高性能计算机、互联网、物联网等信息技术飞速发展，强子对撞机、空间遥感等大型科学装置和科研设施的建立与运行，产生了海量的科研数据。数据密集型科研越来越成为当代科学研究的特征，科技进入了“大数据”时代。

　　2013 年底，美国《自然NATURE》新闻焦点特别介绍了一个饱受实验生物学困惑的硕士研究生改行从事生物信息学研究，并获得成功的真实故事。这则故事是现代科研方式发生变化的生动注脚。

　　现代科研活动等各个领域都已经推到了一个前所未有的大数据时代，量变引起质变，不断增加的数据引发了人们的思维和行为方式的变革。信息化推动全球各行各业发生颠覆性的改变，在当前，科研信息化工作主要体现为对科研大数据的整合与利用。

　　现代科研活动中，在观察实验、理论分析、计算流程之后，一种被称之为“数据科学”的学科已经开始显现。基于对大数据的分析来更好地了解世界，解决从前难以解决的，或甚至不可解决的许多科学问题，产生意料之外的科学发现。可以说数据已成为新型战略资源，是驱动创新的重要因素。一个国家的科学研究水平，已越来越多地取决于其数据优势，及将数据转化为信息和知识的能力。

　　然而，伴随海量科研数据的膨胀，国内与之不相匹配的是数据的保守与应用壁垒，中国工程院孙九林院士、郭华东院士等为此在各类场合呼吁“大数据共享”，希望科研机构突破大数据应用上的诸多保守机制。

　　业内人士指出，无论是在科研数据的共享政策与机制，还是在对大数据的管理、分析、可视化及应用的技术方面，目前都面临着一系列的问题和挑战。因此，科研信息化建设亟需加强顶层设计，面向用户和实际应用，统筹协调，培养起一支强有力的专业信息化人才队伍，同时，促进数据获取和共享的标准规范，推动科研大数据真正流动起来。

　　计算能力需面向用户

　　2013 年底全球超级计算机500 强的榜单上，天河二号蝉联冠军，中国占有65 席，其中多数在高校。中国的超算能力正在向百亿亿次进军。但面临的问题却不容忽视，业内人士指出，如果五年内机器使用率不高，或者效能得不到发挥，巨资投入的超算计算机将血本无归。而“用做什么”一直是这些超算能力萦绕不去的困扰。与此同时，超算能力的过于集中，造成科研领域闲置与稀缺的两种极端情况存在。

　　国内建立了各级高性能计算中心，而这些能力的输送并不均衡。中国海洋大学的“海洋信息探测与处理”学科研究，常常需要大数据计算，但是，学校30 亿次的计算能力无法满足其需求，因此，每次都让学生用硬盘拷贝几十T 的数据，送到北京的超算中心来进行数据挖掘和分析。

　　在兰州大学，这个情况尤其突出，兰州大学大气物理所的田文寿所长有同样的感受：“国家不停地建设大型计算设施，在面向用户方面做得不够。”兰州大学也建设了计算中心，但因经费不够，无法扩容，已经停止使用。