大数据技术在档案管理中的应用

2020-11-27苑晶

商品与质量 2020年26期

苑晶

德州市公路事业发展中心德城分中心山东德州 253000

在大数据协同的情况下，文档管理过程可以通过多台计算机的配置来清理分工、组织和划分，然后对其进行重组，实现海量文件数据的长期安全性和可读性。只有确保大量文件数据的长期安全性和可读性，我们才能为单位提供更好的服务。

1 大数据技术在企业档案管理中的应用的必要性

随着企业管理理念和思想的发展，管理方法和技术也得到不断的发展，现代企业管理需要大量的技术支撑和决策依据，这些资源一方面来自于企业外部，另一方面则来自于企业内部长期积累的档案资料。越来越多的企业逐渐认识到档案管理的重要性和价值创造力，逐渐将档案列为一种企业资源，作为企业发展可靠的凭证和依据，成为企业可利用或供决策的资源，在企业管理中发挥其特有的作用。而大数据技术以其快速、高效的数据收集、管理、分析和处理能力满足了企业的这一需求，逐渐成为企业档案管理的一种工具，并发挥出了重要作用[1]。

2 现阶段影响档案管理工作的相关因素

2.1 管理工作制度不完善

大数据时代的档案管理工作发展要与完善的管理工作相关的制度相匹配，完善的制度能够给管理工作提供制度上的保障，然而现阶段档案管理工作相关制度不完善，重视程度也需要进一步加强。与此同时，传统的管理工作相关制度还没有与大数据技术达到高度的配合，在这样的条件下，通过大数据技术进行档案的管理工作就会出现相应的漏洞。

2.2 档案管理人员的职业能力仍需加强

现阶段，我国部分档案管理人员仍然保留了传统的工作理念和工作能力，没有随着大数据时代的发展同步更新自我工作理念、提升个人的职业能力。档案的管理工作需要与时代发展相适应，这就要求档案管理工作人员不断更新自我理念，适应新时代的工作管理模式，不断提高个人的职业能力。换一种说法，现阶段我国依然有一定数量的档案管理人员职业能力没有随着大数据时代的发展而进一步提高，不利于其个人的职业发展，也不利于促进档案管理工作的进一步优化。

2.3 档案信息数据的安全系数低

现阶段，我们国家社会不断走向信息化，公民的个人信息也变得更加完善、更加复杂、更加全面，为了有效地对个人数据信息进行保护，提高个人信息数据的安全性，相关部门需要对档案管理工作的安全性进行再升级。大数据技术一方面帮助提高了档案管理的质量和水平，但是另外一方面又对档案内的信息数据造成了相应的威胁。对档案相关数据信息造成威胁的两大因素：一是网络黑客、病毒的威胁。二是档案管理相关人员、技术的缺失。由于两大主要因素的威胁，大数据时代的档案信息数据安全仍然难以得到百分百的保障[2]。

3 大数据技术应用于档案管理的对策

3.1 重构管理机制、管理方案和工作流程

当前，档案信息化管理已成为主要方式，但是信息化建设的总体思路仍然以提高工作效率为主要目标，限制了档案资源的再利用和价值发挥。大数据技术具有多量性、快速性、多样性、价值性和真实性特征，不仅具备传统信息化管理的功能，还将有效解决其存在的不足。因此要建立起基于大数据技术的档案管理方案，一是完善软硬件设施，为实现大数据管理提供必备的保障；二是完善档案管理机制，建全管理机构和制度，为挖掘档案价值提供条件；三是要重构档案管理工作流程，建立规范化的档案收集、存储、管理和分析制度流程，为档案管理提供基础。

3.2 档案资源挖掘中大数据技术的应用

在大数据技术发展如火如荼的今天，档案管理工作也有了较好的发展趋势，那就是结合网络信息技术和大数据挖掘技术等，提高档案资料的收集、分类、编目和检索的效率。档案资料室海量的，这与大数据的特点类似，采用大数据技术可以对纷繁复杂的档案资料进行分类处理，可以对很多的数据信息进行压缩处理，提取出有价值的关键信息，进而提高档案资料资源挖掘的效率，保证查询的精准性，极大的节约了时间和经费，降低了档案管理的成本。

3.3 档案用户信息挖掘中大数据的应用档案大数据系

档案管理信息平台的建立可以提高档案管理的效率，系统可以将编目、索引集成在一起，便于搜索需要的档案资料，这一平台的架构要依赖于大数据技术，包括数据采集、处理功能，运用大数据模块技术，十分对档案资料的分类存储，同时借助于多媒体技术等实现对信息的分析和筛选，提取出需要的信息和数据。大数据技术的应用可以分析出档案资料主要的用途是什么，分析出档案的用户群，进而实现档案资料的合理使用，提高其利用率[3]。

3.4 充分运用大数据技术，挖掘档案潜在价值

档案管理中应用大数据技术最核心的目的是挖掘档案价值创造力。大数据技术最大的优势在于大规模的收集、存储、管理和分析海量的数据，企业经营过程中内部形成的人力、财务、资产、负债、成本、利润、投资收益等数据和外部形成的市场环境、政策变化等数据，采用传统的管理很难发挥大的价值，而大数据技术将可以通过对收集和存储的数据进行深入的分析，使其变成企业发展和决策的依据，或为企业管理提供参考。