吴卫 伦凤梅 宋晓淳 路红华

摘 要：在大数据时代的来临之下，所带来的数据量极为庞大，生成速度较快，同时拥有较高的价值，如今大数据的系统已迈向更多的应用范围，进行重复的使用，往较高的方向发展，并且通过互联网技术和信息技术的加强，与其进行合作，获取信息的重要性尤为重要，其重要性也较为突出，同时对高效档案的信息的价值也有明显提升，本文从大数据的特点开始，总结大数据环境下高校档案信息资源的集成与服务的主要特点和内容。

关键词：大数据时代;高校档案信息资源;互联网技术;集成与服务

基金项目：2018年黑龙江省高等院校档案研究项目“大数据环境下高校档案信息资源的集成与服务研究”（项目编号：HGDK2018-14）。

移动互联网的不断发展，对人们的日常生活带来了巨大的便利，大数据时代也便随之而来。半个世纪以来，整个全球数据总量以每年55%的速度持续增长，如今80%的数据总量则来源于近几年。数据量增加愈来愈勇，数据规模已经铺天盖地，无法使用常规的处理方式进行处理。在大数据时代的来临之下，各个行业都激起了大数据的巨浪，高校档案部门也同样跟随着大数据时代的脚步。档案大数据化、大数据档案信息化等一系列联想概念也较为广泛。传统的信息资源太过局限性、分散性和社会对信息资源的需求便利性、综合性的冲突逐渐增长，促使信息资源的进行合并的理念，逐步被社会需要。目前档案信息具有历史价值的信息资源，其推动了社会经济的发展，成为了社会发展的主要动力来源。当前的高校档案信息管理化建设主要内容就是将档案信息与大数据进行结合，从而为其创建更优秀的资源共享平台。

1 档案大数据的含义

1.1 何为大数据

大数据是无法用现有的软件工具对其进行提取、存储、共享、分析和处理的海量的、较为复杂的数据合集。档案大数据是通过设计档案方面的数据和信息规模大到无法使用现有软件工具提取和管理的海量数据集合。其特点为数据量大，速度快、多变化等，并且需要可扩展的存储介质和数据分析，以及数据处理。同时大数据还具有复杂性和不确定性，所以在大数据的背景下，因此对数据资料进行处理和管理有一定的挑战性。近年来，移动互联网的不断发展，各行业为了发展和创新，均将移动互联网与本身的行业的实际情况相互组合，在组合的过程中，需要长期使用计算机对大量数据菌进行存储、记录和处理，其涉及到较多的行业，如军工、教育、房产、建筑、金融等。

1.2 大数据存储方式和存储意义

在进行数据存储的时候，会采用较为保险的方式进行操作，将信息转换为简单的数字档案方便存储。该方式具有较高的专业性，需要专业的人员来进行操作。传统的档案存储方式主要是纸质方式存储，信息技术的进步，改变了现在存储档案的介质，如纸质、影像、音频、图片等。电子档案的存储方式通过采取计算机辅助档案管理从而变得更加便捷和效率高。数据的处理可以通过计算机进行，档案的存储是为了将来需要时，可进行查看和应用。计算机可以处理较为繁杂的数据，获得的数据量越多，其应用的价值就越大。数据的本身是无价的，借助大数据對公司业务产生帮助才是主要目的。保存档案可以提供给相关人员查看和应用。如今大数据涌入各种行业，大量的档案其中涵盖的是不可估量的价值，其意义在于拥有较高价值的数据施行专业化进行储存处理。从大量数据中分析用户行为则是档案大数据的主要意义，根据用户行为特点对客户的需求进行结合，对用户系统施行针对性的改善，能够符合用户习惯，用户可方便的查阅到自己想看到的信息。

2 大数据环境下档案信息的整理和保存

结构化的数据可以通过计算机进行处理，而档案存储的内容是由大量不够统一的结构化数据，这些数据以文档、录像、声音、图片、图像和各种交叉错乱的数据予以体现。怎样能够及时有效的在大数据的环境下保存这些数据，则是一项较为艰难的工程。把存量大的数据尽量简化，把内容杂乱的档案数据重新整理归档。 对于档案大数据的存储，要先考虑其数据在未来是否会出现大规模的增长，若有此现象发生的可能，则使用大容量的存储硬盘给予存储，以确保有较多的数据可以存储，根据大数据的性质以及特点设计出对应的解决方案，使结构化数据为基本的存储方式能够对非结构化的数据进行兼容，可有效对数据进行管理。

3 大数据环境下档案信息的服务和应用

大数据环境下档案信息资源方式和传统利用方式有不同之处，不会以分类存储和简单的统计查询形式出现，可以通过专业的技术手段，从存储的数据中快速提取重要的信息，并且根据所提取出的有效信息，对相应的需求进行深挖。挖掘出的信息可以满足不同用户的需求，才能体现出档案大数据的精髓。在大数据环境下档案信息资源的应用和服务为挖掘、智能搜索等方面。

3.1 信息发现

通过文本数据挖掘，可以对数据缩小查找范围从而提高查找效率。其发现方式是要以大量的数据中进行文本数据挖掘。涵盖人工智能、数据统计、自然语言处理为主要方式，信息抽取后进行分类、举例、数据压缩、数据处理，以信息访问和知识发现为应用范围。文本数据发现的主要目的是，将文本在处理过程中所产生的高质量信息进行分类、融合、压缩，最后在文本抽取中的过程中发现需要的知识和信息。

3.2 智能搜索

智能搜索可以分为语言搜索、音频、视频内容搜索、档案以人工智能辅助借助于语言搜索，采用语音识别，在进行发出命令声音后， 人工智能通过对人类的声音和命令中的文字进行系统性分析，最后分析得出其含义，并且予以相应的反馈;进行音频、视频内容的搜索，可以直接对计算机输入视频或音频，计算机进行计算分析后可直接对音频或视频进行区分，并且在数据库中搜索出相应的数据。采用智能化辅助分类应用于高校档案管理，用户所进行的搜索历史信息，则会记录下来并进行分类，通过重复的训练，可以有效提升智能辅助分类的准确度，同时也可以对用户的分类表示进行有效的帮助。

4 总结

高校档案信息管理施行大数据管理是必然的趋势，通过对其管理方式的改变可有效提高档案管理的效率。所有的教育单位机构都将要面对大数据时代所带来的大量多元化数据资料，高校档案管理部门这种信息量巨大并且较为集中的数据管理机构，必须要对数据的收集、利用等工作进行加强。档案管理部门，要根据大数据时代档案管理模式的发展需要，从而积极与信息化统计部门进行密切合作，制定多种有效的数据的管理体系，将各行业产生的数据进行规范整理，根据数据的类型进行分类，建立数据搜索机制，将高校档案管理在大数据时代环境下打好基础。

参考文献

[1]吴娜.大数据背景下档案信息资源整合策略探析[J].开封教育学院学报，2018，38（12）：241-242.

[2]杨来青.大数据背景下档案信息资源挖掘策略与方法研究[J].中国档案，2018，538（08）：55-56.

[3]颜英利.大数据背景下高校教学资源整合研究[J].中国成人教育，2018，457（24）：39-41.

[4]刘丹.大数据时代高校数字教学资源整合对策研究[J].数字通信世界，2019，171（03）：256.

[5]司国斌，丛金梅.大数据时代高校教学模式的改革研究[J].成才之路，2017，（16）：18-18.

作者简介

吴卫（1971-），女，汉族，黑龙江省克东县，黑龙江省黑河学院，本科，研究馆员，研究方向：档案管理。