重專(zhuān)利質(zhì)量分析工作，主要包括技術(shù)注意的新穎的、成熟度以及集中度的信息，通過(guò)這些評(píng)價(jià)指標(biāo)得出更為客觀的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)。

四、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)體現(xiàn)企業(yè)發(fā)展前景以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要指標(biāo)之一，而技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力一定程度上體現(xiàn)在專(zhuān)利之上，無(wú)論是專(zhuān)利的質(zhì)量還是數(shù)量都可以作為技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估的指標(biāo)，因此基于專(zhuān)利大數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力分析時(shí)，借助于先進(jìn)的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、管理、存儲(chǔ)、分析等工作，為企業(yè)的下一步發(fā)展提供參考意見(jiàn)，更好地促進(jìn)企業(yè)的進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)：

[1]曹樹(shù)金， 王志紅， 劉慧云. 論大數(shù)據(jù)時(shí)代下的圖書(shū)情報(bào)學(xué)教育——基于iSchool院?！按髷?shù)據(jù)”相關(guān)課程調(diào)查及思考[J]. 情報(bào)理論與實(shí)踐， 2017， （12）.

[2]路霞. 基于多維魯棒數(shù)據(jù)質(zhì)量分析模型的中文專(zhuān)利法律狀態(tài)信息清洗研究[D]. 南京理工大學(xué)， 2017.

[3]李文娟， 劉桂鋒， 盧章平. 基于專(zhuān)利分析的我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)研究[J]. 情報(bào)雜志， 2015， （7）.

[4]汪滿(mǎn)容， 劉桂鋒， 孫華平. 基于專(zhuān)利地圖的全球大數(shù)據(jù)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)研究[J]. 現(xiàn)代情報(bào)， 2017， （1）.