李 群

(湖北省對(duì)外科技交流中心，湖北 武漢430071)

0 引言

經(jīng)過(guò)多年來(lái)的發(fā)展，我國(guó)孵化器的數(shù)量、規(guī)模、種類(lèi)、基礎(chǔ)設(shè)施、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)功能、孵化效率等都實(shí)現(xiàn)了非常大的突破。過(guò)去，科技成果轉(zhuǎn)化相關(guān)的思路停留在找專家論證，繼國(guó)家提出了科技興國(guó)、科技強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略目標(biāo)之后，科技成果轉(zhuǎn)化思路轉(zhuǎn)變?yōu)檎覍?shí)踐論證，找市場(chǎng)論證，科技企業(yè)孵化器所能發(fā)揮的作用和承載的功能愈發(fā)凸顯，對(duì)促進(jìn)科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化和助推區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷發(fā)揮著重要作用[1]。

本文以烽火創(chuàng)新谷孵化器為研究對(duì)象，對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的科技企業(yè)孵化器運(yùn)營(yíng)管理進(jìn)行研究，一方面可以豐富大數(shù)據(jù)對(duì)科技企業(yè)孵化器運(yùn)營(yíng)管理影響和促進(jìn)的相關(guān)理論研究?jī)?nèi)容，另一方面，在烽火創(chuàng)新谷孵化器的運(yùn)營(yíng)管理實(shí)踐中，借此探索研究該孵化器的運(yùn)營(yíng)管理新思路，降低孵化器的運(yùn)營(yíng)成本，提高孵化器的盈利能力，把握大數(shù)據(jù)技術(shù)為孵化器行業(yè)帶來(lái)的良性運(yùn)營(yíng)機(jī)遇，為更多新型孵化平臺(tái)和業(yè)態(tài)提供實(shí)踐依據(jù)和借鑒。

1 大數(shù)據(jù)對(duì)管理決策的影響

維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶指出大數(shù)據(jù)是不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)而采用所有數(shù)據(jù)的方法，具有Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)的“4V”特點(diǎn)[2]，體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的規(guī)模大，龐雜，對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算兩個(gè)環(huán)節(jié)尤其突出，大數(shù)據(jù)的類(lèi)型主要包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)正在爆炸式的增長(zhǎng)。另外兩個(gè)特征是快速化和價(jià)值化，大數(shù)據(jù)能夠更好地滿足實(shí)時(shí)性需求和核心資源沉淀的價(jià)值需求[3]。

大數(shù)據(jù)要求較之對(duì)因果關(guān)系的深究，更加關(guān)注關(guān)聯(lián)分析，因?yàn)槊恳环N數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式都不是全貌，同時(shí)其復(fù)雜的形式還要求通過(guò)人機(jī)交互來(lái)將主觀知識(shí)(本能、經(jīng)驗(yàn)、規(guī)范、常識(shí)等)融合到數(shù)據(jù)的二次挖掘中[4]。在管理決策理論中，企業(yè)的決策過(guò)程一般包含確定目標(biāo)、信息搜集、方案?jìng)溥x、方案確認(rèn)、方案實(shí)施以及過(guò)程與反饋，大數(shù)據(jù)運(yùn)用貫穿于整個(gè)動(dòng)態(tài)決策過(guò)程，功能依次是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)控制[5]，通過(guò)量化函數(shù)的算法來(lái)主導(dǎo)每個(gè)管理決策，逐漸衍生出各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)管理策略，比如運(yùn)營(yíng)策略、財(cái)務(wù)策略、營(yíng)銷(xiāo)策略等。

2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)

2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文依據(jù)科技部的科技企業(yè)孵化器評(píng)價(jià)指標(biāo)體系相關(guān)指標(biāo)選取了其中6項(xiàng)權(quán)重占比較大的評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)作為對(duì)烽火創(chuàng)新谷運(yùn)營(yíng)能力的粗略評(píng)估，包括孵化器收入(Bonus)、每千平米孵化面積的高素質(zhì)就業(yè)人數(shù)(Employment)、新企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率(Profit)、單位面積公共服務(wù)平臺(tái)投資額(Finance)、在孵企業(yè)平均獲得風(fēng)險(xiǎn)投資額(Investment)、在孵企業(yè)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)(Knowledge)[6-7]?；谝陨咸囟ǖ倪\(yùn)營(yíng)服務(wù)對(duì)象特點(diǎn)和信息采集，本文圍繞6項(xiàng)重要的運(yùn)營(yíng)管理指標(biāo)設(shè)計(jì)出了一套運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)稱之為BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理架構(gòu)。目的在于建立一套實(shí)時(shí)的“監(jiān)控-評(píng)價(jià)-反饋-提升”閉環(huán)管理體系，及時(shí)反映運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的疏漏與問(wèn)題，為烽火創(chuàng)新谷運(yùn)營(yíng)決策者和創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)整各自的運(yùn)營(yíng)策略，提升運(yùn)營(yíng)績(jī)效表現(xiàn)提供重要依據(jù)和支撐。理論上整個(gè)管理系統(tǒng)需要能夠覆蓋企業(yè)經(jīng)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，但烽火創(chuàng)新谷所面臨的運(yùn)營(yíng)壓力又不可能等待系統(tǒng)各項(xiàng)功能完善后再啟用，只能結(jié)合企業(yè)發(fā)展初期最為緊要的需求，迅速開(kāi)展初期研發(fā)并投入使用，在使用中不斷修正和完善。

在圖1中，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的BEPFIK模型作用于烽火創(chuàng)新谷孵化器運(yùn)營(yíng)管理流程的每個(gè)環(huán)節(jié)，從總體架構(gòu)設(shè)計(jì)圖左側(cè)開(kāi)始，導(dǎo)入烽火創(chuàng)新谷孵化器內(nèi)外部資源的完全或不完全數(shù)據(jù)，通過(guò)模型算法導(dǎo)出不同方向的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，用于在正向運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)中針對(duì)不同的企業(yè)提供個(gè)性化的孵化服務(wù)內(nèi)容，從而更好的完成各項(xiàng)目標(biāo)的輸出。當(dāng)接受服務(wù)的在孵企業(yè)數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模后，意味著B(niǎo)EPFIK模型從“輸入”“孵化”“輸出”“反饋提升”4個(gè)環(huán)節(jié)中能夠獲取的數(shù)據(jù)量越大，則可以根據(jù)運(yùn)營(yíng)管理過(guò)程反饋出來(lái)的目標(biāo)績(jī)效來(lái)更好的修正數(shù)據(jù)模型的參數(shù)，為烽火創(chuàng)新谷運(yùn)營(yíng)方和在孵企業(yè)提供多維度全流程的業(yè)務(wù)解決方案，包括政策篩選、候選企業(yè)背景分析、企業(yè)數(shù)據(jù)與成長(zhǎng)性評(píng)估、企業(yè)運(yùn)營(yíng)決策輔助、企業(yè)發(fā)展跟蹤、孵化器運(yùn)營(yíng)指標(biāo)評(píng)價(jià)以及其它日常運(yùn)營(yíng)功能模塊，逐步提升模型的智能決策輔助水平。

圖1 總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.2 BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)技術(shù)框架

2.2.1 BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)特征

BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)對(duì)烽火創(chuàng)新谷內(nèi)在孵企業(yè)背后的數(shù)據(jù)線索采取關(guān)聯(lián)性分析，對(duì)烽火創(chuàng)新谷整體運(yùn)營(yíng)進(jìn)行監(jiān)控、評(píng)價(jià)以及決策輔助，通過(guò)海量線上和線下調(diào)研數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)體系[8]，匯聚各類(lèi)型數(shù)據(jù)源，以此實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能：對(duì)在孵企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理數(shù)據(jù)的采集，對(duì)孵化器所在區(qū)域的產(chǎn)業(yè)分布和經(jīng)濟(jì)環(huán)境進(jìn)行分析，對(duì)在孵企業(yè)的經(jīng)營(yíng)信用進(jìn)行記錄以及對(duì)其產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。首先，對(duì)純?nèi)斯ぷ咴L調(diào)研，編制調(diào)研報(bào)告，歸檔紙質(zhì)資料，BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)應(yīng)用能夠大幅降低運(yùn)營(yíng)成本，因?yàn)樾畔⒒到y(tǒng)可以用最小的邊際成本撬動(dòng)更大的價(jià)值，互聯(lián)網(wǎng)海量的多樣化數(shù)據(jù)源可以為運(yùn)營(yíng)決策提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐；其次，互聯(lián)網(wǎng)可以突破時(shí)間以及地域空間的限制，改變傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)管理的處理方式，讓各類(lèi)運(yùn)營(yíng)服務(wù)能更精準(zhǔn)的匹配在孵企業(yè)的要求并且有較強(qiáng)的時(shí)效性，減少信息不對(duì)稱，幫助業(yè)務(wù)迅速增長(zhǎng)。

BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)還具有幵放性的優(yōu)勢(shì)，能夠直接通過(guò)端口的集成或調(diào)用來(lái)提供更廣泛的第三方應(yīng)用和數(shù)據(jù)服務(wù)。待入孵企業(yè)在系統(tǒng)內(nèi)注冊(cè)，企業(yè)可以定制各子系統(tǒng)的功能模塊，從日?？记诠芾淼綄I(yè)的財(cái)務(wù)管理和技術(shù)開(kāi)發(fā)，都能夠找到烽火創(chuàng)新谷自行開(kāi)發(fā)的或者第三方信息服務(wù)商提供的信息化軟件模塊，且該軟件庫(kù)持續(xù)更新。

2.2.2 BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)

BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)的4個(gè)子系統(tǒng)均屬于數(shù)據(jù)監(jiān)控類(lèi)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)通常包含數(shù)據(jù)采集層、行為建模層、構(gòu)建畫(huà)像層、運(yùn)營(yíng)決策層，具體如圖2所示。在數(shù)據(jù)采集層，通過(guò)從人行、征信機(jī)構(gòu)、運(yùn)營(yíng)商、工商稅務(wù)部門(mén)、門(mén)戶網(wǎng)站以及企業(yè)使用的信息化管理系統(tǒng)等引入在孵企業(yè)的征信信息、評(píng)估報(bào)告、交易記錄等數(shù)據(jù)源來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總[9]；在行為建模層，通過(guò)文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等智能算法來(lái)設(shè)計(jì)系統(tǒng)的審查規(guī)則，按照不同的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)建立模型體系；在構(gòu)建畫(huà)像層，通過(guò)一些強(qiáng)相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)對(duì)模型打分，以此來(lái)確定初期的企業(yè)畫(huà)像和信用級(jí)別。在運(yùn)營(yíng)決策層，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)決策矩陣的計(jì)算結(jié)果，對(duì)不同評(píng)級(jí)的在孵企業(yè)給予不同的決策建議。

圖2 數(shù)據(jù)平臺(tái)

(1)數(shù)據(jù)采集層。數(shù)據(jù)采集層可獲取到企業(yè)授權(quán)的各種格式的數(shù)據(jù)和通過(guò)接入第三方數(shù)據(jù)，另外還有通過(guò)爬蟲(chóng)抓取的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，多渠道采集的數(shù)據(jù)，在沿用以往決策變量的基礎(chǔ)上還需要把相關(guān)邊緣化的數(shù)據(jù)納入分析，比如對(duì)交易、社交、金融等數(shù)據(jù)進(jìn)行更為全面的融合。這些多樣化的數(shù)據(jù)源積累到一定量級(jí)就可以利用機(jī)器算法去訓(xùn)練海量數(shù)據(jù)來(lái)達(dá)到秒級(jí)響應(yīng)[10]。多渠道采集的數(shù)據(jù)類(lèi)型(見(jiàn)表1)。

表1 數(shù)據(jù)類(lèi)型

(2)行為建模層。行為建模層主要是建立分析模型，是非常核心的模塊，通過(guò)機(jī)器算法來(lái)挖掘出數(shù)據(jù)的價(jià)值，典型的行為算法包含聚類(lèi)算法、文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)算法、自然語(yǔ)言處理。

(3)構(gòu)建畫(huà)像層。通過(guò)搜集在孵企業(yè)各項(xiàng)行為數(shù)據(jù)，將企業(yè)的社會(huì)屬性、社交關(guān)系等數(shù)據(jù)背后的信息進(jìn)行提煉，便于決策模型進(jìn)行預(yù)處理分析，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器的智能化水平，進(jìn)而描繪出屬于在孵企業(yè)的商業(yè)特征和全貌，為烽火創(chuàng)新谷運(yùn)營(yíng)方提供足夠的企業(yè)評(píng)判依據(jù)，針對(duì)技術(shù)創(chuàng)新、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等環(huán)節(jié)提供差異化服務(wù)。畫(huà)像對(duì)現(xiàn)實(shí)中的在孵企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，將業(yè)務(wù)管理、用戶行為用數(shù)據(jù)進(jìn)行展示，逐步讓計(jì)算機(jī)能夠更加智能的模擬運(yùn)營(yíng)者的決策行為。構(gòu)建畫(huà)像層思路如圖3所示。

圖3 構(gòu)建畫(huà)像層

(4)運(yùn)營(yíng)決策層。根據(jù)用戶畫(huà)像為不同的用戶制定不同運(yùn)營(yíng)策略，借助于BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)企業(yè)各種數(shù)據(jù)，一旦發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)決策對(duì)于在孵企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理有明顯的幫助，則重點(diǎn)指導(dǎo)企業(yè)在相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)上做出進(jìn)一步的深度挖掘與應(yīng)用。

2.2.3 BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)模塊構(gòu)建

BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)由4個(gè)監(jiān)控管理子系統(tǒng)構(gòu)成，分別是孵化器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)分布經(jīng)濟(jì)監(jiān)控系統(tǒng)、孵化企業(yè)信用監(jiān)管系統(tǒng)以及產(chǎn)品質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)管系統(tǒng)，現(xiàn)就4個(gè)子系統(tǒng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)模塊展開(kāi)討論。

(1)孵化器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，主要是通過(guò)在該系統(tǒng)內(nèi)嵌入各類(lèi)企業(yè)信息化管理軟件模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)烽火創(chuàng)新谷以及在孵企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理數(shù)據(jù)的抓取，系統(tǒng)是由協(xié)同辦公、在孵企業(yè)管理、公共研發(fā)平臺(tái)管理、財(cái)務(wù)管理、物業(yè)管理等模塊組成的軟件庫(kù)，同時(shí)還包括對(duì)政府門(mén)戶網(wǎng)站、金融機(jī)構(gòu)等其他互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)鏈接，烽火創(chuàng)新谷運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)通過(guò)軟件模塊中的各種行為記錄來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的采集和沉淀，不斷為BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)中的其他子系統(tǒng)提供各類(lèi)數(shù)據(jù)源。

(2)產(chǎn)業(yè)分布經(jīng)濟(jì)監(jiān)控系統(tǒng)，主要對(duì)產(chǎn)業(yè)環(huán)境和區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行總體分析，以數(shù)據(jù)、圖像、圖形、圖表、概述性報(bào)告等幾種方式提供數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)。提供產(chǎn)業(yè)規(guī)模、供應(yīng)鏈情況和產(chǎn)業(yè)分布情況的分析與展示，為烽火創(chuàng)新谷孵化器緊跟區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，篩選有投資潛力和發(fā)展?jié)摿Φ膬?yōu)秀企業(yè)提供依據(jù)。產(chǎn)業(yè)分布經(jīng)濟(jì)監(jiān)控系統(tǒng)中會(huì)輸出一系列的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析，如表2所示。

表2 經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析

(3)孵化企業(yè)信用監(jiān)管系統(tǒng)主要對(duì)個(gè)體企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信用監(jiān)控，該系統(tǒng)由兩個(gè)重要功能組成，即智能輿情研判、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)。智能輿情研判提供全面的基于語(yǔ)義的實(shí)時(shí)輿情信息，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分針對(duì)智能輿情研判的結(jié)果給出企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)的過(guò)程中會(huì)用到?jīng)Q策矩陣，用多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間來(lái)界定不同在孵企業(yè)的信用評(píng)估值，并通過(guò)整體的風(fēng)控目標(biāo)模型來(lái)劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。如表3所示。

表3 評(píng)價(jià)方式

(4)產(chǎn)品質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)管系統(tǒng)，主要是對(duì)孵化企業(yè)產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析，該系統(tǒng)包含兩個(gè)重要功能，即產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)采集和產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)采集的信息源包含內(nèi)部產(chǎn)品質(zhì)量信息和外部產(chǎn)品質(zhì)量信息，內(nèi)部產(chǎn)品質(zhì)量信息主要來(lái)自于企業(yè)使用的質(zhì)量管理軟件模塊，包含產(chǎn)品基礎(chǔ)信息、質(zhì)量問(wèn)題信息、質(zhì)量傷害信息等以及通過(guò)產(chǎn)品質(zhì)量投訴等風(fēng)險(xiǎn)信息上報(bào)頁(yè)面填報(bào)的信息。產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管外部信息主要來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)采集信息，包含質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)新聞和全國(guó)產(chǎn)品質(zhì)量抽檢信息。產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)將相關(guān)數(shù)據(jù)匯集在單一產(chǎn)品上，并且將定性的數(shù)據(jù)定量化，通過(guò)產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，評(píng)價(jià)各類(lèi)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)狀況。

以上4個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)管理子系統(tǒng)構(gòu)成了BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模塊。

2.3 BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)量化函數(shù)

2.3.1 BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)

4個(gè)運(yùn)營(yíng)管理子系統(tǒng)主要完成烽火創(chuàng)新谷的信息化管理和數(shù)據(jù)收集工作，但是六項(xiàng)指標(biāo)的獲取途徑依然需要企業(yè)上報(bào)，為了提升信息的實(shí)時(shí)性同時(shí)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，本文通過(guò)信息系統(tǒng)優(yōu)化工作流，同時(shí)加入輔助信息來(lái)對(duì)孵化器運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。具體設(shè)計(jì)如表4所示。

表4 參數(shù)設(shè)計(jì)

由此構(gòu)建BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)的具體數(shù)據(jù)計(jì)算方法如下：

烽火創(chuàng)新谷收入系數(shù)為b=Normalize(BINFO)，其中Normalize為歸一化函數(shù)。

單企業(yè)的利潤(rùn)系數(shù)為p=Normalize(PINFO+PQ*PEN)，其中PINFO,PQ的計(jì)算由產(chǎn)業(yè)分布經(jīng)濟(jì)監(jiān)控系統(tǒng)和產(chǎn)品質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)管系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算得出。

公共服務(wù)平臺(tái)投資系數(shù)f=Normalize(FINFO)。

單企業(yè)的投資額系數(shù)i=Normalize〔Trust(INET,IBP,IEN)〕，其中

單企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)系數(shù)k,

k=Normalize〔Max(KINFO,KEN,KNET)〕，其中Max(KINFO,KEN,KNET)表示取最大值，K*=b1K1+b2K2+…+bnKn，b1,b2…bn為加權(quán)系數(shù)，K1,K2…Kn表示知識(shí)產(chǎn)權(quán)類(lèi)別。

孵化器運(yùn)營(yíng)能力為BEPFIK=f(B,E,P,F,I,K)，其中

2.3.2 BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理能力指標(biāo)量化函數(shù)

BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)是針對(duì)烽火創(chuàng)新谷運(yùn)營(yíng)管理的量化模型，但是實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，孵化器無(wú)法獲取完整的企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，因此本文采用間接量化的方式對(duì)孵化器運(yùn)營(yíng)管理進(jìn)行輔助量化分析，用企業(yè)相關(guān)狀態(tài)來(lái)對(duì)烽火創(chuàng)新谷的孵化力進(jìn)行描述，通過(guò)企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀態(tài)值來(lái)對(duì)孵化力進(jìn)行量化評(píng)估，以此反映運(yùn)營(yíng)管理水平。

本文對(duì)4個(gè)子系統(tǒng)：孵化器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)分布經(jīng)濟(jì)監(jiān)控系統(tǒng)、孵化企業(yè)信用監(jiān)管系統(tǒng)、產(chǎn)品質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)管系統(tǒng)均進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對(duì)BEPFIK的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行度量以便確定BEPFIK=f(B,E,P,F,I,K)函數(shù)中的權(quán)重。其中U=(u1,u2,u3,...um)刻畫(huà)m種影響因素；BEPFIK=(v1,v2,v3,...,vn)刻畫(huà)每一因素所處狀態(tài)的n種決斷，進(jìn)一步確定f函數(shù)。

度量f函數(shù)時(shí)需要用到多種分析方法，針對(duì)幾個(gè)要素進(jìn)行逐一分析，對(duì)應(yīng)到BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)模型，以便提高運(yùn)營(yíng)管理能力。

通過(guò)整理多個(gè)在孵企業(yè)的各類(lèi)數(shù)據(jù)樣本，歸納了4個(gè)系統(tǒng)的多個(gè)因素，例如：針對(duì)產(chǎn)業(yè)分布經(jīng)濟(jì)監(jiān)控系統(tǒng)則需重點(diǎn)關(guān)注如下數(shù)據(jù)：

(1)展現(xiàn)科技企業(yè)孵化器所在區(qū)域內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如：生產(chǎn)總值、GDP增速、GDP貢獻(xiàn)、固定資產(chǎn)投資、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口總額、財(cái)政收入等。

(2)展現(xiàn)行業(yè)規(guī)模、供應(yīng)鏈情況和行業(yè)分布情況，為孵化器運(yùn)營(yíng)人員提供輔助決策。

基于BEPFIK數(shù)據(jù)模型驅(qū)動(dòng)的科技企業(yè)孵化器運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)實(shí)質(zhì)是建立了一套實(shí)時(shí)的“監(jiān)控-評(píng)價(jià)-反饋-提升”的閉環(huán)運(yùn)營(yíng)管理框架[12]，通過(guò)動(dòng)態(tài)采集孵化器運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的在孵企業(yè)及內(nèi)外部環(huán)境的數(shù)據(jù)，立體呈現(xiàn)初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展過(guò)程中的問(wèn)題與機(jī)遇，為初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，提升企業(yè)績(jī)效提供精準(zhǔn)匹配的服務(wù)內(nèi)容，孵化器在成就初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)了自身的價(jià)值和盈利。

烽火創(chuàng)新谷應(yīng)用案例中，BEPFIK數(shù)據(jù)模型驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)管理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以從區(qū)域經(jīng)濟(jì)、政府政策、科技扶持類(lèi)企業(yè)外部環(huán)境以及從技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品質(zhì)量、投融資類(lèi)企業(yè)內(nèi)部環(huán)境進(jìn)行梳理和分析，減少信息錯(cuò)誤和疏漏，用數(shù)據(jù)更全面的反映客觀事實(shí)。一方面使在孵企業(yè)能夠更清晰的剖析自身，迅速調(diào)整適應(yīng)，另一方面使烽火創(chuàng)新谷能夠通過(guò)數(shù)據(jù)構(gòu)建的企業(yè)畫(huà)像，為不同的企業(yè)匹配所需的服務(wù)與資源，幫助在孵企業(yè)迅速盈利、成長(zhǎng)、畢業(yè)，以此不斷優(yōu)化智谷眾創(chuàng)的孵化服務(wù)方向和服務(wù)內(nèi)容提供依據(jù)，提升服務(wù)質(zhì)量和效率[13-14]。

通過(guò)對(duì)案例的分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的孵化器運(yùn)營(yíng)管理模型能夠更加具體的反映市場(chǎng)環(huán)境，企業(yè)經(jīng)管理問(wèn)題，通過(guò)更多維度的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)掘孵化器內(nèi)外部?jī)r(jià)值，幫助企業(yè)及時(shí)響應(yīng)變化與需求，帶來(lái)盈利。將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型融入到傳統(tǒng)孵化器的運(yùn)營(yíng)管理中，能夠重塑孵化器的信息管理體系，發(fā)揮信息技術(shù)能力，促進(jìn)孵化器運(yùn)營(yíng)管理效率提高，進(jìn)而對(duì)運(yùn)營(yíng)管理的關(guān)鍵要素進(jìn)行改造，發(fā)揮創(chuàng)新作用。

3 BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)效果展示

3.1 基于物聯(lián)感知的智慧園區(qū)

由于烽火創(chuàng)新谷部分區(qū)域由老廠房改建而來(lái)，存在不同程度的設(shè)施老舊、管理手段落后等問(wèn)題，因此考慮借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)對(duì)園區(qū)內(nèi)的門(mén)禁、監(jiān)控?cái)z像頭、電表、考勤器等基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行智能化升級(jí)，以此構(gòu)建出一個(gè)基于物聯(lián)感知的智慧園區(qū)，從而將園區(qū)的各種物理資源映射到BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)中。通過(guò)BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)就可以直觀地了解整個(gè)園區(qū)的概況，例如園區(qū)各個(gè)位置的實(shí)時(shí)人流量、機(jī)房重地的溫度、濕度和用電等。根據(jù)掌握的園區(qū)內(nèi)各種設(shè)施概況，可以及時(shí)對(duì)資源配置進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，以降低園區(qū)的運(yùn)營(yíng)成本、提高園區(qū)的服務(wù)質(zhì)量。

3.2 在孵企業(yè)全景畫(huà)像

通過(guò)BEPFIK運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模塊，可以主動(dòng)或被動(dòng)地獲取到在孵企業(yè)的各項(xiàng)行為數(shù)據(jù)，并使用數(shù)學(xué)分析方法或人工智能相關(guān)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行建模和分析，可以為每個(gè)企業(yè)量身打造出一幅全景畫(huà)像，通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將畫(huà)像直觀地展示出來(lái)，方便運(yùn)營(yíng)方了解企業(yè)的各項(xiàng)重要指標(biāo)，對(duì)企業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)還可以根據(jù)發(fā)展趨勢(shì)為企業(yè)提供差異化的決策支持。

4 總結(jié)與展望

在孵化器的運(yùn)營(yíng)管理中使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)，為傳統(tǒng)的孵化器運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)在管理模式和盈利模式的設(shè)計(jì)上帶來(lái)了更多的啟發(fā)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)使得信息、價(jià)值、信用高效傳遞，通過(guò)搜集政府和企業(yè)的各類(lèi)數(shù)據(jù)信息，形成了基于數(shù)據(jù)支撐的各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)能力的流通、協(xié)同和創(chuàng)新。政府通過(guò)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)匯聚的在孵企業(yè)真實(shí)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，可以有針對(duì)性的制定產(chǎn)業(yè)扶持政策，并精準(zhǔn)的投放到產(chǎn)業(yè)鏈中的上中下游在孵企業(yè)，給在孵企業(yè)的成長(zhǎng)和發(fā)展帶來(lái)更多的要素保障；在孵企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)給出的各項(xiàng)數(shù)據(jù)報(bào)告，彌補(bǔ)了創(chuàng)業(yè)初期專業(yè)分析人才短缺的劣勢(shì)，利用該系統(tǒng)迅速完成對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)政策的解讀，對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)的深度洞察以及企業(yè)戰(zhàn)略的糾偏。隨著大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)智能決策水平的提升，勢(shì)必會(huì)讓更多的在孵企業(yè)在整個(gè)企業(yè)生命周期中利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用，把握住更多的發(fā)展機(jī)會(huì)，開(kāi)辟出更多條構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的盈利通道。