基于大数据时代下电力企业档案的探索与思考

郑颖 朱敏捷 陈盈盈 金辉 郑思源

摘 要：在大数据时代的背景下，供电公司的档案管理将从大数据的概念开始，并将这些思想和方法应用于电力企业的档案管理。 在分析大数据环境下电力企业文件管理的机遇与挑戰时，提出了创新电力企业文件管理的措施，为电力企业提供了更好的决策支持。

关键词：大数据;电力企业档案管理;创新举措

1 大数据背景下的电力企业档案管理的机遇与挑战

大数据为供电公司的文件管理提供了许多机会。本文档从数据本身开始，分析大数据对供电公司文件管理的影响。主要有两个方面：首先，数据的整合有利于提高供电公司的决策机会;其次，数据社会化有利于提高供电公司决策的准确性。

如何确保大型动态数据的可行性和可靠性，并为电力企业的决策提供高质量的“原始材料”，这是大时代电力企业档案管理的一个挑战。资料有三个具体问题：第一，文件存储问题。传统的数据库仍然难以处理PB级以上的数据。其次，文件分析的问题是供电公司通常使用的结构化数据分析和处理策略效率低下的问题，非结构化数据隐式关系的丢失使分析结果不确定且不准确。第二，文件安全问题，如何避免大数据中滥用大量个人隐私信息，电力企业文件管理应考虑该问题。第三，人才短缺，海量数据与人才短缺之间的矛盾，阻止供电公司中数据的社会和商业价值的开发和使用。

2 大数据时代对电力企业档案工作的影响

2.1 档案管理方便地对电子文件的鉴定和索引

在大数据时代，供电公司在管理电子文档方面遇到了许多困难，原因是随着大数据概念的不断传播，文件工作中的电子文档数量也在迅速增加，这使得业务文件管理者无法读取所有文档。发展大数据技术的性能，使得供电公司的电子文档管理更加便捷。例如，具有大数据技术的供电公司可以在通用硬件中装备大数据转发器，可以更有效地收集数据并形成完整的系统数据。大数据技术还可以对收集的数据进行索引并对其进行系统的分类，从而有效地减少了电子文档管理的工作量。大数据技术在电力企业文件管理中的应用还可以有效地提取数据中的隐藏信息，使电力企业的文件管理可以达到预期的效果提高效率。

2.2 处理非结构化数据

数据主要有三种类型：半结构化数据，非结构化数据和结构化数据。非结构化数据类型是此处最常见的数据类型之一，并且非结构化数据占很大的百分比。在供电公司的档案工作中，如何处理非结构化数据是一个难题。大数据技术可以有效地处理非结构化数据，电力企业可以通过大数据技术快速轻松地解决非结构化数据的问题。例如，供电公司可以在归档工作中使用SQL技术，这项技术可以帮助供电公司解决非结构化数据的许多问题。只要供电公司有能力使用SQL技术，它们就可以有效地处理非结构化数据。

2.3 为数据储存带来了空间

在供电公司的日常运营中，档案数据的数量不断增加，并且由于数据库的容量有限，一些供电公司可能无法添加新的存档数据。 针对这种情况，许多供电公司使用建造计算机房的方法来解决该问题，但是当供电公司面临数据存储困难时，该方法将对供电公司的成本管理产生重大影响。大数据技术非常先进，可以有效处理大量数据问题。面对困难，Power Enterprise文件管理可能会考虑使用大数据技术。

3 大数据对电力企业档案管理的创新举措

3.1 构建基于云计算的电力企业档案管理系统

从技术角度来看，供电公司功能强大的文件管理系统需要处理大量数据，在基本框架中必须满足以下三点。首先，它具有很大的存储容量。其次，分析能力强。第三，响应速度快。这些基础设施将增加对供电公司成本的压力。云计算是用于提供Internet技术资源的新模型，该模型集成了分布式计算，并行计算和Internet。对Internet技术资源进行自动管理和配置，降低了Internet技术管理的复杂性，提高了资源利用效率。云计算具有三个突出的功能：资源共享，快速交付和按需服务。这三个功能可以有效减轻大数据量对高功率业务文件管理的影响。基于云的存储，信息的共享和发现为文件管理提供了一个很好的解决方案。构建基于云的企业文件管理系统，该系统不仅相对具有成本效益，而且具有以前无法想象的存储、分析和快速响应功能。

3.2 加强电力企业档案管理安全制度建设

计算机技术的进步为大数据的存储和处理扫清了道路，大数据已逐渐成为供电公司的重要资产。如果大数据资源（尤其是供电公司）的中央信息没有得到充分的保护，一旦被过滤，将给供电公司带来巨大的损失，甚至毁灭性的打击。Power Enterprise文件管理的安全性不仅是技术问题，还是管理问题。在大数据环境中，供电公司除了要对信息安全进行技术保护外，还必须加强信息安全、重要信息保护、信息资源交换和信息交换等系统建设，应审核信息，并从管理中消除供电公司的数据和商业秘密。

1）机密信息保护系统。供电公司必须建立一种识别关键信息的机制，并定期更新机密信息的范围;建立供电公司的保密区域，简化联系人和机密信息之间的通信链接;加密机密信息并建立机密性措施。机密信息管理规定;禁止将机密人员和高级管理人员分开的协议。秘密披露;建立保密条款以防止第三方泄露，例如咨询机构、云服务提供商等。

2）信息资源交换系统。信息资源交换的安全措施主要包括：建立安全等级，明确每个安全等级的传播范围;制定与电力企业有关信息的获取，并实现“云端”信息存储。云数据是根据信息的重要性级别确定的，授权控制未经授权的用户访问未经授权的数据。

3）信息审核系统。通过建立审核和信息监控工作队，建立了统一的信息审核流程，负责监控和评估电力企业整个信息资源系统的安全性;严格限制通知的限制和定期审核;定期评估系统操作和用户操作的安全性;云中的泄漏可以呈现给第三方。信息安全审核机制，用于定期评估云中数据存储的风险。

3.3 组建具有大数据分析能力的档案管理团队

从原始大数据中提取有用信息的过程不仅对IT技术人员来说是一个挑战，对于行业专家也是一个挑战，因为数据之间的相关性不仅是技术问题，而且是专业知识问题。某些数据之间的关联只能由专业人员知道，并且可以建立有价值的数据结构。换句话说，未来的文件管理需要IT技术人员和行业专家的合作。因此，有必要采取灵活的策略来培养一大批与数据相关的人才。在大数据时代，供电公司可以从以下二个方面进行思考和创新：

1）加强技术培训。传统的咨询，检索和报告方法难以满足大数据时代的要求。对于许多档案管理员来说，迫切需要更具体的技术培训，例如，关于Hadoop和NoSql数据平台的培训，以便公司的档案管理人员可以掌握专业的知识方法和技术并掌握大型平台数据、数据分析的理论方法和工具。

2）学校培训。为了从根本上解决这个问题，我们应将缺乏大数据处理和分析人才的问题与学校相结合，培养和出口人才。因此，有必要适应大数据时代的需求，加强大数据分析的教学，例如R语言的统计编程，Hadoop和MapReduce的程序员，并注意智能化的教学方法、信息处理和机器学习。

大数据时代已经来临，数据量大，种类多，给供电公司的档案管理带来了新的机遇和挑战。Power Enterprise档案管理人员在未来的开发过程中必须面对这些机遇和挑战。只有可以使用这些新数据形式的供电公司才能创造持久而重要的竞争优势，充分而深刻地了解行业竞争状况，并为供电公司的发展做出更适当的决策。

参考文献

[1]秦利.对大数据时代电力企业档案工作的思考[J].档案管理，2018（05）：93-94.

[2]周晓芳.大数据环境下电力企业档案信息资源建设探究[J].现代国企研究，2018（14）：20.