基于大数据的高校档案管理创新实践研究

［摘 要］随着信息技术的快速发展，高校档案管理面临着新的机遇和挑战。本文以基于大数据的高校档案管理创新实践为研究对象，旨在探讨如何利用大数据技术来提升高校档案管理效率，并介绍了大数据在高校档案管理中的应用现状，探讨了基于大数据的高校档案管理创新实践的关键技术。在此基础上，进一步探讨了基于大数据的高校档案管理创新实践的具体应用。通过深入研究，可以不断完善相关技术，提升高校档案管理的水平，为高校的发展和建设提供有力支撑。

［关键词］中

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.21.040

［中图分类号］TP391 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）21-0137-03

0" " "引 言

近年来，随着信息技术快速发展，高校档案管理面临着前所未有的机遇与挑战，传统高校档案管理方式已经无法满足日益增长的信息量和多元化需求，亟须进行创新实践研究，以适应时代的潮流。因此，基于大数据的高校档案管理创新实践研究概念应运而生，大数据技术的兴起为高校档案管理带来了前所未有的机遇。通过收集、存储和分析海量的档案数据，可以为高校提供更准确的信息支持，助力高校决策者做出科学、精准的决策；还能帮助高校实现档案资源的互联互通，提升档案工作的效率和质量。然而，要实现基于大数据的高校档案管理创新实践，并不是一件容易的事情，由于高校档案中的数据量庞大，如何对这些数据进行有效的整理和管理，成为亟待解决的问题；由于涉及学生个人隐私和敏感信息，如何保证数据的安全性和合规性也是重要的挑战；高校档案管理涉及多个部门和系统的协同工作，如何实现数据的互通和共享也是需要克服的难题。

1" " "基于大数据的高校档案管理的主要特征

1.1" "资源储备性特征

资源储备性特征是指高校档案管理通过收集、整理和分析大量的数据，建立起一个丰富而全面的资源库。这个资源库包括学生档案、教职工档案、科研项目档案等方面的信息，以及与这些信息相关的各种文档、图片、视频等多媒体资料，其不仅是高校档案管理的基础，也是其他管理工作的重要支撑。资源储备性特征的实现依赖于大数据技术的支持，高校档案管理利用大数据技术，可以快速、准确地收集和处理各类数据，并将其存储在统一的数据库中。这样一来，不仅可以节省大量的时间和人力成本，还能提高档案管理的效率和精度。同时，大数据技术帮助高校档案管理建立起复杂的数据模型和分析算法，以实现更深入的数据挖掘和分析。而信息共享是资源储备性特征的重要体现，基于大数据的高校档案管理能将各部门的数据整合在一起，并通过云计算和网络技术实现信息共享，让不同部门之间能更好地协同工作，避免出现信息孤岛问题，全面提高工作效率。高校档案管理还要将一部分数据开放给内、外部用户，以满足其各种需求，促进信息资源的共享与流通。此外，资源储备性特征表现在高校档案管理的安全性和可靠性上，大数据技术能为高校档案管理提供多重安全保障措施，包括数据备份、加密传输、权限控制等，有效地防止数据泄露和丢失，保护档案的完整性和机密性。

1.2" "利用服务特征

随着大数据技术的不断发展，高校档案管理利用大数据服务特征来提升管理效率。基于大数据的高校档案管理的利用服务具有以下主要特征：①高效性。通过大数据技术，能快速处理大量的档案数据。传统的档案管理方式往往需要人工进行烦琐的录入和整理工作，而基于大数据的档案管理则可以实现自动化的数据采集、整合和存储，有效提高档案管理效率。②精准性。大数据技术能深度挖掘档案数据，从中提取出有价值的信息和规律。通过对学生档案数据进行分析，能更准确地了解学生的学习情况、个性特征等，为教育教学提供有针对性的参考。③安全性。高校档案管理涉及大量的个人隐私和敏感信息，因此数据安全是非常重要的。基于大数据的档案管理采用先进的数据加密和权限管理技术，确保档案数据的安全性和隐私保护。④可视化。大数据技术将庞大的档案数据通过可视化的方式呈现，使得管理人员可以更直观地了解档案数据的情况。通过图表、报表等形式展示，能更好地把握档案管理的整体情况，及时发现问题，并采取相应的措施。

1.3" "保障安全特征

基于大数据的高校档案管理系统通过强化数据的安全性来保障档案的安全，传统的档案管理方式往往依赖于纸质档案，容易受到意外灾祸、人为破坏等因素影响。而基于大数据的档案管理系统将档案数字化存储，通过加密、权限控制等手段，确保档案数据的安全性。只有经过授权的人员才能访问档案数据，并且系统会记录每一次的操作，以保证档案的完整性和可追溯性。同时，系统可以实时监控和分析档案数据，识别出异常行为和潜在风险，并及时发出预警。例如，系统可以监测到未经授权的访问、数据篡改、病毒攻击等异常情况，并立即采取相应的处置措施，以避免档案的损坏和泄露。此外，基于大数据的高校档案管理系统还具有备份和恢复功能，以保障档案数据的持久性和可靠性[1]。

2" " "基于大数据的高校档案管理中存在的问题

2.1" "数据孤岛问题

所谓数据孤岛问题是指高校内部不同系统之间的数据无法相互共享。在这种情况下，每个系统都拥有独立的数据存储和处理方式，导致数据出现冗余、重复等问题，还增加了工作的重复性和难度。因为不同系统之间无法共享数据，档案管理人员要花费大量时间去查找各系统中的数据，不仅增加了工作的复杂性，还降低了工作效率和质量。同时，由于每个系统都有自己独立的数据存储和处理方式，很容易造成相同数据在不同系统中重复出现，不仅浪费了存储空间，还增加了数据管理的难度。另外，在数据孤岛问题存在的情况下，如果某个系统数据发生更新，其他系统数据无法及时同步，导致数据出现不一致的问题。此外，由于数据无法共享和交流，高校档案管理人员无法获取全面和准确的数据信息，从而无法进行有效的数据分析和决策，严重影响高校的整体运营和发展[2]。

2.2" "数据安全和隐私保护问题

首先，数据泄露和篡改风险。由于大数据涉及庞大的数据量，存储和传输过程中容易受到黑客攻击的非法访问，一旦数据泄露，不仅会曝光个人隐私，还可能导致身份盗用、财产损失等严重后果。同时，大数据中的数据容易被恶意篡改，从而影响高校档案的真实性和可靠性。其次，隐私保护问题。大数据技术能分析和挖掘海量的数据，从中提取有价值的信息，但在操作过程中，个人隐私很可能被无意中泄露。例如，通过分析学生档案中的学习成绩、课程选择、社交活动等信息，能推断出学生的个人特征和偏好，甚至可能用于歧视性评估或商业目的，这种隐私泄露对个人权益造成潜在的威胁[3]。

2.3" "数据质量和可信度问题

随着大数据技术的发展和应用，高校档案管理逐渐转向数字化和自动化，以提高效率和便利性。然而，在转变过程中，面临着数据质量和可信度问题。数据质量问题是高校档案管理中的主要难题。在大数据系统中，数据的来源多样，包括学生填写的表格、教师上传的文件、系统自动生成的记录等，由于数据来源的多样性和复杂性，很容易出现数据错误、遗漏、不一致等情况。例如，学生在填写表格时可能会犯错，或者教师在上传文件时可能会漏掉一些重要信息，均会导致档案数据的不准确性和不完整性，进而影响到后续的数据分析和决策。同时，可信度问题也是需要关注的难题。在大数据系统中，数据真实性和可信度是非常重要的，但由于数据的多样性和复杂性，很容易出现数据造假、篡改或伪造的情况。例如，学生可能会伪造学历证书，或者教师可能会篡改学生成绩。这些问题都会对档案数据的可信度和信任度产生负面影响，进而影响到后续的数据分析和决策[4]。

3" " "基于大数据的高校档案管理优化措施

3.1" "建立统一的档案管理平台，整合各部门的档案数据

为了更好地管理和利用高校的档案资源，建立统一的档案管理平台，并整合各部门的档案数据显得尤为重要。传统档案管理方式存在许多问题，如档案信息分散、难以共享等。通过建立统一的档案管理平台，能将高校各个部门的档案数据整合到同一个平台上，实现档案信息的集中存储和管理，不仅可以提高工作效率，还能避免重复录入和信息冗余的问题。同时，在传统档案管理模式下，档案数据安全性和可靠性往往无法得到有效保障。而通过建立统一的档案管理平台，能采用先进的技术手段对档案数据进行加密，确保档案数据的安全性和可靠性。通过权限管理和审计机制，能有效控制档案的访问和使用，防止数据泄露和滥用。此外，高校档案数据蕴含着丰富的信息资源，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以为高校的管理决策提供有力的支持。利用大数据分析技术，可以对档案数据进行深入挖掘，发现其中的规律和潜在关联，从而为高校的决策提供科学依据。例如，可以通过对学生档案数据的分析，了解学生的学习情况和发展趋势，为教学改革和学生发展提供指导意见。

3.2" "构建严格的访问控制机制，实施权限控制档案数据访问

随着信息技术的快速发展和高校信息化建设的推进，高校档案管理正面临着巨大的挑战和机遇。在数字时代，高校档案管理需要更加高效地处理海量的档案数据。为了提高档案管理的效率和准确性，构建严格的访问控制机制，实施权限控制成为重要的优化措施。档案数据作为高校的重要资源，必须得到严格的保护。通过建立访问控制机制，可以限制未经授权的人员对档案数据的访问，并确保只有授权人员才能够获取和修改档案数据，就能有效防止档案数据被恶意篡改或泄露，提高档案数据的安全性。同时，高校档案管理涉及多个部门和人员，每个人的权限和职责都不尽相同。因此，要根据不同的角色和职责划分档案数据的访问权限，只有具备相应权限的人员才能够查看相关档案数据，确保档案数据访问的合理性和准确性。还要建立相应的审批机制，对于涉及敏感信息的档案数据进行严格的审核和监控，防止不当操作和滥用权限的情况发生。此外，要定期进行数据备份和恢复，以应对意外损失和灾难事件。通过定期备份档案数据，并将备份数据存储在安全可靠的地方，可以有效防止数据丢失和损坏。还要建立相应的恢复机制，以便在出现数据丢失或损坏时能够及时恢复档案数据，保证档案管理的连续性和完整性[5]。

3.3" "建立数据质量评估和监控机制，定期检查档案数据质量

首先，建立数据质量评估和监控机制。通过该机制，能全面评估档案数据的准确性、完整性，评估方法包括数据抽样、数据统计分析、数据比对等。为了保证评估的有效性，要建立相应的指标体系，明确各项数据质量指标的权重和标准。其次，定期检查档案数据质量。根据实际情况，制定定期检查的频率，如每个学期、每年检查一次等。在检查过程中，要重点关注档案数据的更新和完善情况，如学生个人信息、学习成绩、奖励惩罚记录等，还要检查档案数据的一致性，确保各个部门之间的数据一致性和逻辑关联性。

但在档案数据质量评估过程中，要注重如下要点：①数据采集。确保数据采集的准确性和及时性。可以采用自动化数据采集的方式，避免手工输入引起的错误。②数据清洗。在进行数据质量评估之前，需要对数据进行清洗，去除重复、不完整和不准确的数据，以提高数据质量。③数据分析。通过数据统计分析和挖掘技术，发现数据质量的问题和异常情况，并及时采取相应的纠正措施。④数据安全。加强档案数据的安全保护，制定相应的数据安全管理政策和措施，防止数据泄露和滥用。总之，建立数据质量评估和监控机制，并定期检查档案数据质量是优化高校档案管理的重要措施。通过这些措施，可以提高档案管理的效率和质量，保障高校档案数据的准确性和可信度。同时，为高校决策提供了可靠的数据支持，推动高校管理水平的不断提升。

4" " "总 结

综上所述，近年来，随着大数据技术的不断发展和应用，高校档案管理也迎来新的变革机遇。本文对基于大数据的高校档案管理创新实践进行分析，并探讨其在提升高校档案管理效率、保障档案安全性、促进教学科研发展等方面的重要作用。采取文中列举的三点优化措施，将让我们的工作做得更好。

主要参考文献

［1］江瑛. 大数据时代高校干部人事档案信息化管理的改进策略［J］. 兰台内外，2023（6）：66-68.

［2］岳蓓. 大数据时代背景下高校档案管理模式的变革和优化［J］. 中国新通信，2022，24（14）：37-39.

［3］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.

［4］李晶. 大数据时代背景下高校档案管理模式的优化策略［J］. 兰台内外，2022（14）：10-12.

［5］张仁芬. 大数据时代地方高校档案信息化管理的现实问题与推进策略探讨［J］. 兰台内外，2021（16）：4-6.