基于大数据的高校数字化档案资源管理研究

2019-02-22许德斌

山东农业工程学院学报 2019年8期

许德斌

（合肥职业技术学院办公室安徽合肥 238000）

0.引言

随着人们生产、生活不断发展，来自于各个途径的数据量正不断增加，与此同时，人们获取信息和处理数据信息的效率却逐渐下降。这样在宏观需求的持续作用下，大数据处理技术便直接产生。大数据处理技术的重点在于能够有效整合数据信息，并在固定的口令下将数据进行预期内的处理。当前大数据已经成为人类社会中必然存在的元素，各个传统工作模式与大数据处理技术进行融合，已经成为必然趋势。高校档案资源也具有大数据属性，因而档案工作人员在管理档案资源时，实际上就是进行数据处理工作。传统模式内数据处理工作的效率已经不能满足当前的处理需求，本文选择以大数据为背景对高校数字化档案管理方法进行研究，如果以提升高校档案工作效率为目标，该研究方向具有切实的研究价值。

1.大数据的概念特征与应用优势

1.1 大数据的概念与特征

大数据就是在各项工作和业务职能输出过程中产生的数据群，当产出的数据达到一定量数时，大数据概念便会产生。近年来，随着社会不断发展，在工作中产生的数据量数正大幅度增长，于是“大数据”这一词语及其概念便成为了发展进程中被不断提及的概念。人们之所以会经常应用某一词语，根本原因就是人们在日常的工作、生活过程中会经常接触到相关信息，大数据趋势的发展不但成为一种现象，更成为一种现代社会下产生的时代特征。大数据主要有如下基本特征：一是所包含的数据量信息巨大。一般大小的数据可以统称为数据信息，而只有数据信息到达一定程度后才可以被称为“大数据”。二是具有丰富的数据类型。大数据所包含的信息基本不存在形式和内容上的限制，只要符合数据信息的格式，便可以成为大数据中的一份子。三是价值密度低。大数据内所含信息数量较多，但并非所有信息都具有应用价值。

1.2 大数据的应用优势

首先，在大数据的支撑下，人们产生决策的前提就不会限定在一定范围内。深入解释即为：未应用大数据技术前，人们获取信息的方式基本都为随机采样。随机具有一定的侥幸成分，即决策的产生具有一定的负面属性，成功率较低。但在大数据技术的支撑下，人们设定决策时则会以全部的信息量作为考察点，且大数据处理技术能够不断提升信息处理速率，使人们能够在同样的时间内获取到成功率更高的决策信息。因而大数据具有基础数据方面的优势。

其次，大数据技术能够转变人们对于数据信息应用的观念。在以往，人们应用数据信息的要点在于精确制导，但实现精确制导对于工作处理技术以及时间具有一定的要求。当前人们依靠大数据信息可以更加快速的确定工作方向，在确认方向后人们便可以更加完善的开展调查工作，因而在节省时间方面，大数据具有更好的应用优势。

再次，应用大数据人们可以清晰的查找到数据与数据之间的关联关系，扩大搜索范围与结果。而在传统模式中，人们只能将数据以因果关系的形式呈现，整体范围较小，对于对数据数量具有一定要求的工作人员来说，基于大数据的处理形式更加贴合其工作要求。

2.高校档案管理的整体需求

2.1 信息数量与日俱增形成处理规范性需求

首先，高校存放的档案包括学校正在学习的学生，也包括毕业生档案以及相关材料等。学生档案只是高校档案的组成部分，档案馆（室）还包括党群类、行政类、财会类等类别档案，因此在高校不断发展的过程中，其所包含的数据信息量数必然会不断增加。

其次，高校的档案工作不仅限于对当前的材料进行整理。档案工作人员需要安排时间对以往的档案加以整理，甚至还要对档案信息进行重新核对和调整。通常档案管理观念从更新到落实的时间相对较短，在时间限制情况下，档案管理者便很难能够规范的完成整理工作，因而在当前信息数量与日俱增的状态下，高校档案管理的核心需求便围绕在规范处理这一范围内。

2.2 受政府管制形成快速传递性需求

公办高校基本都会受到政府部门的宏观管制，这是因为政府负责为高校输出资金资源和师资力量，而有输出则需要付出回报。政府便会对高校的资金使用状况进行调查，而调查共分为两个步骤：

一是高校按照需求整理出与工作报告对应的相关材料；二是政府派遣固定的监察人员进入到高校进行检查。政府会要求专人进行检查，但相关的数据信息仍然需要被输入到宏观管理的数据库，成为重要的备份信息。高校与政府方面已经熟悉这种工作模式，但这并不代表这种工作模式具有长期使用价值。当前政府和高校均需要快速的完成信息传递，这样才能减少一些不必要的成本输出，例如：交通成本、信息传递成本等。

2.3 校内教育职能的增加产生多功能需求

中国已经进入了现代化发展的阶段，高校本着为学生提供优质教育服务的原则，必然会不断增加校内的教育职能。当高校方面增加教育职能，就意味着档案馆（室）内也需要随之更新管理技术，这样才能配合高校的发展，保证能够维系好高校的发展诉求。例如：当前部分高校为了促进新型校企合作模式的发展，他们便会在校内开展对外教育，吸引一些社会中的人才进入到高校学习。在校企合作的状态下，高校档案馆（室）也应适当开放部分空间用以存放社会人员的档案材料，需要定期对档案进行分类管理。因此在高校不断对外发展的过程中，高校档案资源管理工作也将产生多功能需求，他们需要更加完善的操作流程来减少管理过程中的工作，减少不必要的成本支出。

3.大数据时代下高校档案资源管理工作面临的发展挑战

3.1 大数据独有的信息处理优势对传统管理形式形成挑战

首先，当前仍然沿用传统管理模式的高校档案部门可知，这些档案部门在开展工作时基本以人力作为主要的推动力，他们需要在规定的时间节点内完成整理和著录等工作，这类工作单调、枯燥，仅凭人工很容易在操作过程中出现错误。错误的档案信息会直接影响到查询结果，档案部门为了减少错误概率，便会在完成整理、著录的工作后，再次对工作成果进行审核。

其次，大数据具有多样信息处理优势，不但能够将整个数据群作为信息采集的基点，更能够将数据处理的速度无限提升，而这正好能够弥补传统档案管理模式所欠缺的内容。因此在大数据技术不断升级的背景下，高校传统的档案管理模式便受到了直接挑战。

3.2 高校大数据背景的强化令高校面临改革诉求

当前国内多数的高校都已经完成现代化建设，不仅是教育教学功能开通了信息化渠道，一些传统的管理模式也开始与现代化技术接轨。虽然高校档案管理工作与教育教学事业并无过多联系，但档案管理工作属于高校工作的组成部分。从档案馆（室）工作人员的角度来看，如果高校未能完成数字化档案管理的建设，就会对档案工作人员的工作效率造成影响。高校不但会面对数据时代带来的挑战，也会面对来自于档案管理团队内部的改革诉求，因而高校理应尽快完成数字化档案资源管理模式的建设。

3.3 建设投入与实际使用之间产生矛盾

部分高校已经完成数字化档案资源管理模式的建设，但在实际应用的过程中却常会面临：

第一，高校在实现档案馆（室）数字化建设时必然会引入数字化的软件系统，而购买的软件系统具有功能固定的特征。档案工作人员在应用过程中会发现基于大数据处理软件中多数的功能都并无实际作用。软件系统的购买和应用都会输出一定的资金资源，如果使用者无法发挥其作用，就必然会造成资源浪费。

第二，部分档案馆（室）内的工作人员自身并未调整好改革思路，他们会适当应用数字化设备，但多数工作仍然由人力完成。这种工作模式也无法充分发挥数字化档案资源管理的实际作用。

3.4 电子管理与传统管理方法之间难以调和

虽然高校档案部门能够完成数字化的建设，但部分档案因安全维护原因仍然需要在实体环境中完成监管。这就形成了一定的矛盾，那就是负责数字化档案资源管理的工作人员和负责实体档案管理的工作人员无法明确的分离工作内容。这种混乱的工作状态会直接降低高校档案资源管理的整体效果，会造成一定程度的录入错乱或录入重复等现象。针对这类现象，多数高校都很难找出能够妥善解决的方法。高校可以肯定建设数字化档案资源管理模式属于必然项目，而在实体情境中对档案资源进行保护也属于必然工作，那么高校要尽快调和两者之间的关系，只有妥善调和电子管理和传统管理方法，才能使高校的数字化档案资源管理工作能够正常运行。

4.基于大数据的高校数字化档案资源管理策略

4.1 高校档案部门应转变管理观念，建立数字化管理模式

首先，尚未完成数字化建设的高校应该转变管理思路，务必要清晰的意识到大数据处理技术所具有的优势。大数据关键技术主要分为四点：数据集成、分布式文件存储、MapReduce 以及数据可视化技术。大数据关键技术可有效提升档案管理效率，因此不仅高校档案部门工作人员需要转变观念，高校领导层也需要意识到其应用优势，转变观念才能促进改革。

其次，在完成对观念的转变后，高校应该对当前以传统模式开展的档案管理工作进行调查，重点采集档案管理者对当前工作的意见，这样才能高效、有效的建立数字化管理模式。根据高校的实际需要，高校档案资源管理的功能属性，应围绕在集成与服务方向。

再次，在建立数字化管理模式的过程中，高校需要与当地政府进行交流，要尽量保证高校档案馆（室）所建立的数字化管理系统能够与政府教育主管部门所用的系统进行联通。这样才能方便双方进行交流，从而减少一些不必要实体资源输出量。

4.2 不断吸收大数据新思想，有效创新数字化档案管理模式

大数据技术实际上并未成熟发展，大数据处理技术正在不断升级，而高校虽然无需跟随技术发展的脚步进行更新，但也要建立创新应用的观念，这样才能保证自己所应用的技术具有时代发展特征。高校作为以教育教学为主要功能的教育机构，其档案管理部门并未拥有专业的技术嗅觉。高校便需要将视线移动到其他院校，通过吸收兄弟院校数字化档案资源管理的成功经验，并按照先进经验对自身的管理技术和管理模式进行调整，才能保证自身数字化档案资源管理的整体质量。高校在获取外部经验资源时需要注意，选择对比对象时务必要保证对比数量，单一的对比结果不能直接说明问题。基于大数据的高校档案资源集成与服务系统，应该以下述管理模式为主。即：知识库作为数据核心，档案信息完成实时采集、实时分析、动态存储。若分析行为中出现错误数据或冗余数据，系统应将数据删除。规则库以及知识库内部也需要定期对数据进行清查，定期分析过程中若出现冗余数据，也应送至处理区删除。经过分析板块的数据信息可以进行展示，从实时采集到数据展示整个过程，就是高校档案资源管理系统的常规管理流程。

4.3 建立个性化建设思维，减少无效资源的输出量数

针对档案管理系统功能与实际应用存在矛盾的现象，高校可以选择偏自由的建设方式。那就是高校改变直接购买档案管理软件的路径，改为聘请专业的互联网工程师，依照档案馆（室）工作人员的工作习惯以及工作需求设定软件功能。重点在于要将软件的内部功能贴合高校自身的档案管理特色。同时工程师也需要在安全性和身份验证方面重点进行建设。工程师可以选择建设将实体与电子档案同步管理的软件形式。高校可以采用电子条码的形式为每份档案进行单独编码，而后再将档案以扫码的形式进行管理。不同分区管理的档案在计算机上的呈现方式也需要具有分区特征。当人们在实体环境中调用档案时，PC 端应该及时更新状态信息，这样便能够最大限度的提升档案资源管理的有效性。高校务必要减少输出无效资源的次数，这样才能令输出有效。

4.4 做好职能区分，将传统管理与数字化管理并进运行

高校应该对档案部门工作人员的工作责任进行清晰划分，主要负责实体档案与电子档案的成员之间也应对能力以及职权进行划分。对于一些选择同时进行实体管理和数字化管理的团队成员而言，需要利用计算机完成的管理工作应该标定时间、做好记录，尽量保证档案工作人员的工作密度和工作进度平衡，这样才能避免矛盾现象的发生。做好职能区分后，高校应完善档案资源服务体系。服务体系运行状态共分为两个结构，即前台与后台。信息服务人员，也就是档案馆（室）内的数字化工作人员需要先将档案信息利用大数据关键技术写入到数据库内，而后数据库内信息会以管理系统预定的流程为驱动传送信息。信息会在下一阶段进入到资源服务传输平台，继而完善呈现给用户。用户阅读后可编辑反馈信息，并将信息传送至传输平台内，再逐步进入到管理系统、数据库，最终传送回工作人员页面中。这样高校档案资源管理就可以大数据关键技术的辅助下，完成集成与服务工作。