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摘 要：本文对大数据的概念和特征以及在大数据时代下企业专利管理的特点进行了分析，并对大数据时代下企业专利管理所遇到的问题提出了一些应对策略。
关键词：大数据；企业专利管理；问题；对策
引言
大数据的诞生为人们的生活带来了巨大的改变。对于企业专利管理来说，通过运用大数据搜集、分析专利相关信息并应用到企业日常运营中去，能够为企业的决策和发展提供有效的数据参考和技术保障。
1.大数据的概念与特征
大数据，是指在一定的时间内无法使用常规工具进行捕捉、处理的，需要新的处理模式才能进行处理的具有更强决策力、发现力的数据的集合。其主要特点是不采用随机分析法而是对所有的数据都进行处理，具有大量、高速、多样、低价致密度、真实性的特点。其数据中包括结构化、半结构化和非结构化的数据，其中非结构化的数据逐渐占据了主要地位，企业中的大部分数据也都属于非结构化数据。大数据技术的重点并不在于其庞大的数据信息，而是在于对于这些数据的处理，也就是对于数据的“加工”能力。在技术上与云计算的分布式处理、数据库、虚拟化技术等有着密切的联系。
大数据的特征可以归纳为以下5个方面：（1）规模性，大数据所含的数据量非常大，甚至可以达到PB数量级。（2）多样性，是指数据的来源多种多样，且数据也有着非常繁重的种类和形式。（3）高速性，是指对数据要进行即时的处理，避免错过有价值的信息。（4）真实性，是指大数据对现实数据的真实化记录，并用于解释现在和预测未来。（5）价值性，是指大数据中有着非常多的有价值的数据可以进行挖掘。
2.大数据时代企业专利管理的特点
专利管理作为现代企业管理中的重要组成部分之一，对于企业的科技创新、产品的开发和销售有着非常重要的意义。大数据作为一种工具和一种资源，通过收集分析与专利相关的数据，并将分析结果结合到专利管理上，能够帮助企业构建起专利生态管理系统。同时大数据也是一种思维方式，能够使专利服务和专利管理进行更有价值的创新活动，从而使专利管理能够为企业的运行提供更好的服务。
2.1建立企业专利生态管理系统
生态管理系统理念的核心是使生态系统及其服务实现可持续发展。通过对大数据的利用，可以帮助企业收集产品研发创新、专利保护、市场竞争等与管理相关的数据，并对这些数据进行分析和运用，与企业自身的专利技术相结合，从而帮助企业建立起内部分级分类专利库为企业提供专利基础信息保障；建立外部分级分类风险专利库帮助企业制定有效的风险管理方案；通过建立市场竞争情报库为企业的运营决策提供参考；建立法律与案例库为企业申请和维护自身专利提供法律依据，通过建立相关人咨询库为了企业的团队管理和人才招聘提供咨询，从而使企业实现专利生态系统化管理。
2.2实现专利价值链管理和数据驱动化管理
创造价值是企业运行的主要目的，而价值链理论则是指企业的设计、生产、销售、服务等一系列创造价值的活动都可以利用一个价值链来进行说明。企业专利价值链，是指企业在进行专利的创造、保护、使用以及运营等过程中的所有活动的集合。通过利用大数据收集、分析专利相关数据，并应用与企业的专利生态管理，能够帮助企业更好的对专利价值链进行管理。同时，在大数据时代，数据是企业之间竞争的重要力量，因此，利用大数据实现数据驱动化管理也是大数据时代企业发展的必然要求。
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2.3创新企业专利服务
在企业的产品研发、市场竞争以及创造和保护知识产权的过程中，专利服务始终发挥着重要的作用。专利服务的创新可以具体分为在服务内容和服务形式两个方面上的创新。（1）在专利服务内容上的创新主要表现在辅助企业进行产品研发，并对研发的进度、效率以及成本进行改善，加强对知识产权的保护力度，使企业产品的竞争力和生命力得以良好的保持。同时对市场的需求和反馈进行收集，并将其应用于产品的改进和创新，从而企业产品的竞争力进一步提高。（2）在专利服务形式上的创新主要表现在大数据对于专利相关数据的收集和分析，能够为企业决策者提供不同视角下的数据信心，并生成可视化的专利管理报告，从而使信息沟通的效率得到提高。
3.大数据时代企业专利管理面临的问题与应对策略
3.1专利大数据搜集的问题及应对策略
大数据的运用最重要的就是对数据进行搜集，而全世界每年都会诞生大量的专利发明，同时会产生大量的专利文献、技术文献、市场、人力资源、法律等各方面的数据，其数据量甚至可以达到PB级别。同时，这些数据中大部分都是图片、视频、博客等半结构化或者非结构化的数据，并且还有一部分数据存在获取上的限制，导致了专利数据的搜集面临着巨大的困难。
为了应对如此大量、繁杂的数据，在专利管理中更好的发挥大数据的作用，就需要保证数据检索软件具有非常良好的性能以及智能化水平，同时可以通过结合人工搜索、商业平台等方式，为数据的完整性、准确性和实时性提供保障。
3.2专利大数据处理的问题及应对策略
由于专利大数据有着数量大、形式多样、结构复杂以及动态变化等特点，因此会导致数据处理的难度大幅度提高。主要表现在：（1）由于专利数据较为分散，且多为非结构化的数据形式，因此传统的数据库能难对这些复杂的数据结构进行处理。（2）由于搜集到的数据中存在这一部分错误或者不完整的信息，如果在进行数据处理时没有对这部分信息进行处理，就会导致最终的分析结果出现偏差。（3）由于部分数据有着较强的时效性，如果处理不及时，就会使数据失去其原有的价值。（4）数据安全性难以保证。
为了解决专利大数据处理方面的问题，最有效的方式就是对数据处理技术进行深入研究并对企业的软硬件进行升级，保证企业能够高效、稳定、智能的进行数据处理，同时还要建立数据安全管理制度，保障企业的数据安全。
3.3专利管理人才不足的问题及应对策略
尽管大数据对于企业的专利管理有着非常好的推动作用，但是其仍无法完全取代人在专利管理中所起到的作用。只有保证大数据平台由专业的专利管理人才来使用，才能够为企业实现专利生态管理提供有力的保障。专利管理人才除了要具有加好的法学、经济学、管理学等方面的知识，还要对大数据能够进行熟练的运用。然而目前我国同时持有法律资格证书和专利代理人资格证书的人数非常少，专利管理人才严重不足，能够进行大数据管理的人才就更加稀少了。
面对企业专利管理人才不足的问题，一方面要加强对现有人才的培训力度，不断的提高他们的专业水平。另一方面要加强人才的引进，可以通过与高校等签订培训合同等方式，定制化的培训专利管理人才，从而为企业提供充足的专业人才。
结语
综上所述，通过应用大数据进行企业专利管理能够为企业提供更好的专利服务。针对目前大数据的搜集、应用以及企业人才方面存在的困难，企业要通过深入研究大数据搜索和处理技术，提高企业的软硬件水平，并通过加大培训力度，积极引进人才等手段，从而使企业能够专利生态管理、价值链管理以及数据驱动管理，进而为企业的发展提供更大的动力。
参考文献：
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[3]敖翔, 谢虹霞. 专利大数据发展路径研究[J]. 中国发明与专利, 2016(5):14-16.
论文作者:陈新
论文发表刊物:《科技新时代》2018年6期
论文发表时间:2018/8/9
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