CN107229748A - 一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，包括S1.需求挖掘：通过行业分析、数据采集、技术研讨及企业家访谈的方式采集企业的技术需求；S2.需求评价：对步骤S1采集的技术需求进行评估、识别及确认，以获取一份精准的技术需求信息表；S3.需求对接：根据步骤S2获取的精准的技术需求信息表，找到匹配的专家作为技术需求供给方，待专家进行合作考察后，企业与专家签订合同；S4.跟踪服务：签订合同后专家为企业提供配套支撑服务，以确保技术成果的成功转化及技术需求的成功解决。本发明对不同企业的技术需求挖掘具有方向性和针对性，能真正识别企业的技术需求并找到匹配的专家进行对接指导，提高专家的技术成果转化率，成功解决企业的技术需求。

Description

一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法
技术领域
本发明涉及经济学技术领域，更具体地，涉及一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法。
背景技术
传统的技术需求挖掘方法主要有三种，第一种是邮件发放表格，第二种是现场发放表格，第三种是实地走访。传统的需求挖掘方法主要是以“供给为导向”的服务模式，然而这种供给导向型技术转移服务方式缺乏方向性和针对性，无法识别企业的真实需求，对企业技术需求的挖掘停留在表面上，找不到匹配的专家进行对接指导，未能提高专家的技术成果转化率，未能成功解决企业的技术需求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，对不同企业的技术需求挖掘具有方向性和针对性，能真正识别企业的技术需求并找到匹配的专家进行对接指导，提高专家的技术成果转化率，成功解决企业的技术需求。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
提供一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，包括如下步骤：
S1.需求挖掘：通过行业分析、数据采集、技术研讨及企业家访谈的方式采集企业的技术需求；
S2.需求评价：对步骤S1采集的技术需求进行评估、识别及确认，以获取一份精准的技术需求信息表；
S3.需求对接：根据步骤S2获取的精准的技术需求信息表，找到匹配的专家作为技术需求供给方，待专家进行合作考察后，企业与专家签订合同；
S4.跟踪服务：签订合同后专家为企业提供配套支撑服务，以确保技术成果的成功转化及技术需求的成功解决。
上述方案中，通过需求挖掘能方向性和针对性地了解企业的技术需求，通过需求评价能真正识别企业的技术需求，通过需求对接能针对企业真正的技术需求找到匹配的专家进行对接，通过跟踪服务能完成对接后的指导工作，以确保专家技术成果的成功转化及企业技术需求的成功解决。
优选地，所述步骤S1中的企业家访谈为通过调查研究和分析企业科技创新的六大体系，以全面了解企业的科技创新现状；所述六大体系为研发机构、科研立项、科技成果、科技财税、研发团队及知识产权。这样能全面了解企业的科技创新现状，有利于改善企业经营创新管理，以取得更好的经济利益。
优选地，步骤S2中通过围绕需求完整性、技术可靠性、技术先进性、经济合理性及生产可行性五个方向，采用综合评分法，以百分制计分对步骤S1采集的技术需求进行评估、识别及确认。这样有助于更准确地判断企业真实的技术需求。
优选地，步骤S3中匹配的专家包括九个维度的信息，分别为专家基本信息、研究领域及方向、论文、专利、成果、科研项目、路演项目、所属团队及动态数据；所述动态数据为专家在平台上的访问行为所产生的数据。这样使得能从多个维度了解专家，确保对接的专家的准确性。
优选地，匹配的专家为建立的专家库内的专家，所述专家库的建立包括如下步骤：
SS1.建立通用数据仓库，按照所述的九个维度的信息对仓库进行分区处理，实现数据快速入库与抽取；
SS2.通过网络爬虫工具及人工录入/导入方式收集专家九个维度的信息进入到数据仓库；
SS3.对数据仓库的数据按照分区进行清洗分析，提取价值数据；
SS4.形成专家标签及权重数据并导入到业务库；
SS5.写入专家标签更新算法及专家标签人为修正通道，更新专家标签；
SS6.更新专家标签后的业务库构成带有精准用户图像的专家库。
专家库的建立便于企业精准快速地找到技术需求供给方，从而加快技术需求对接效率。
优选地，步骤SS3中对数据仓库的数据按照分区进行清洗分析时通过四个检测方式，分别为完整性、重复性、关键性及技术性。完整性：每种维度都建立各自的模型，定义必须的字段进行，用于支撑标签化及量化数据；重复性：数据会在内部进行相似性比对，去除掉重复数据；关键性：数据特征带有关键性，进行行业标签比对，未发现带行业性质的数据，将转入人员方式评定，评定后反馈相应新词给数据仓库；技术性：数据进行关键词提取后得到带有技术特征的关键词，未发现技术特征的数据，将转入人员方式提取，提取后反馈相应新词给数据仓库。
优选地，步骤S3中对步骤S2获取的精准的技术需求信息表进行标签切分，将切分后的标签与专家库内的专家进行比对运算，通过多维度的筛选比对以获取匹配的专家作为技术需求供给方。这样使得对接双方更准确，更利于确保技术成果的成功转化及技术需求的成功解决。
优选地，步骤S4所述的配套支撑服务包括创新方法培训、技术需求运营、科技服务支撑及合作过程辅助。这样能保证科技成果的成功落地，真正解决企业的技术需求难题。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，采用调研、研讨和访谈相结合的方式，能方向性和针对性地挖掘不同企业的技术需求，运用科学的评估方法，能真正识别企业的技术需求，待技术需求确认后，有效地将技术需求方和技术供给方的信息标准化，尽最大可能做到真实、详细及完善，以保证双方信息的匹配，待找到匹配的专家后则进行对接指导，确保专家技术成果的成功转化及企业技术需求的成功解决，解决了当前技术需求挖掘难、供给标准难、跟踪服务难的问题。
附图说明
图1为本实施例一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法的方法流程图。
图2为本实施例中专家库建立的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。
实施例
本实施例一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，其流程图如图1所示，包括如下步骤：
S1.需求挖掘：通过行业分析、数据采集、技术研讨及企业家访谈的方式采集企业的技术需求；
S2.需求评价：对步骤S1采集的技术需求进行评估、识别及确认，以获取一份精准的技术需求信息表；
S3.需求对接：根据步骤S2获取的精准的技术需求信息表，找到匹配的专家作为技术需求供给方，待专家进行合作考察后，企业与专家签订合同；
S4.跟踪服务：签订合同后专家为企业提供配套支撑服务，以确保技术成果的成功转化及技术需求的成功解决。
本发明通过需求挖掘能方向性和针对性地了解企业的技术需求，通过需求评价能真正识别企业的技术需求，通过需求对接能针对企业真正的技术需求找到匹配的专家进行对接，通过跟踪服务能完成对接后的指导工作，以确保专家技术成果的成功转化及企业技术需求的成功解决。
其中，所述步骤S1中的企业家访谈为通过调查研究和分析企业科技创新的六大体系，以全面了解企业的科技创新现状；所述六大体系为研发机构、科研立项、科技成果、科技财税、研发团队及知识产权。这样能全面了解企业的科技创新现状，有利于改善企业经营创新管理，以取得更好的经济利益。
另外，步骤S2中通过围绕需求完整性、技术可靠性、技术先进性、经济合理性及生产可行性五个方向，采用综合评分法，以百分制计分对步骤S1采集的技术需求进行评估、识别及确认。所述五个方向包括二十二个指标，具体如表1所示，这样有助于更准确地判断企业真实的技术需求。
表1为需求评价时的五个方向
其中，步骤S3中匹配的专家包括九个维度的信息，分别为专家基本信息、研究领域及方向、论文、专利、成果、科研项目、路演项目、所属团队及动态数据；所述动态数据为专家在平台上的访问行为所产生的数据。这样使得能从多个维度了解专家，确保对接的专家的准确性。
另外，匹配的专家为建立的专家库内的专家，所述专家库的建立流程图如图2所示，包括如下步骤：
SS1.建立通用数据仓库，按照所述的九个维度的信息对仓库进行分区处理，实现数据快速入库与抽取；
SS2.通过网络爬虫工具及人工录入/导入方式收集专家九个维度的信息进入到数据仓库；
SS3.对数据仓库的数据按照分区进行清洗分析，提取价值数据；
SS4.形成专家标签及权重数据并导入到业务库；
SS5.写入专家标签更新算法及专家标签人为修正通道，更新专家标签；
SS6.更新专家标签后的业务库构成带有精准用户图像的专家库。
专家库的建立便于企业精准快速地找到技术需求供给方，从而加快技术需求对接效率。
其中，步骤SS3中对数据仓库的数据按照分区进行清洗分析时通过四个检测方式，分别为完整性、重复性、关键性及技术性。完整性：每种维度都建立各自的模型，定义必须的字段进行，用于支撑标签化及量化数据；重复性：数据会在内部进行相似性比对，去除掉重复数据；关键性：数据特征带有关键性，进行行业标签比对，未发现带行业性质的数据，将转入人员方式评定，评定后反馈相应新词给数据仓库；技术性：数据进行关键词提取后得到带有技术特征的关键词，未发现技术特征的数据，将转入人员方式提取，提取后反馈相应新词给数据仓库。
另外，步骤S3中对步骤S2获取的精准的技术需求信息表进行标签切分，将切分后的标签与专家库内的专家进行比对运算，通过多维度的筛选比对以获取匹配的专家作为技术需求供给方。这样使得对接双方更准确，更利于确保技术成果的成功转化及技术需求的成功解决。
其中，步骤S4所述的配套支撑服务包括创新方法培训、技术需求运营、科技服务支撑及合作过程辅助。这样能保证科技成果的成功落地，真正解决企业的技术需求难题。
本发明一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，采用调研、研讨和访谈相结合的方式，能方向性和针对性地挖掘不同企业的技术需求，运用科学的评估方法，能真正识别企业的技术需求，待技术需求确认后，有效地将技术需求方和技术供给方的信息标准化，尽最大可能做到真实、详细及完善，以保证双方信息的匹配，待找到匹配的专家后则进行对接指导，确保专家技术成果的成功转化及企业技术需求的成功解决，解决了当前技术需求挖掘难、供给标准难、跟踪服务难的问题。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.需求挖掘：通过行业分析、数据采集、技术研讨及企业家访谈的方式采集企业的技术需求；
S2.需求评价：对步骤S1采集的技术需求进行评估、识别及确认，以获取一份精准的技术需求信息表；
S3.需求对接：根据步骤S2获取的精准的技术需求信息表，找到匹配的专家作为技术需求供给方，待专家进行合作考察后，企业与专家签订合同；
S4.跟踪服务：签订合同后专家为企业提供配套支撑服务，以确保技术成果的成功转化及技术需求的成功解决。
2.根据权利要求1所述的一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，其特征在于，所述步骤S1中的企业家访谈为通过调查研究和分析企业科技创新的六大体系，以全面了解企业的科技创新现状；所述六大体系为研发机构、科研立项、科技成果、科技财税、研发团队及知识产权。
3.根据权利要求1所述的一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，其特征在于，步骤S2中通过围绕需求完整性、技术可靠性、技术先进性、经济合理性及生产可行性五个方向，采用综合评分法，以百分制计分对步骤S1采集的技术需求进行评估、识别及确认。
4.根据权利要求1所述的一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，其特征在于，步骤S3中匹配的专家包括九个维度的信息，分别为专家基本信息、研究领域及方向、论文、专利、成果、科研项目、路演项目、所属团队及动态数据；所述动态数据为专家在平台上的访问行为所产生的数据。
5.根据权利要求4所述的一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，其特征在于，匹配的专家为建立的专家库内的专家，所述专家库的建立包括如下步骤：
SS1.建立通用数据仓库，按照所述的九个维度的信息对仓库进行分区处理，实现数据快速入库与抽取；
SS2.通过网络爬虫工具及人工录入/导入方式收集专家九个维度的信息进入到数据仓库；
SS3.对数据仓库的数据按照分区进行清洗分析，提取价值数据；
SS4.形成专家标签及权重数据并导入到业务库；
SS5.写入专家标签更新算法及专家标签人为修正通道，更新专家标签；
SS6.更新专家标签后的业务库构成带有精准用户图像的专家库。
6.根据权利要求5所述的一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，其特征在于，步骤SS3中对数据仓库的数据按照分区进行清洗分析时通过四个检测方式，分别为完整性、重复性、关键性及技术性。
7.根据权利要求6所述的一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，其特征在于，步骤S3中对步骤S2获取的精准的技术需求信息表进行标签切分，将切分后的标签与专家库内的专家进行比对运算，通过多维度的筛选比对以获取匹配的专家作为技术需求供给方。
8.根据权利要求1所述的一种有效的企业技术需求挖掘及对接方法，其特征在于，步骤S4所述的配套支撑服务包括创新方法培训、技术需求运营、科技服务支撑及合作过程辅助。
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