大数据赋能地质档案信息化管理的实践路径

2024-05-03吴若然

信息记录材料 2024年3期

吴若然

（海南省地质资料院海南海口 570206）

0 引言

当前，大数据技术正在从多个方面融入我国社会生产中，逐渐影响和改变着人们的生产与生活。我国地域广大、地质条件复杂多样，科研人员在长期的地质工作开展中也积累了大量详实的资料。地质档案资料具有重要的科研价值，对于地质研究、资源勘探和环境保护等领域都具有重要的意义，因此，与其相关的地质档案管理工作也显得尤为重要。在对地质档案信息化管理工作所面临的挑战进行分析后，结合大数据技术的优势，明确本文所要探讨解决的问题，即在地质档案工作中，如何在确保数据安全的前提下，系统地利用大数据技术实现地质档案的信息化管理。

1 相关概念

1.1 大数据

大数据（big data）即海量大规模数据资料，指的是规模巨大、结构复杂的数据集合，这些数据集合需要利用先进的计算和分析技术来提取价值信息［1］。大数据通常具有“4V”特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）和Veracity（真实性）。大数据的应用领域非常广泛，在社会生产力的推动与市场的引领下，大数据已经在商业智能、市场营销、风险管理、医疗保健、社交网络分析、科学研究等领域得到全方位的运用，其市场规模也在逐年扩大，如图1 所示。大数据的不断发展，不仅为各行业带来了巨大的商业价值，也在推动我国各行各业的数字化转型和智能化发展。为了处理大数据，人们使用诸如Hadoop、Spark、NoSQL 数据库等大数据技术和工具，以实现数据存储、处理和分析。目前，我国的大数据技术正处于不断创新和融合的阶段，大数据技术正在与人工智能、物联网、区块链等新兴技术进行跨界融合，形成更加强大的数据驱动技术体系，为各行业带来更多创新应用。随着数据规模的不断增长，越来越多的场景开始重视数据治理和数据质量管理，建立完善的数据管理体系，以确保数据的准确性、完整性和可靠性。

图1 近五年全球大数据市场规模

1.2 地质档案管理现状

地质档案管理是指对地质调查、矿产勘探、工程建设等活动中产生的各类地质资料和档案进行收集、整理、存储、利用和管理的过程。地质档案是地质信息资源的重要组成部分，对于科学研究、资源勘查、环境保护和灾害防治等具有重要意义。在国家与行业的指导下，各级地质调查单位和矿产勘查单位按照相关规定，积极开展地质档案的收集整理工作，建立了一定规模的地质档案库，并且部分地质档案馆和档案室建立了较为完善的档案存储系统，采用数字化技术对地质档案进行数字化处理和管理。基于地质档案管理水平的不断提高，各地质单位加强了对档案管理人员的培训和管理制度建设，提升了档案管理的专业化水平。同时，一些地质档案馆和档案室也积极开展档案信息服务工作，为用户提供地质档案查询和使用服务。然而，在一些地区和单位，档案整理工作还存在不足，未能充分挖掘和整理已有的地质档案资源。一方面，由于历史原因和资源限制，一些地质档案的存储条件仍然较差，存在着严重的损坏和遗失情况；另一方面，由于管理人员、基础设施等方面的因素，地质档案管理也面临着档案整理不足、存储条件不足、数字化进程不够快等问题，需要进一步加强管理和改进工作［2］。

2 新时代下地质档案信息化管理所面临的挑战

2.1 档案管理流程复杂

在新时代下，地质档案管理面临着管理流程复杂等问题，严重制约着地质档案有效发挥作用。一方面，地质工作涉及多种数据类型，如地质勘探数据、矿产资源数据、地质灾害数据等，这些数据类型都存在着一一关联的特征，需要管理人员严格依据统一标准进行有效整合和管理。而随着科技进步和档案的数字化转型，地质勘探、调查等活动产生的数据量大幅增加，数据类型也在不断扩展，产生了大量以文本、图像、视频等形式为载体的数据，这使得地质档案管理面临着更大规模和多样化的数据处理压力。在要求严苛的数据归档和海量的数据处理中，地质档案管理变得愈加复杂。另一方面，地质档案涉及多个部门和单位，一份完整的地质档案归档需要进行跨部门的协同管理，包括地质局、环保局、规划局等，需要统一标准和流程来管理这些跨部门的档案信息，但目前由于各个职能部门相互间的配合不足，出现各自为战的现象，对于管理流程、处理流程、信息登记等各个方面都没有一个统一的标准和流程。这也导致了档案管理的流程出现冗余、复杂的情况［3］。

2.2 数据安全保护不足

地质档案关乎我国的国家安全，需要积极重视，严格按要求进行保护。随着大数据、云存储等技术的广泛应用，地质档案中包含的敏感信息面临着更高的数据泄露风险。一旦档案管理出现意外情况，遭受攻击或泄露，将对国家安全和企业利益造成严重损失。另外，地质档案管理系统的联网使用使其容易受到网络攻击和恶意软件感染的威胁，一些别有用心的用户和国家会利用如病毒、木马、勒索软件等向我国的地质档案管理系统发起攻击，一旦成功，我国的地质信息将会遭到破坏、篡改和丢失，这对于我国而言是无法承受的。还有一个不可忽视的现象就是内部人员的不当操作也会导致地质数据信息出现泄露。种种现象表明，一旦内部人员疏忽大意或者出现恶意行为，都可能会导致地质档案的安全受到威胁，包括数据篡改、盗窃以及非法传播等。

2.3 数据协同共享困难

在新时代下，地质档案管理所遇到数据协同共享困难的问题是比较普遍的。一方面，数据孤岛问题在地质信息管理方面仍然存在。地质档案管理所内部可能存在多个部门或单位，它们之间的数据孤岛导致信息无法共享，甚至存在重复录入和冗余数据，影响了数据的一致性和准确性。不同部门或单位使用的信息系统也会存在一定的兼容性问题，导致一些相互关联的数据难以交换和共享，这也增加了数据协同共享的难度。缺乏统一的数据标准和规范也会导致不同部门或单位之间的数据格式、命名规则等存在差异，这最终使得数据协同共享变得更加困难。另一方面，部分敏感数据可能涉及国家安全、商业机密或个人隐私，因此相关人员在共享过程中需要考虑数据安全和隐私保护的问题，这也增加了共享数据的管理难度。

3 大数据赋能地质档案信息化管理的价值优势

3.1 提高数据存储与分析能力

大数据技术的应用可以为档案管理提供更好的数据存储和分析能力，从而提升档案管理的效率和水平［4］。首先，大数据技术可以提供高效的数据存储解决方案，包括分布式存储系统和云存储服务，能够满足海量档案数据的存储需求，并保证数据的安全性和可靠性。其次，利用大数据技术，还可以建立档案索引和元数据管理系统，利用这一系统实现对档案信息的快速检索和查询，提高档案信息的可访问性和利用效率。大数据技术还能够帮助档案管理部门进行数据质量管理，包括数据清洗、去重、标准化等工作，提高了档案数据的准确性和一致性。最后，大数据技术的应用为档案管理提供了更多可能性，可以提高档案数据的存储、管理和分析效率，为档案管理部门提供更好的决策支持和业务运营能力。因此，在新时代下，地质档案管理部门可以积极借助大数据技术，不断完善档案管理体系，促进档案管理工作的现代化和信息化发展。

3.2 加强数据整合与共享水平

大数据技术的应用可以加强档案管理中的数据整合与共享，从而提升档案管理的效率和水平。在数据整合方面，大数据技术可以整合不同来源和格式的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，将这些数据进行统一管理和整合，从而实现全面、一体化的数据视图，帮助档案管理部门更好地理解和利用档案信息。大数据技术可以帮助档案管理部门建立统一的数据标准和规范，以确保共享数据的一致性和可理解性，降低数据集成和共享的难度。在数据共享方面，通过大数据技术建立开放式的数据接口，可以使外部系统或第三方应用能够访问档案管理系统的数据，实现数据的跨系统共享和互联互通。同时基于大数据技术打造的数据共享平台，可以使不同部门或单位之间的数据得以共享，促进信息流通和交换，提高了档案信息的利用效率。在数据共享过程中，大数据技术可以提供更加完善的数据安全保障机制，包括数据加密、访问权限控制、数据脱敏等手段，确保共享数据的安全性和隐私性。利用流式处理技术，将数据实时传输和处理，从而实现实时数据共享和更新，及时反映档案信息的最新状态。

4 大数据赋能地质档案信息化管理的实践路径

4.1 系统采集整合，助力档案数字化转型

在利用大数据对地质档案进行信息化管理时，管理人员要充分将大数据技术与当前档案管理场景相结合，与使用部门、采集部门等积极合作，通过多方联动，建立自动化的数据采集系统。利用这一采集系统从各种数据源（包括实验室、勘探现场、监测设备等）获取地质档案信息并上传后端。在获取地质数据信息后，还要构建相应的数据管理系统，利用统一的数据模型和标准化的数据格式将地质信息进行编码分类，利用大数据技术进行数据整合，将来自不同数据源的地质档案信息进行融合。在对地质信息进行采集整合后，管理人员还可以积极通过大数据分析平台，依据自身需求对整合后的数据进行挖掘和分析，发现数据之间的关联和规律，为地质研究和决策提供支持。

4.2 建立存储系统，确保数据存储安全性

在开展地质档案信息化管理的过程中，数据存储的安全性是管理人员首要考虑的问题。为了确保数据存储的安全性，首先，管理人员可以探索更新当前的数据存储方式，积极使用分布式存储架构来进行数据存储，如Hadoop分布式文件系统或云存储服务，将地质档案信息数据存储在多个节点上。这种架构可以提高数据的容错性和可靠性，一旦某个节点出现故障，系统仍然可以正常运行，确保数据不会丢失。其次，在数据存储的过程中，为了保证数据不再缺失，可以积极建立完善的数据备份和恢复机制，定期对地质档案信息数据进行备份，并确保备份数据的完整性和可用性［5］。在数据丢失或损坏时，能够快速恢复数据，避免信息的永久性丢失。在对涉及国家安全的相关敏感地质档案信息数据进行存储时，要积极探索采用加密算法对数据进行加密，通过“公钥＋私钥”相结合的双钥结构来对数据进行物理加密，建立严格的访问控制策略，对地质档案信息数据的访问进行权限管理。通过设置身份认证、访问权限管理等手段，做到只有经过授权的用户才能对数据进行访问和操作，确保数据在存储、查询和传输过程中的安全性，如图2 所示。最后，管理人员还要建立数据存储系统的监控和审计机制，通过这一严格的监控与审计机制来保障数据的安全，并实时监控数据存储的状态和访问情况，做到对数据访问的全过程记录与相关数据操作的全流程日志备份。通过这一机制的展开，可以及时发现异常情况并及时进行处理，同时对数据的使用情况进行审计，保障数据的合规使用。对于地质数据可能存在的被病毒攻击等情况，管理者还要定期对存储系统进行安全漏洞扫描和评估，及时修补系统的安全漏洞，并建立应急响应机制，一旦发现安全问题，及时做出响应和处理。

图2 双钥工作制原理图

4.3 开展数据清洗，实现数据查询精准化

为了实现地质档案管理信息化的有效利用，管理人员还要在大数据的加持下做好数据包的清洗工作，确保实现数据的整合、分析、使用的精准化。在进行数据清洗之前，首先要进行数据预处理，对采集的原始数据开展去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等工作，提高数据的质量和一致性，为后续的数据清洗和查询提供可靠的数据基础。在开展数据清洗过程中，利用大数据平台提供的数据清洗工具和算法，对数据进行清洗和标准化，结合数据类型做好去除错误数据、格式转换、统一命名规范等操作，以确保数据的准确性和一致性。同时，还要通过特征工程的方法对数据进行处理，抽取有意义的特征并进行数据降维、标准化等操作，以便更好地支持数据查询和分析需求。为了保证数据查询与使用更加精准化，还要对经过清洗的数据建立索引，以加速数据查询的速度。利用大数据平台提供的索引技术，可以快速定位和检索所需的数据，并支持复杂的查询需求。另外，档案管理人员还要积极利用当下的最新科技，在保证数据不被泄露的前提下，积极结合机器学习技术来建立数据模型，对数据进行分类、聚类和预测，以发现数据之间的内在关联和规律，利用这些大数据模型，帮助使用者更精准地查询和分析数据。根据用户的查询历史和行为数据，利用大数据技术建立用户画像，实现个性化的数据查询推荐。这样可以使数据查询更加符合用户的需求和习惯，提高查询的精准度。