要释放大数据在科技工作管理中的应用价值，首先要整合数据，打破数据孤岛，形成数据融合共享。数据来源可分为外部数据和内部数据，外部数据包括互联网数据等，可以通过数据采集来实现；内部数据主要是业务管理系统当中的数据，包括政务网络数据、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、科研设备数据等，另外必要前提下，也需要用到政府公开数据以及第三方数据，如政府政策、法律法规以及万方、知网等科技文献数据。

　　科技情报服务不仅仅是承担着信息分析以及信息传递的工作，经过人工智能的不断优化，在科技、经济、以及商业等各个领域中也发挥着至关重要的作用。科学技术的高速发展，导致相关科技资料数不胜数，转眼之间，既有更新更有价值的科技资料出现，层出不穷。如何快速、准确地获取第一手有价值的科技情报，是科技工作者在大数据时代面临的巨大挑战。通过数据采集获取全球范围内有价值的科学发展、科技创新、或者有关科技最新动态，并进行深度关联分析，观察和分析国内外科技发展水平，是科技工作者引进先进科学技术必不可少的环节。

　　利用大数据进行科技查重是大数据在科技管理工作中的又一应用方向，可以配合全文索引对比算法、相似度监测算法等对项目进行分析比对，得到项目的重复率数据。一是对项目查重的进度、项目对比过程、实时重复率进行可视化呈现，直观了解查重过程。二是对查重通过的项目进行统一标准，结构化项目数据并存储，录入科研项目资源库，为以后的查重和项目查询补充资源。三是对查重通过，重复率低的项目进行统一标准，结构化项目数据并存储，录入诚信档案资源库，为以后的项目审批提供依据。

　　此外，在科技成果管理方面，通过大数据分析，对科研机构、学校上传的科研项目进行多维度综合分析，评估科技成果的转化价值，对有市场价值的科研成果，通过精准匹配，对接落地企业。并且对项目的推进过程进行动态数据监测，跟踪项目进度，掌握项目实施情况，把控项目实施进度，保证科技咸果的顺利转化。

　　学术、科技造假事件屡见不鲜，对科技经费投入，科学发展环境造成了恶劣的影响。依托大数据分析，将有效解决这一顽疾。一是建立科研项目的诚信档案，对科研项目与课题进行实时进行数据分析与关联分析，与国内外相关科技科技成果横向、纵向对比，及时发现异常并预警；二是对科研项目主体进行数据化调研，建立大数据征信，全方位评估项目主体的诚信指数。

　　以往判断一个科研项目是否有高价值，往往取决于专家的专业能力和行业认知，有时候难免发生偏颇。依托大数据，可以对项目研究方向、项目所处阶段、市场潜力、项目成熟度、项目推广价值、项目转换难度、项目研究单位等全方位进行横向与纵向数据对比分析，量化评估科研项目价值，做出科学决策与投入。