大数据时代军队干部档案工作的信息化建设研究

2015-01-10娄国哲王兰成

中国管理信息化 2015年19期

关键词：档案管理干部信息

娄国哲，王兰成

（南京政治学院（上海校区）军事信息管理系，上海 200433）

随着微博、微信、社交网络的普及，物联网、可穿戴设备等信息技术的高速发展，数据正以前所未有的速度增长，大数据已然成为学术界、工业界和政府界密切关注的热点问题之一，同时也是档案工作信息化建设研究的新亮点。

1 军队干部档案工作必须紧跟时代步伐

自2014年以来，大数据从概念炒作逐步落地生根，中国“大数据云图”也初具雏形，军队档案工作信息化建设不断深入，大数据档案工作逐步成为新的时代特征，干部档案管理部门面临严峻挑战。

1.1 大数据成为军队档案工作的时代特征

《大数据时代》一书的作者维克托·迈尔－舍恩伯格认为大数据的核心就是预测。他认为，大数据大大解放了人们的分析能力，改变了传统的思维模式：一是可以分析所有关联数据而不是随机抽样；二是不再热衷于追求精确度；三是更关注相关关系的价值而不是因果关系［1］。

所谓大数据档案工作，就是运用大数据思维，把海量数据资源融入档案工作之中，通过对相关数据的搜集挖掘、处理分析来指导档案工作有效开展［2］。大数据档案工作更突出档案工作与大数据技术的融合。

2014年10月30日，全军政治工作会议在福建省上杭县古田镇召开，习近平出席会议并发表重要讲话。会议强调政治工作不创新就没有出路、没有活力，必须顺应信息化大趋势，建设信息化政工、大数据政工。实际上，大数据档案工作也是大数据政工的重要内容。

近几年，军队政治工作信息化发展取得长足进步，标准化、一体化、网络化等方面成绩突出。当前的军队政治工作信息化已经越来越离不开数据，开始与云计算、大数据技术融合发展，大数据档案工作成为新的时代特征。

1.2军队干部档案工作初具大数据4V特征

学术界习惯使用4V特性来描述大数据的基本特征：规模性（Value）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value）［3］。军队档案工作进入大数据时代，作为重要组成部分的干部档案工作也呈现出了大数据4V特征。

（1）档案数据存储海量化。随着干部档案数字化建设推进，全军干部电子档案库将逐步建立，电子档案的质量要求也越来越高；电子军务的运用持续产生大量的文书档案。

（2）档案管理内容多样化。干部档案管理的内容早已突破单纯的人事档案，已经延伸到电子档案、人力资源数据、文书档案等各种类型数据。

（3）档案信息服务实时化。人力资源数据汇总周期缩短后，要求干部档案归档要及时，信息校验与档案鉴定要实时；干部档案远程借阅服务上线后，服务效率多次要求提速。

（4）档案数据价值多元化。档案内容多样化伴随着价值多元化，例如干部政策执行情况、干部违规提拔情况等诸多潜在价值可以被挖掘。

1.3 军队干部档案工作面临新的挑战

新时期军队干部档案工作在观念、职能和技术上面临诸多挑战。

（1）管理理念方面的挑战。随着干部档案管理部门职能的不断扩充，传统的档案管理理念早已不能适应当前工作。档案管理重心将不再是档案本身，而应该是多元化服务；档案管理也不再是被动的事务性工作，而应该是主动地创新性活动。

（2）工作职能方面的挑战。当前形势下，档案工作职能持续扩充，不断冲击其他部门的核心利益。但由于档案管理部门在政工部门中处于非核心地位，改革面对较大阻力，导致责权利不一致。

（3）管理技术方面的挑战。大数据时代，海量档案数据的收集、鉴别和处理必须使用最新的信息技术；深层次价值挖掘必须使用大数据分析技术。因此档案工作者信息化能力迫切需要大幅度提升，相关信息系统建设也要重构。当前可以利用成熟的商用技术或开源技术，但是适用于档案管理尤其是干部档案管理的相关技术需要进一步探索和研究。

2 军队干部档案工作变革思路

为应对大数据时代档案工作面临的诸多挑战，档案管理部门必须紧抓机遇，迎接挑战，理清变革思路。

2.1 接纳新思维引领档案工作新常态

未来的档案观主要有两大趋势：大档案观和大服务观。大档案观将一切具有保存价值的实物和数据信息都视为档案，大服务观以客户的需求为导向提供智能化、知识化服务［4］。

2014年12月23日，国家档案局局长杨冬权在全国档案局长馆长会议上的讲话中指出我国档案工作正在呈现一种新常态，要求档案工作者要有5种新思维：创新思维、先行思维、网络思维、合作思维和人本思维。

大数据档案观要求档案工作干部扩大视野，强化数据意识，突出大数据在档案工作中的重要地位，强调让数据发声，让数据参与决策。

档案管理部门要勇于打破常规，树立大档案观，主动寻找新的档案形成者并纳入监管范围，占领信息制高点，争取信息主动权；树立大服务观，关注客户新需求，扩大服务范围，提高服务层次；接纳5种新思维，引领军队档案工作进入新常态、适应新常态；接纳大数据档案观，关注档案工作中的数据工程建设。

2.2 扩充新职能开创档案工作新局面

干部档案管理部门的传统职能主要包括建立干部档案，收集、鉴别、整理干部档案材料，办理干部档案的查阅、借用和转递，做好干部档案应急战备工作等。

在大数据时代下，军队档案管理部门逐步承担了干部人力资源数据汇总、干部信息查询、干部工作辅助决策等新职能。承担这些新的职能后，档案管理部门事实上已经掌握了包括干部纸质档案、干部电子档案、人力资源数据、文书档案、网上办件等诸多信息为一体的海量信息资源，而这些信息正是大数据档案工作核心数据的重要组成部分。

因此军队档案管理部门要及时找准自身定位，履行军队赋予的干部信息中心新职能，开创“大档案”工作新局面。

2.3 吸收新技术提升档案工作新水平

信息社会进入3.0时代，新技术不断涌现。云计算技术为数据生产、存储、处理和运用提供了广泛的基础设施，而大数据技术让云计算在商业、经济、政府、军事等领域得以推广并取得巨大效益。

军队档案工作要善于吸收这些新的技术，充分了解主流大数据服务商的一站式部署方案，广泛借鉴政府、企业等领域档案管理部门成功经验，尤其是数字档案馆建设经验，结合军队档案资源特征和优势，不断提升技术水平。

3 军队干部档案工作变革措施

军队干部档案工作变革要在数据上下功夫，具体说来就是要在数据的获取、存储、分析和服务等几个环节上下功夫。

3.1 部署大数据解决方案，保证基础设施先进性

当前大数据产业还处于构建的初期，但传统IT厂商正加速向大数据解决方案提供商转型，面向企业用户提供大数据一站式部署方案，包括计算机机房硬件、数据存储基础软件、大数据分析应用软件，以及技术咨询、运维支持等服务。其中，基础软件和应用软件是大数据解决方案的核心。

在解决方案的选型中，要关注系统的一体化，能够便于实现实体档案、电子档案、办公文档等异构信息的一体化存储和访问；关注系统的扩展性，能够随着数据的增长保持极高的线性度；特别要关注系统安全性，能够最大程度保证涉密信息的存储安全和访问安全。

3.2 重构档案管理流程，保证数据资源鲜活度

数据之于大数据时代就如燃料之于工业革命，只有拥有鲜活的数据才能为数据分析提供源源不断的“燃料”。

干部档案管理部门要重新审视所有数据的产生过程，通过重构业务流程，整合信息系统，抓住数据产生的“进出升训调”等各个关键环节，利用大数据技术及时捕获、记录和处理海量业务数据，才能持续保持自身信息资源的鲜活度。通过重构干部培训工作业务流程，及时掌握学员分配任职情况和干部在职培训情况；通过重构干部转业工作业务和离退休工作业务，及时掌握干部安置情况；通过重构干部任免工作和晋职晋衔工作，及时掌握干部任职和晋升情况；通过重构干部调配业务，及时掌握全军干部调动情况。除此之外，在人力资源数据汇总过程中，还可以通过重构系统缩短数据汇总周期，通过丰富校验手段提高数据质量，通过增加电子档案的规范化提高数据价值。

保持信息的鲜活度不仅需要保证信息的实时性、真实性，更重要的是要保持信息的知识性，采用逻辑表示法、语义网表示法、本体表示法等知识表示方法统一异构数据的描述，从而便于数据分析和利用。

3.3 提高数据分析能力，保证信息服务高价值

提供智能化、知识化干部信息服务是大数据时代信息中心建设的中心目标。干部档案管理部门要时刻瞄准军队档案工作关注的重大问题，运用大数据思维探寻干部信息资源潜在价值，引入深度学习、知识计算、社会计算等大数据分析技术提高分析能力，提供高价值服务。

寻找高价值服务的一个有效的方法是从军队档案工作尤其是干部工作关注的中心工作中寻找。例如干部政策执行监督一直是一个困扰干部部门的棘手问题，我们可以广泛运用多维模拟分析、智能动态监控等技术，实现干部“进出升训调”的全程控制、全时监管、全量分析，为提高干部队伍精确化管理水平提供有力技术支撑。在干部队伍宏观结构仿真预测中，我们可以建立相关数学模型，模拟干部队伍发展趋势，提供决策咨询。

3.4 加强档案信息化建设课题研究，保证实证研究有特色

大数据背景下开发利用互联网信息资源，既是档案信息化建设中的战略性步骤，也是新媒体环境下有效建设与利用档案信息资源的必然选择。我们申请的“基于大数据分析平台的档案资源整合方案与模式研究”课题，于2013年获国家档案局批准立项研究。

从Web1.0到Web2.0社会媒体，数据来源变化为个性化发布和社会性传播，数据类型变成用户频繁更新信息和信息的交互性，分析技术也包括了对兴趣、关系、机构和传播分析等，应用已经从网络信息导航到社会软件、群体智慧。因此，我们研究工作的任务，一是对采集数据进行挖掘、分析、分类、聚类和整合，并在可控范围内予以发布，构建新媒体档案信息研究交流平台；二是在授权条件下进行关联并共享利用，提高档案工作者研究交流的水平和档案网站信息的增值服务，与现有在线的大中型档案信息网大数据对接。