APP下载

大数据分析方法在企业档案管理中的应用

2019-11-27刘强

智富时代 2019年9期
关键词:企业档案管理

刘强

【摘 要】随着大数据时代的到来,大数据分析方法也应运而生。企业档案管理作为企业内部决策和管理中的重要基础,要针对现阶段社会发展对企业档案管理的新要求,加强对大数据分析方法的应用,提高企业档案资源管理质量,实现对企业档案信息数据的关联分析,促进资料搜索和前景预测的信息化,本文就将针对大数据分析方法在企业档案管理中的应用进行分析。

【关键词】大数据分析方法;企业档案管理;档案数据资源

1.大数据分析方法在企业档案管理应用现状

1.1有关大数据的探究活动更加深入

2008年,全世界最权威的学术期刊《科学》开设了大数据专栏,有效的带动了国内外专家学者对大数据的学术分析和探究。在持续进行的研究活动中,对大数据的分析已经能够基本分为四大部分,它们分别是科学、技术、应用和工程四个领域。现阶段,学术界研究比较深入的还是大数据技术和大数据应用这两大方向。2012年美国政府斥资2亿美金致力于大数据相关项目的展开,这更有力的促进了大数据的研究活动的实际开展。当前,随着研究的不断深入,我们对大数据的整体掌握情况已经更加系统和全面,纵向把握的准确度不断提高,已经基本具备了从海量数据中获取所需内容的能力,企业利用大数据进行创新和决策的能力也在不断增强。

1.2企业内部创新决策强调大数据分析方法

创新是企业处于竞争不败之地的关键,在企业技术创新方面,企业高层领导和创新工作者已经逐渐认识到大数据分析方法的有效性和重要性,并不断在实际创新决策过程中实践大数据分析方法。企业的决策者要随着社会的发展和环境的变化而不断转变传统思维方式。大数据分析方法是一种优越的分析手段,通过严谨的定量分析,能够对企业内部的管理活动、生产活动和决策活动产生有利的影响。除此之外,大数据分析方法对企业内部档案资源的管理水平的提高也有着不可忽视的作用。

1.3档案资源是企业做出决策的依据

企业在进行相关决策的时候必须要保证信息数据的准确性,否则容易导致决策无效。所谓企业档案是指企业在日常生产经营过程中形成的各种形式的对国家或者社会、职工具有保留意义的文件材料,企业的档案能够让企业更好地采集和搜索相关信息,通过最优方式对信息进行开发和利用,属于企业的无形资产。随着信息技术和互联网应用的飞速发展,大数据已经得到了企业领导的更多重视,由此可以看出在企业档案管理中提高大数据技术的应用对于提高企业竞争力具有重要意义。

2.企业利用大数据分析方法进行档案数据管理的建议

2.1数据质量管理提升企业档案数据的资源品质

当前企业的数据大都呈现出了4V特点,传统的数据管理形式已经不能满足对数据的处理和分析,目前使用比较广泛的是数据并行处理系统和非关系型的数据库,将ETL工具移入到云计算平台系统对于数据的清洗、重复检测和缺失数据处理、逻辑错误检测都有重要意义,有利于保证企业档案数据资源的数据质量。

2.2可视化分析提升企业档案数据资源可理解性

大数据的可视化分析就是在大数据自动分析数据的同时,利用可视化界面和人机交互技术提高人对数据的洞察力。企业档案数据资源的可视化分析就是将档案数据生成各种报表以及文本、视频等,方便决策制定者理解运用。以企业中的文本数据可视化为例,标签云是目前比较流行的文本可视化技术,能够将档案文本中潜在的主题进行分类、逻辑结构和词频重要度直观的展现出来,成为企业决策的依据,相类似的还有很多不同类型的档案信息可视化技术,如网络数据可视化、时间序列可视化等。

2.3语义引擎实现企业档案数据资源的智能提取

信息时代下全球信息储存量暴涨,传统的百度搜索引擎仅仅能够满足对关键词的匹配搜索,检索的准确率比较低,检索结果的关联度也不强。实现高质量的搜索体验和智能提取是语义搜索引擎的主要优势。语义引擎是在语义网的发展带动下来实现语义搜索的引擎,能够通过分析搜索者的语义检索请求来理解搜索者的真正意图,对语义分析通过语言处理进行概念匹配。企业人事档案中应用语义引擎,能够分析该档案中人的职务和级别,提取出姓名、级别、时间等关键信息,提高检索命中率。

2.4数据挖掘发现企业档案数据资源的隐性价值

数据挖掘又称为数据库知识再发现,就是分析数据之间的关联性。主要的数据挖掘方法有机器学习法和神经网络方法等。在大数据分析中,数据挖掘是核心,对企业来说档案数据数据由企业正常运行管理中形成的档案数据和企业运行过程中遗存在互联网上的数据组成。前者通过运用聚类、关联等方式对企业内部数据进行挖掘,为创新人员的决策提供数据支持,后者通过网络舆情及时跟踪获得市场前沿信息,调整企业的竞争策略。

2.5趋势预测分析实现企业档案数据资源的价值创造

企业档案数据资源预测分析是在企业档案数据资源数据挖掘的基础之上,发现适合模型,将企业档案数据输入该模型使得企业技术创新人员达到预测性的判断效果,实现价值的创造。一个典型的例子即是市场预测问题,企业技术创新者可以根据档案数据预测某件产品在未来六个月内的销售趋势走向,进而进行生产、物流、营销等活動安排。具体来讲企业可以通过数据时间序列分析模型预测产品销售旺季和淡季顾客的需求量,从而制定针对独特的营销策略,减少生产和销售的波动性,获得利润和竞争优势。预测分析在大数据时代彰显出企业档案数据资源独特的魅力。

3.大数据分析方法运用于企业档案管理中应当注意的问题

3.1控制成本

在使用大数据分析方法时要借助工具和运算时间,尤其是分析某些内容繁杂的信息数据时,企业往往很难控制好投入科技成本。这就要求企业应该提高对成本的控制能力,尽量用少的成本换取高质量的数据信息。想要达到这个效果,最重要的是采用好的大数据分析工具,在减少投入成本的同时获得更多的利润增加值。

3.2增强时效性

“大数据具有极强的动态性,在分析各种数据信息时要认识到这种动态性给分析工作提出的要求,提高面对信息的反应速度和处理能力。对于变化特别快的数据更要做到即时处理,否则数据信息的时效性将无法保证。因此,制约着大数据分析方法方法在企业档案管理活动中发挥作用的重要问题就是时效性不高。事实上,大数据分析方法的关键环节就是建模环节,在数据建模过程中,要保持高度的敏感性和灵活性,保证模型与新更新数据之间不脱节,否则新建立的模型也只能是没有意义的模型。

3.3重视人文情感

除了上述问题之外,大数据分析方法在企业管理档案的具体活动中还存在一个明显的问题,就是忽视人文感情,不能够到位的表述出用户的情感。尽管大数据分析方法在能够高效率、便捷的分析处理各种企业档案资源和海量信息,但其本身也只是一种科学的机器运算方法,对人文精神的体会根本无法进行。

总之,在大数据时代,应用大数据分析方法,有助于企业决策者从海量档案数据中提取重要的知识,发掘隐藏在数据背后潜在的规律,对于企业档案数据资源开发利用拥有重大的现实意义和深远影响。大数据思维,将极大地推动优化企业管理,科学化决策,并能有效提升企业自身技术创新能力,同时有效平衡成本、时效、情感等问题,确保企业在市场的激烈竞争中保持巍然屹立的姿态。

【参考文献】

[1]王璐.基于大数据的商业模式创新案例研究[D].北京:北京邮电大学,2013.

[2]张红.大数据分析方法在企业档案管理中的应用[J].黑龙江科技信息,2017(12):261.

猜你喜欢

企业档案管理
如何处理好企业档案管理存在的问题
浅析企业档案管理信息化建设
试析企业档案管理所面临的问题及解决对策
新形势下企业档案管理信息化创新