大数据环境下的高校档案数据治理路径研究

姚恒

【摘要】本文以大数据为代表的第二次技术环境变迁视角，分析了高校档案数据在面临智能化管理和智慧化服务挑战中存在的主要问题，提出了高校档案数据治理的必要性，构建了以高校档案数据发展战略、高校档案数据治理环境、高校档案数据质量的治理路径。

【关键词】高校档案管理;档案数据;数据质量;数据治理

当前，随着“智能”“数字”“网格”等新技术的推陈出新，数据作为国家基础性战略资源的地位日益凸显：国家“十三五”规划将“大数据战略”纳入其中，国务院2015年在《促进大数据发展行动纲要》中提出要全面推进大数据发展，加快建设数据强国。在这样的背景下，以大数据为代表的第二次技术环境变迁导致了各行业的业务形态发生巨大变化：如浙江省政府依托大数据实现了“最多跑一次”改革……行业与大数据深度融合实现了跨越式的发展，拥有丰富档案资源的高校档案部门也正在面临着新形势的挑战，迫使其踏上智能化、智慧化档案管理的变革之路。

一、大数据环境下高校档案数据存在的问题

在以数据驱动为核心特征的大数据环境下，高校档案管理向智能化、智慧化方向发展已然成为趋势，而实现该目标所依赖的档案数据目前还存在着诸多问题。

（一）高校档案数据管理体制机制尚不健全。管理体制和运行机制是长期有效推动高校档案数据标准化、规范化管理的保障。2008年8月《高等学校档案管理办法》（教育部27号令）第五条明确指出：“高校档案工作由高等学校校长领导……将档案工作纳入学校整体发展规划，促进档案信息化建设与学校其他工作同步发展。”但据不完全统计，真正能够发挥高校档案工作委员会协调解决档案数据问题的高校屈指可数。除此之外，高校档案部门也尚未与信息化部门建立起电子化档案数据的归档协调机制，导致大量有价值的业务数据无法有效归档。

（二）高校档案数据管理的技术环境尚不完善。从数据的全生命周期管理（DLM）不难看出，高校档案数据依赖于所处的内外部技术环境而存在，而内外部技术环境的成熟度制约着档案数据的质量。近年来，各高校“数字校园”“智慧校园”建设如火如荼，也取得了一定的成效，但由于建设中数据管理标准规范应用不到位、高校信息系统建设缺乏顶层设计、分步实施的规划性等问题，给档案數据的真实性、完整性、可用性和安全性等要求带来了巨大的挑战。

（三）高校档案数据的质量不佳。高校档案数据质量是指高校档案作为一种数据产品所具有的一系列属性特征，包括准确性、一致性、完整性、规范性、稳定性等。2009年发布的

《电子文件管理暂行办法》（中办、国办厅字〔2009﹞39号）也以归档电子文件的形式强调了对档案数据的“真实性、完整性、可用性和安全性”的“四性”要求。目前，高校档案数据从数据来源看，普遍存在着从各业务系统获取的归档数据准确性和完整性不高、不同业务系统的交叉数据存在差异等问题;从数据类型来看，普遍存在着高价值密度的结构化档案数据较少，低价值密度的非结构化档案数据较多等问题;从档案数据内容看，归档范围尚无法满足利用的需要，数据关联性不高等问题。

二、数据治理是大数据环境下高校档案信息化管理的必由之路

鉴于高校档案数据存在着以上问题，而以档案大数据为支撑的档案智能化、智慧化管理与服务是第二次技术环境变迁的必然趋势，因此笔者认为可以引入数据治理手段，通过体系化、规范化治理方法，理顺体制机制，优化内外部技术环境，严控新增档案数据和存量档案质量，逐步实现高校档案信息化建设的跨越式发展。

（一）数据治理概述。2017年，国家发布《信息技术大数据 术语》（GB/T 35295）国家标准，将数据治理定义为对数据进行处置、格式化和规范化的过程。同年，我国的数据治理模型也应运而生——《信息技术服务治理》（GB/T 34960），该治理模型从顶层设计、数据治理环境、数据治理域、数据治理过程四部分进行了阐述，为组织在实现数据价值的过程中做到运营合规和风险可控提供了方法和思路。

（二）数据治理是高校档案信息化跨越式发展的需要。当前高校档案工作要实现跨越式发展，突破口就在于校史编研和档案大数据服务，而这两部分重点工作都有共通之处，那就是依赖于对细颗粒度的、具有多关联关系的海量结构化档案数据的深度挖掘。要实现这一目标，一是需要对已形成的档案数据从元数据层面按照国家或行业标准进行规整;二是需要将非结构化档案数据转换为半结构化或结构化数据;三是需要多途径汇集档案数据构建档案数据仓库。以上目标的实现，无不依赖于数据治理。

三、大数据环境下高校档案数据治理的路径

数据治理作为一个系统工程，涉及决策层、管理层、业务层、技术层等多方协作才能实现，具体而言，主要归结为构建高校档案数据发展战略、完善高校档案数据治理环境、提升高校档案数据质量三方面。

（一）构建高校档案数据发展战略。数据战略是高校档案发展战略中的重要组成部分，是数据管理计划的战略，是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划，因此需要通过制定中长期规划和建立工作机构来构建高校档案数据发展战略。1.制定高校档案数据治理中长期规划。高校档案数据治理中长期规划包括高校档案数据治理总体目标和阶段目标、治理理念和治理重点以及分阶段的主要治理任务等，其内容需要保持与高校档案事业规划、校园信息化规划一致。通过制定高校档案数据治理中长期规划，数据治理工作可以在未来较长一段时间内按照预定的方向稳步推进。2.建立高校档案数据治理工作机构。工作机构是高校档案数据治理工作的组织保障，高校可以结合自身情况，建立档案数据治理办公室，挂靠高校档案工作委员会或高校信息化建设职能部门，负责档案数据管理规章制度审议、档案数据质量管控、跨部门数据协同共享的协调等。

（二）完善高校档案数据治理环境。发展战略的构建从宏观层面明确了高校档案数据治理的方向，而治理环境的完善则从微观层面奠定了高校档案数据治理实施的基础。完善高校档案数据治理环境主要包括：档案数据治理相关规章制度的制定与完善、人员职业技能的培训与提升、信息系统的改造与优化等。1.规章制度的制定与完善。高校档案数据治理作为一项复杂、长期的系统工程，规章制度的制定与完善是重中之重。笔者认为可以从标准、规范、流程、指南等方面进行建设：一是梳理形成由基础和数据标准、管理和安全标准、技术和平台标准构成的高校档案数据标准支撑体系，如《数据管理能力成熟度评估模型》《文书类电子文件元数据方案》等。二是结合高校实际制定档案数据治理管理规范或管理办法，形成指导业务层面的规范化文件，如高校档案元数据管理办法、高校档案数据质量管理办法等。三是优化和完善档案数据治理流程与指南，在操作层面上指导高校档案数据治理的具体管理措施和技术行为。2.人员技能的培训与提升。高校档案数据治理工作涉及决策层、管理层、业务层和技术层，这就需要一支高素质队伍作为支撑，因此要适应这项工作，人员技能的培训和提升尤为重要。在人员类型上，高校可以从管理层、业务层和技术层分别开展人员技能的培训;在操作形式上，高校可以采用外出短期培训、专题讲座、职业技能比赛、职业能力考核等多种形式促进人员技能的提升。3.信息系统的改造与优化。大数据环境下，随着电子文件管理的不断推进，对涉及高校主要档案数据源的信息系统进行改造和优化也是高校档案数据治理的重要一环。从高校信息系统的改造范围来看，笔者认为除了涉及文书、学籍等传统档案归档范围的办公自动化系统、教务系统外，还可以涉及高校微信公众号、校园一卡通系统等;从高校信息系统的改造和优化内容来看，主要涉及跨部门的业务流程引擎、数据可信认证等内容，打通高校各信息系统的业务流、数据流，构建起通畅的、安全的、可信的档案数据流。

（三）提升档案数据质量。档案数据质量关乎高校档案信息化建设的最终效果，影响着高校档案管理水平和服务能力，同时也是当前电子文件归档和电子档案管理的迫切要求。因此，高校档案数据治理在完善内外部治理环境后，应该加快提升档案数据质量。笔者认为提升档案数据质量主要包括划定档案主数据范围、全生命周期质量控制和提升档案数据附加值三部分。1.划定档案主数据范围。主数据是关于业务实体的数据，被认为是用于智能分析的“黄金”数据。从GB/T 18894中电子文件的归档范围来看，广义的档案数据范围较广，要实现全覆盖的档案数据治理是不现实的。因此，高校档案数据治理应根据高校档案部门的职能范围、核心工作来划定档案数据治理范围，可以从高校的“人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新”四大职能为出发点，以教学、管理和校园文化建设形成的档案数据为主，逐步实现档案的智能化、个性化服务和数据化的校史编研。2.全生命周期质量控制。数据的污染可能发生在数据产生、采集、传输、加工、存储、交换等各个环节，因此要保证档案数据治理目标的实现，就必须对高校档案数据进行全流程的质量管控。在管理层面，可以引入戴明质量环提供的PDMA模型加强高校档案数据的质量管控;在业务层面，可以通过高校档案数据过程化质量指标和业务规则来强化档案数据的标准化和规范化，如参照DA/T 46、DA/T 54等规范档案元数据项和赋值规则等;在技术层面，可以通过档案数据质量管理系统等手段来实现高校档案数据质量问题的检测、发现、处置、评价的全流程闭环管理。3.提升档案数据附加值。档案数据作为一种低价值密度的数据，高校档案部门要实现智能化、个性化服务和数据化的校史编研等高质量档案数据的利用需要，除了要求档案数据的“四性”外，还需要通过各种手段提升高校档案数据的附加值：可以在保留原有档案实体分类体系的基础上，引入新的电子档案分类体系，以“人”“文件”“项目”等为数据主体对高校档案数据进行重组优化，实现学籍档案一人一件，文書档案一文一件，科技档案一项一件等;同时还可以在档案系统中通过数据标签的方式强化档案数据的关联性，实现高校档案数据的有效组织和管理。

【本课题为中国高等教育学会档案工作分会科研项目（项目编号ZGD-Y-2018-30）】

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