大数据时代档案管理工作的创新策略研究

摘要：随着信息技术的快速发展，档案管理正朝着电子化和数字化方向转型。在此背景下，本文介绍了大数据的核心特征以及对当代档案管理工作的影响，提出了实践中可操作的具体创新路径，旨在为相关行业的从业人员提供参考。

关键词：大数据时代；档案管理工作；创新；大数据管理思维

随着信息技术的飞速发展，数据量呈指数级增长，档案管理不再局限于传统的纸质文档，而是向电子化、数字化方向迅速转型。根据 《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2023年，中国网民规模已超过10亿，网络数据流量达到了空前的规模，这为档案管理提出了全新的要求。在大数据背景下，档案管理不仅要应对海量数据的存储、检索和保护，还需提升数据整合能力和信息安全水平。与此同时，档案管理部门通过引入人工智能、区块链等技术，优化业务流程、提升工作效率，为社会提供更加智能化、便捷化的档案管理服务。[1]因此，探索大数据时代档案管理的创新策略，是顺应时代发展的必然需求，更是提高档案管理现代化水平的重要途径。

一、大数据概述

大数据是指在当今信息爆炸的时代，伴随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，全球数据呈现指数级增长的趋势，形成了体量巨大、种类多样、处理速度快且价值密度低的数据集合。其核心特征可以用 “4V”来概括：数据的规模 （Volume）、数据的多样性 （Variety）、数据的高速流转 （Velocity）以及数据价值的潜在性 （Value）。与传统的数据处理方式不同，大数据不仅仅依赖于结构化数据，还包含文本、图片、视频等非结构化数据和半结构化数据，因此，需要具备更加先进的技术手段来完成数据采集、存储、处理与分析。基于大数据的应用能够深入挖掘数据背后的规律，进行更为精准的决策支持，广泛应用于各行各业。大数据的出现，是信息时代向智能化转变的一个重要节点，加速了社会各领域的数字化转型，同时，也要求组织具备更强的数据处理能力和敏锐的洞察力，以便充分发挥数据蕴含的巨

大潜力。[2]

二、大数据时代档案管理工作创新的特征

（一）服务网络化

大数据时代的到来使得档案管理服务逐渐从传统的线下模式转向线上网络化服务，这是信息化发展的必然结果。网络化服务突破了时间和空间的限制，极大地提高了档案管理的效率和覆盖面。过去，档案查询往往需要经过烦琐的程序，耗费大量人力和时间，但如今，用户只需要依靠网络平台，就可以随时随地获取所需的档案资源。[3]网络化服务还为档案管理工作引入个性化定制服务提供了可能性，档案管理部门基于大数据分析功能，能够更全面地掌握用户需求，使服务更为精准。

（二）管理信息化

大数据时代，档案管理创新离不开信息化的深入应用。管理信息化意味着档案管理的各个环节逐步实现数字化和自动化，从档案的采集、分类、存储到检索、应用，都可以依赖信息系统实现。信息化管理不仅提高了档案管理的效率和准确性，还改变了档案管理的传统工作流程，使信息的流转和处理更加快捷高效。以档案数字化为例，信息化管理使得海量的档案数据能够快速被整理归档，并通过智能系统实现自动化检索，减轻了人工操作的负担。[4]同时，信息化管理还提高了档案的可追溯性，在档案管理系统中，任何档案的流转、变动都能够被清晰地记录和监控。

（三）技术运用性

大数据时代，技术的应用成为档案管理创新的重要驱动力，特别是在引入人工智能、区块链和云计算等新兴技术后，档案管理的技术含量正在显著提高。技术运用性的增强主要体现在档案的数字化处理上，涵盖档案数据的智能化应用。以人工智能为例，智能化的档案管理系统可以基于自然语言处理技术，实现档案内容的自动分类与标注，使档案整理效率更高。区块链技术为档案的安全性提供了新的保障，区块链的分布式账本技术可以保障档案在流通过程中不被篡改，防止档案数据被恶意篡改或泄露。

（四）资源共享性

大数据时代，资源共享性成为档案管理工作创新的又一重要特征。在传统的档案管理模式下，档案资源往往处于相对封闭的状态，使用者难以跨部门、跨区域进行档案的查询和使用。随着大数据技术的发展，档案管理平台逐渐打破了这种 “信息孤岛”现象，实现了档案资源的共享与整合。只需要建立统一的档案资源共享平台，不同部门和机构就可以在授权范围内实现档案数据的互通互享，极大地方便了档案查询和调取。资源共享还促进了档案管理工作的协同发展，不同单位可以在共享平台中互相学习先进经验，推动档案管理水平的整体提升。

三、大数据时代对档案管理工作创新的影响

（一）对业务流程的影响

大数据时代为档案管理工作带来的首要影响便是业务流程的深刻变革。传统档案管理的工作流程较为单一，依赖大量人工操作，效率相对低下，且容易出现信息丢失或误处理的情况。随着大数据技术的广泛应用，档案管理流程从人工操作转向自动化和智能化，实现了全面提速。档案的收集、整理、存储、检索、归档等环节都可以通过大数据系统进行自动化处理，极大减少了人为操作的烦琐性和不确定性。通过引入先进的算法和机器学习技术，档案的分类与检索也更加精准，用户可以快速、准确地获取所需信息。同时，大数据技术的引入也推动了档案管理流程的标准化和规范化，各个环节的操作都有据可循，从而减少了人为失误，提高了工作效率和档案管理质量。这种流程的优化和再造，既节省了人力成本，又提升了整体工作的效率和准确性，成为档案管理创新的关键驱动力之一。

（二）对信息资源整合的影响

传统的档案管理常常面临数据分散、信息孤立等问题，不同部门、不同系统之间缺乏有效的沟通和数据共享机制，导致信息资源的利用效率不高。大数据时代，通过数据集成技术，档案管理系统能够整合多种类型和来源的数据信息，实现跨平台、跨部门的信息资源共享和互通。通过这一整合，档案管理工作者可以对海量的档案数据进行深度挖掘，发现档案信息中的潜在价值，进而为决策支持提供更全面的数据依据。例如，不同历史时期的档案数据通过智能整合，可以揭示出历史发展中的某些规律或趋势，为档案研究和管理提供重要的参考信息。此外，大数据还使得档案管理部门能够更好地将动态数据与静态档案资源相结合，从而丰富了档案资源的内涵和外延。

（三）对服务能力的影响

传统的档案管理服务多为被动服务模式，档案使用者需要自己主动提出请求，档案管理部门只是按照既定程序提供服务。在大数据的驱动下，档案管理逐渐向主动化、个性化服务方向发展。档案管理部门可以利用大数据分析技术提前预测用户的需求，提供定制化的档案服务方案，提升用户体验。[5]此外，大数据还推动了档案管理的精准服务，例如，档案管理人员可以在数据挖掘技术的帮助下，将零散的信息整合成有价值的知识，为用户提供更具深度和广度的服务。由此引发的服务能力提升，不仅体现在服务的便捷性和响应速度上，更重要的是，改善了服务质量和精细化程度。

四、大数据时代档案管理工作创新的实践路径

（一）树立大数据管理思维

构建智能档案分类与检索系统是大数据时代档案管理工作创新的核心路径之一，基础设施建设是其中的首要任务，需要在硬件和软件层面保证系统的处理能力和扩展性。在硬件方面，应选择具备高计算能力的服务器集群，数据存储设备必须支持大规模横向扩展，能够满足不断增长的档案数据存储需求。采用基于云计算的弹性存储架构，可以在档案数据量激增时快速扩展存储空间，同时，减少初始投资；在存储层面，分布式存储系统中优先选择Hadoop、Ceph等技术，避免传统集中式存储可能面临的I/O瓶颈、单点故障以及数据冗余等问题。

在系统软件架构方面，智能档案分类与检索系统应使用机器学习模型，特别是深度学习技术，来对海量的历史档案数据进行智能分类和标注。这里的关键操作步骤包括数据清洗、标签标注和模型训练。首先，需对档案数据进行清洗，去除冗余信息、纠正错误数据并填补缺失值；其次，在标签标注阶段，应使用人工智能算法进行初步标注，同步结合人工审查方式；最后，在模型训练过程中，采用监督学习和无监督学习相结合的方式，对结构化、半结构化和非结构化档案数据进行有效分类。

为了进一步提升分类精度，必须根据档案的类型、来源、用途对分类算法实施精细化设计。例如，对于法律类档案，分类时应侧重于文档时间、案件类型、涉及的法律条款等细节；而对于科研类档案，则需重点考虑文献的研究领域、研究方法和引用情况。为避免 “一刀切”式的分类，建议使用基于决策树、随机森林、K-Means等多种算法的混合模型，利用调参优化提升分类效果。在检索功能的开发中，建议引入自然语言处理 （NLP）技术，以实现对关键词的精确匹配，并加强语义分析，理解用户的实际需求。实现NLP的具体步骤包括词向量模型的构建、上下文语义的理解，以及基于深度学习的BERT、GPT等预训练模型的引入，使系统能够处理复杂的语言表达和模糊查询。

在用户界面设计方面，建议遵循简洁、直观的设计原则，采用分层结构展示检索结果，配以图形化的数据可视化工具，方便用户快速定位所需档案。实现这些功能的关键在于结合JavaScript等前端技术和后端的API接口，保证数据传输流畅且界面响应迅速。交互设计中还应考虑用户的检索习惯，提供多种过滤和排序选项，简要按照时间、类型、标签进行归类展示。

（二）构建大数据资源库

实施区块链档案安全管理是应对大数据时代档案安全问题的核心举措，其具有去中心化、不可篡改和可追溯等特性，能够从根本上提升档案管理的安全性和透明度。为了最大限度地发挥区块链技术在档案管理中的作用，操作步骤需要细致周全，并结合具体的技术实现。

从底层架构设计入手，搭建分布式存储系统。操作人员应选用IPFS （InterPlanetary File System）等分布式存储技术，将档案数据拆分成多个分片，分布式存储在不同的节点上。为了保证数据的高可用性和容错性，系统应实现多副本存储机制，即每一份档案数据被复制到不同的节点，即使某些节点出现故障，数据仍然能够通过其他节点进行恢复。在档案数据加密存储方面，建议采用先进的对称加密算法 （AES-256）和非对称加密算法 （RSA），避免存储过程中被非法窃取或篡改。

在区块链技术应用中，需要引入智能合约，用于自动化管理档案访问权限。在区块链平台上编写并部署一系列权限控制逻辑，例如，某类档案只能由特定部门的员工在授权时间内进行访问。在智能合约的开发中，建议使用Solidity语言 （以太坊平台的智能合约语言），设计权限验证函数和日志记录模块。档案的每次操作行为都由合约自动记录并产生相应的哈希值，作为不可篡改的操作证据。

档案的变更记录和访问日志是档案管理透明度的核心保障。在区块链的链式结构下，所有操作都会形成一个时间戳并链接到之前的操作记录，档案从创建、修改、检索到销毁的整个生命周期都可以被追溯。这种操作需要基于Merkle树的结构设计，操作人员需要在区块链节点中实现 “按需追溯”机制，允许授权人员在必要时对档案的变更历史进行快速查询。

（三）完善档案管理制度体系

应用数据挖掘技术提升档案价值，是大数据时代档案管理创新的重要方向，也是深度发掘档案资源潜在价值的有效手段。数据挖掘技术通过对海量档案数据的分析和处理，能够从中提炼出隐藏的规律和知识，帮助档案管理人员更好地进行决策支持和服务优化。要有效应用数据挖掘技术，必须建立起完善的档案数据集成系统，将分散在不同部门和系统中的档案资源进行统一管理和整合。利用数据清洗和预处理手段去除冗余和无效信息。此外，建议引入关联规则分析、分类与聚类分析等多种数据挖掘算法，根据不同类型的档案应用场景选择最合适的技术路径。例如，对于历史档案数据，可以通过时间序列分析发现某些长期趋势，为历史研究和未来预测提供依据；而对于行政档案数据，则可以利用分类算法快速整理和归档，提升管理效率。在实际的应用过程中，数据挖掘技术的有效性不仅依赖于算法本身，还取决于档案管理者对数据的敏锐洞察力和业务理解，因此，建议在引入数据挖掘技术的同时，对档案管理人员进行必要的培训，培养他们的数据分析和业务结合能力，这样才能更好地发掘档案背后的深层次价值。此外，档案管理部门应考虑与科研机构或大数据公司合作，借助他们的技术力量，定制适合档案管理的挖掘模型和工具。在展示数据挖掘结果时，还需要考虑用户的需求，建议开发可视化系统，帮助管理者和使用者直观理解挖掘结果，提升档案利用效率。

五、结束语

随着大数据时代的到来，创新档案管理策略成为顺应技术革新的潮流。在将来的工作中，档案管理工作者应继续保持与时俱进的精神，在技术与实践中不断探索创新路径，为档案管理现代化建设贡献力量。

参考文献：

[1] 马真.大数据时代公立医院档案管理工作创新思路研究[J].中国卫生标准管理，2021，12（06）：1-3.

[2] 殷丁丁.大数据时代企业财务管理工作的创新策略探究[J].中国中小企业，2024（04）：159-161.

[3] 王越悦.大数据时代医院档案管理工作的创新与发展[J].黑龙江人力资源和社会保障，2022（09）：82-84.

[4] 温明明.大数据时代高校档案管理工作与服务模式的创新探索[J].兰台内外，2022（12）：57-59.

[5] 杨爽.浅谈大数据时代档案管理工作存在的问题与对策[J].兰台内外，2021（27）：64-65.