档案管理中的大数据分析与应用

档案管理中的大数据分析与应用

边鹏翾

鄂尔多斯市东胜区委统战部 017000

摘要：档案是人类文明的重要载体，对历史传承、决策参考和社会发展具有不可替代的价值。但随着信息时代的到来，海量数据的产生给传统档案管理模式带来巨大挑战。大数据技术的兴起为破解档案管理难题、提升管理效能提供了新思路和新方法。本文在梳理档案管理现状与挑战的基础上，重点探讨大数据分析技术在档案管理中的应用，涵盖数据采集、存储、分析挖掘等环节，并提出优化档案检索、强化安全隐私保护、促进信息共享利用等策略建议。研究表明，大数据技术与档案管理的深度融合，不仅有助于提高档案管理的科学化、精细化水平，实现档案价值的最大化发掘和利用，更为机构决策、社会治理和学术研究提供坚实的数据支撑。本文的探索对推动档案管理与大数据技术的协同发展具有一定的理论和实践意义。

关键词：档案管理，大数据分析，信息检索，数据驱动决策

引言

档案作为组织或个人在社会活动中直接形成的、具有保存价值的各种载体材料的总和，长期以来都是信息资源管理的重要组成部分。科学规范的档案管理对于传承历史、服务现实、指导未来发挥着不可替代的作用。但伴随互联网、移动通信、物联网等新一代信息技术的快速演进，海量多元的档案数据不断涌现，对传统的档案管理模式提出了严峻挑战。

一、档案管理的挑战与大数据技术的机遇

1.1 档案管理的传统模式与局限

长期以来，档案管理主要依托于人工方式，通过对档案的收集、整理、保管、统计和提供利用等环节进行控制，实现档案价值最大化利用的目标。这种传统的管理模式具有一定的合理性，但在大数据时代面临诸多局限。一是档案数量不断膨胀，依靠人力进行全面细致的管理难度越来越大，工作效率难以满足档案利用的需求；二是档案形态日益多样，除纸质档案外，还涌现出大量的电子档案、数字档案，对管理方式提出更高要求；三是档案价值有待进一步发掘，依靠人工智慧难以从海量档案数据中及时准确地提取有效信息，档案的潜在价值尚未得到充分挖掘和利用。总的来看，传统档案管理模式已难以适应时代发展需要，亟需创新路径和方法。

1.2 当前档案管理面临的主要挑战 

随着信息化、数字化进程的加快，当前档案管理正面临诸多挑战。首先是档案数量急剧增长，管理任务艰巨。据统计，截至目前全国各级综合档案馆保管档案近5亿卷，用传统人工管理方式难以对如此海量档案进行高效管理。其次是档案种类和形式日益多样，对管理手段提出新要求。除传统的纸质档案外，还出现了大量的音频、视频、图像等特殊载体档案，以及由信息系统生成的电子文件。这就要求管理者不仅要精通档案业务知识，还需掌握计算机、网络等技术技能。此外，档案开发和利用的广度深度有待拓展。虽然目前各级档案部门均建有数字档案信息系统，但由于缺乏大数据分析和关联挖掘，对档案的内在价值发掘不足，知识服务能力较为欠缺。还有，在数据开放、资源共享日益受到重视的背景下，如何在方便利用的同时确保档案的安全和隐私，也是当前档案管理亟需破解的难题。可见，传统的档案管理理念和方法已很难适应新形势新要求，迫切需要运用新技术、新手段加以变革和创新。

二、大数据分析在档案管理中的应用

2.1 数据采集与处理

档案大数据的形成，首先有赖于档案数据的全面系统采集。借助自动采集、智能识别等技术，可实现对纸质档案、电子档案、音视频档案等的批量采集、转换和存储，既节约人力物力，又能提高数据采集的及时性和准确性。同时，通过数据清洗、格式规范化、语义标引等处理，消除“脏数据”，提升数据质量，为后续的关联分析、知识挖掘奠定基础。例如，运用OCR技术，可快速、准确地提取纸质档案中的文字、表格等关键信息，再通过NLP技术进行词性标注、命名实体识别、语义分析等，形成结构化的档案数据。

2.2 数据存储与管理

海量档案数据的有序存储和高效管理是大数据分析的前提。这就要求在数据存储方面，构建集中统一、安全可靠的档案数据仓库或数据湖，既可对原始数据进行实时在线处理，又能满足跨库关联查询分析的需求。在数据组织方面，综合利用关系型数据库和非关系型数据库，对结构化数据和非结构化数据分别管理，在提升存储性能的同时，简化数据调用、查询、更新流程。在数据安全方面，采用身份认证、权限管控、访问审计、数据脱敏等手段，全方位保障档案数据的机密性、完整性和可用性。

2.3 数据分析与挖掘

在海量档案数据中发现隐藏的关联和价值，是大数据分析的核心所在。借助机器学习、深度学习等人工智能技术，可实现对档案数据的智能分类、聚类、关联分析和预测，挖掘其内在规律和特征。例如，通过主题模型、情感分析等方法，可从档案文本中提炼热点话题、识别情感倾向；利用图神经网络、社会网络分析技术，则可揭示档案实体之间的复杂关系网络，发现关键人物、事件的影响脉络。同时，面向档案管理的特定场景，还可开展专门的数据分析。如在档案鉴定方面，通过无监督学习构建档案真伪识别模型

，协助档案质量控制；在档案检索方面，利用知识图谱、语义搜索等技术，实现跨档案库、跨媒体的关联检索和智能问答，为用户提供更加精准、全面的档案信息服务。

三、大数据提升档案管理效率的策略

3.1 优化档案检索系统

传统档案检索多依赖于目录和关键词，查全率、查准率不高。引入大数据分析技术，可为档案检索赋能增效。一是采用自然语言处理、知识图谱等技术，增强档案组织描述和语义理解能力，实现档案资源的深度关联和智能推荐；二是整合多源异构的档案信息资源，构建集中统一的档案知识库，为用户提供一站式检索服务；三是开发档案智能问答系统，支持用户以自然语言方式提问，系统自动归纳、推理形成答案，提升档案获取的便捷性。

3.2 提高档案安全性与隐私保护

大数据环境下，档案面临的安全隐私风险日益凸显。为此，要加强对档案全生命周期的安全管控，利用区块链、同态加密、多方安全计算等技术，实现档案上链存证、隐私保护、可信共享。同时，梳理完善档案管理相关的法律法规和标准规范，界定档案收集、传输、存储、利用等环节的安全要求，明确各参与主体的权责边界。数据脱敏、身份认证、权限控制、行为审计等技术手段的运用，也有助于从防护、监测、响应、评估等方面构筑档案安全保障体系。

3.3 促进档案信息的共享与利用

大数据为促进档案开放共享、深化开发利用提供了新思路。建议以需求为导向，依托大数据分析平台，梳理凝练不同领域和行业的档案需求，形成精准、个性化的档案信息服务方案。通过数据脱敏、隐私计算等技术处理，在保护隐私的前提下，探索档案数据的共享开放和增值利用。鼓励档案大数据与政务数据、网络数据等多源数据的汇聚融合，开展跨部门、跨区域、跨学科的协同攻关，充分发掘档案价值。此外，还要借力互联网、移动终端，创新档案信息服务模式，开发档案大数据分享开放平台、可视化系统、智能分析工具等，为各界用户提供触手可及的档案认知、利用渠道。

结论

综上所述，大数据时代为档案管理带来了挑战，也孕育着新的机遇。大数据分析技术与档案管理的深度融合，有利于破解档案管理中的难点痛点，提升档案治理的科学化、精细化、智能化水平。通过优化数据采集处理、创新数据存储组织、深化数据分析挖掘，可最大限度地发掘档案数据的内在价值，实现档案管理从被动服务向主动服务、从经验管理向数据驱动管理的迭代跃升，不断提升档案信息资源的管理利用效能。展望未来，随着大数据、人工智能、云计算、区块链等新技术的持续演进，档案治理将进一步走向智慧化，亟需加强顶层设计，强化跨界协作，加大关键技术创新力度，深化档案大数据的分析应用，让档案这一独特的历史文化遗产和信息资源宝库在新时代焕发新的生机活力。

参考文献

[1]顾静. 大数据分析技术在企业档案管理中的应用 [J]. 兰台内外， 2024， (16)： 22-24.

[2]张颖. 大数据技术在事业单位档案管理中的应用分析 [J]. 兰台内外， 2023， (35)： 16-18.