人才地图与人才评价

通过GIS地理信息系统，对全球或特定区域内的科技人才按照科技或产业分类进行可视化呈现，并可通过多维度的人才评价模型，提供创新性的人才评价指标、画像，为人才服务与决策提供数据支持。

多维度的人才评价模型带来创新性的人才评价指标，为您的人才服务与决策提供强有力的支持。

科技知识图谱

超高维时空下复杂
技术网络排名算法

全球专
利数据 130,000,000+
科技
论文 280,000,000+
发达国家
项目数据 70,000,000+
科技
词条 11,000,000+
工商
数据 1,900,000+
(持续更新)
研发人
员数量 26,000,000+
研发机
构数量 3,000,000+
技术方向 95,000+
技术
领域 2,800+
融资
数据 133,000+
(持续更新)

痛点

1.主观性强：多采用专家研讨打分法，主观性强；评价依据多来自人才填报信息，存在疏漏或虚假风险。
2.耗时耗力：搜寻优秀人才团队过分依赖同行与熟人推荐，消耗大量人力物力，范围有限，效率低下。

解决方案

本应科技应用GIS地理信息系统，对全球或特定区域内的科技人才按照科技或产业分类进行可视化呈现、多维度统计和深度分析评价，帮助用户快速了解细分领域全球或本区域科技人才分布；采用多维人才评价模型，为高校、科研院所的基础研究人才和企业的技术创新人才打造不同的评价指标，从人才影响力、活跃度、专业背景、研究成果与产业契合度，技术成果的应用潜力，可调动的科技资源，产业合作基础等多维指标，综合描绘人才画像，做出全面、客观、动态的分析评价，为科技创新团队引进和科技项目申报等提供第三方数据支持。

即刻咨询

制定标准，快速响应
多维画像，分类评价
全面扫描，实时更新
独立客观，降低风险

制定标准，快速响应

基千科技知识图谱，建立科技人才元数据标准、分类标准和多维标签体系，能够快速对不同领域和类别的人才数据进行标准化处理，兼容性强，极大满足了不同数据之间的融合与拓展需求。

多维画像，分类评价

不同领域和特点的人才进行画像。离校院所的基础研究人才采取科学共同体通用的评价指标体系，深挖学术活跃度与产业关联度；企业技术创新人才重点分析对企业创新的贡献度、技术成果影响力、研发参与度、技术方向多样性等。

全面扫描，实时更新

集成论文、专利、项目、产学研合作等实时数据，全球扫描、快速掌握人才分布。快速提取人才的专业技术方向、解析人才的地理坐标定位，锁定细分领域顶尖人才，提惠引才糟准度。以可视化交互系统或数据报告的形式呈现，具备展示性和实用性。

独立客观，降低风险

评价基于公司、独立的客观数据，深挖数据之间的关系和含义，最大限度降低人工填报存在的疏漏或虚假风险，提升人才评价的客观性与真实性，全面降低引才风险。

适用场景

人才数据挖掘分析，服务人才战略规划

从人才总量、产业人才机构、高层次人才活动等宏观、中观和微观数据统计入手，以客观数据为依据，分析资源禀赋、挖掘潜力、查找不足，更客观、更有针对性地制定人才发展战略规划、人才引进和培养措施。可通过建设大数据系统，实时监测区域内人才分布和最新成果。
绘制人才地图，服务引才引智工作

结合当地科技产业发展规划和人才结构特点，分析高端人才分布和供给，挖掘特定产业领域人才，开展背景信息调查和创新能力评价，形成重点人才引进推进目录和清单。人才引进后，持续跟踪，动态评估创新业绩。
独立客观评价人才，服务人才项目落地转化

依托专业团队定量定性分析评价、结合高层次技术专家咨询意见，对涉及“一事一议”的重点人才项目，围绕产业发展和前景、人才及团队技术创新能力、技术水平等开展客观独立深度评价，出具评价报告；组织高水平、跨领域专家团队开展人才培训和遴选评审。
建设科技人才数据库，服务人才资源管理

通过建设数据采集、数据交换、数据建模、管理维护等多个子系统，构建覆盖当地科技产业相关领域、聚焦技术创新和产业发展一线、多维信息实时更新、人才画像智能刻画的人才信息管理和服务平台，支撑政策调研、人才遴选、项目评审、表彰奖励和人才培训等管理和服务工作。