王居一

摘  要：本文认为档案数据不具备多维度、完整性和实时性，将大量档案数据称之为档案大数据是不准确的，甚至是错误的。大数据时代，档案数据不能缺位，要使档案数据成为真正意义上的大数据，就应改变不能适应时代的固有模式与方法，积极主动融合到社会大数据之中。

关键词：大数据;特征;档案;档案大数据;误区

Abstract： This article believes that archive data does not have multi-dimensionality， completeness and real-time. It is inaccurate or even wrong to call a large amount of archive data as big archive data. In the era of big data， archival data cannot be absent. To make archival data into big data in the true sense， it is necessary to change the inherent patterns and methods that cannot adapt to the times and actively integrate it into social big data.

Keywords： Big data; Characteristics; Archives; Archive big data; Misunderstanding

大数据研究是当今档案界最热门的研究内容之一。自2003年第一篇有关档案大数据论文问世后，据从知网文献数据库中检索统计，至今主题为“档案大数据”的已有2436篇相关研究成果发表，18年间翻了超过11番。对这2436篇文献再使用“档案大数据”在题名中检索得到64篇，仅占2.63%;如果对这2436篇文献使用“档案大数据”在全文中进行检索就有549篇，占22.54%。就是说有1/5以上的作者将档案数据视为大数据。这表明，有相当一部分研究者将档案数据视为大数据，或者等同于大数据。如，郑金月认为：“从大数据的本质分析，档案数据无疑也是大数据”，“档案数据最符合大数据本质的真谛。”[1]秦利认为：“大数据就是档案”[2]而这种认知是不准确的，本文就此作一些探讨。

1 大数据的四个特征

对于大数据，目前并没有统一的定义，而对于大数据的特征，“当前，较为统一的认识是大数据有四个基本特征：数据规模大（Volume） ，数据种类多（Variety） ，数据要求处理速度快（Velocity） ，数据价值密度低（Value） ，即所谓的四V特性。”[3]对于大数据的这四个特征，档案界应当在数量、维度、完整、实时等四个方面进行理解。……