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摘要：在大数据“引爆”時代，其影响力渗透到了现代社会的各个方面。 李克强总理曾经表示，大数据是21世纪的“钻石矿”。 通过充分挖掘大数据，可以更好地服务用户，带来更好的应用，帮助政府做出精准有效的决策，帮助行业进行创新变革，获得类似钻石的价值。 面对大数据广阔的前景，档案部门也要顺应趋势，转变观念，与时俱进，积极探索大数据与档案工作融合建设发展的道路。
关键词：大数据;档案管理;数据化;转型策略
中图分类号：A 文献标识码：A 文章编号：（2021）-15-255
引言
互联网时代，大数据正在引领各领域和各行业的变革与转型。被誉为“大数据之父”的美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格将大数据概括为“一场生活、工作与思维的大变革”。2014年3月，大数据被首次写入政府工作报告;2015年8月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》;2015年10月，党的十八届五中全会正式提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，这表明中国已将大数据视作战略资源并上升为国家战略。在大数据浪潮汹涌而至的时代，档案部门应顺势而为，推进大数据时代档案管理事业转型升级。
1档案数据化的内涵
存档数据化。 文件管理对象的数据化，包括将纸质文件转换为数据或将电子文件作为数据进行管理。 二是用数据记录文件管理的过程，进而实现“数据管理文件”。 存档数据化与数字化不同，数据能否被量化分析是本质的区别。 “数字化带来数据化，但数字化不能代替数据化”档案数据化是大数据时代档案工作的发展方向，其侧重点在于“用”。 在具体的日常档案工作中，库存档案的数字化，第二是增量档案的电子化。第三是档案管理的数据化。 “库存文件数字化、增量文件电子化”已经作为文件工作发展战略得到大力推进，引起了广泛关注，取得了明显的效果。 但是，目前的档案资源体系容易忽视管理过程本身的相关数据。 档案管理过程包括收集、整理、鉴定、保管、利用、统计等环节，档案工作者要有意识地量化这些环节，依靠信息技术的支撑，通过系统、传感器等设备进行捕获，实现数据的整合。
2大数据背景下档案数据化管理的措施
2.1开拓档案管理数字化系统
在构建归档数据平台时，必须为特定的服务设置自己的视图目录，并按时间排序或按类别进行搜索。 这样设置有助于及时了解文件的当前状态，并有助于促进文件数据系统的完整构建。 合理开发存档数据分析工具有助于各行各业准确地找到合适的存档数据。 数字时代注重高效便捷，随着人们更加熟练地运用计算机技术，有利于更好地提高文件管理工作的规范性，提高文件数据管理的效率。
2.2传统与变革的融合
传统的文件管理模式和迁移后的文件管理模式不是互斥的关系，而是互补融合的关系。 在档案管理过程的各个阶段都出现了收集整理的阶段。 在传统的档案管理模式中，定期收集档案范围内的档案资料，扩大档案范围的档案资料收集主要由用户自主提出，档案管理员处于被动状态，档案管理员必须熟悉单位工作。 转型后的档案数据资源管理从数据需求角度和业务架构角度创建数据收集范围，统一数据门户，对各种类型的档案资源从数据格式、数据需求等不同角度采取不同的元数据方案 从元数据的角度定期结合单位业务需求分析增量数据，分析内容包括数据价值、数据分类、数据利用等方向，用该模型实现真正意义上的归档数据资源的定期完整收集。
鉴定的一环。 在传统的文件管理模式中，必须手动判断文件是否属于归档范围，是否具有归档价值。 转换后的档案数据资源的处理关注数据处理的自动化流程和规划，实际上是基于非结构化文档管理的大规模智能文档管理，包括TCMM指标、XML指标、数据挖掘、主题词指标、DRM系统、碎片化、自动提取和注释。 当数字对象进入系统时，将自动进行元数据标记，从而根据文本数字自动提取数字对象中包含的符合元数据规范的信息，从而节省人工标记的工作量。 自动标引的文献可以根据用户配置进入人工检测环节，减少人工投入，同时确保数据著录的准确性。
保管环节。 传统的档案管理模式关注的是在实体档案仓库内根据一定的环境要求集中保存档案，或者在档案管理系统内著录保存档案。 转型后的档案数据资源基于对数据挖掘技术和内容的理解，破坏了整个数字对象的结构，提取结构化内容的碎片，将数字对象碎片化存储，不是文件的检索和分发，而是更准确的知识检索 同时监测数据的变化过程，关注数据的合规性、完整性、异常情况。
档案价值的开发环节。 主要在检索和编辑两方面，传统文件管理中编辑工作的目标是汇编后文件本身的方便查询能力。 很明显，文件资源的数据价值开发深度不够，还没有到智能化的阶段。 档案管理部门在拥有如此庞大的库存数据和增量一手数据的情况下，总是处于编辑与否的尴尬境地。 转型后的文件资源数据开发水平包括表层和深层，表层是纸质文件数字化和文件著录的深层是数据服务和知识发现。
文件利用的一环。 许多单位的档案管理人员难以接触科研设计生产的一线业务，一线人员对档案资源的留存和价值开发缺乏敏锐的触觉。 因此，从最初的收集整理阶段开始，文件就处于被接收和保管的状态，在以往的管理模式中，文件数据的来源对文件管理者来说经常是“巧妇难为无米之炊”，所以文件资源数据服务由用户 向使用者提供的档案服务的范围基本上由档案管理员根据自己制定的规章制度人工判断。 转型后的档案数据资源服务是应用系统提供多种组合判断条件的档案数据搜索引擎，实现一站式快速准确的检索。 其次，分析用户行为和数据利用需求建立数据模型，基于数据挖掘和分析技术，实现面向问题的查询和利用服务。 这种方式为用户提供了更全面的自主服务模式，同时将归档管理员从日常重复工作中解放出来。
2.3完善制度，确立规范
做好档案现代化、数字化的管理工作，档案机构应当积极制定相关的档案管理措施，从组织建设和制度建设出发，支持档案数据化管理工作的落实。 在具体建立组织机构、完善管理制度时，相关人员必须持认真态度，特别关注制度的完善，为具体管理工作的落实提供科学依据。 在完善制度时，应明确档案数据化管理工作内容，明确各级管理人员的管理责任。 另外，文件数据化管理制度必须不断完善要求，管理者也必须在实际工作中根据工作要求调整管理制度，优化工作流程，提高各个工作环节的规范性和严谨性，才能有效提高文件数据化管理的效果。
结束语
总的来说，档案管理从数字化到数据化的跨越是大数据时代档案部门信息化发展的题中之义，档案管理数据化也是在大数据时代档案部门面向未来、面向自身发展以及面向用户的重要发展战略转型。档案管理数据化的未来不仅要实现档案数字化到内容数据化的知识组织转型，更应实现数字资源从内容数据化到数据智能化的价值开发和智慧洞见。随着大数据的不断发展，智能数据将会是未来影响档案管理数据化的又一变革因素，随着档案管理数据化工作逐步推进，智能数据将会在海量档案数据的基础上完成原始数据积累，未来的档案信息化建设将在数据化时代迈上新台阶。
参考文献
[1]何彦昕.试析大数据时代背景下档案管理数据化转型[J].机电兵船档案，2020（03）：87-89.
[2]於菊红.大数据背景下档案管理范式的转型：从信息管理到数据管理[J].档案管理，2019（06）：12-15.
[3]陈雪燕，于英香.从档案管理走向档案数据管理：大数据时代下的档案管理范式转型[J].山西档案，2019（05）：24-32.
广西现代职业技术学院
关键词：大数据;档案管理;数据化;转型策略
中图分类号：A 文献标识码：A 文章编号：（2021）-15-255
引言
互联网时代，大数据正在引领各领域和各行业的变革与转型。被誉为“大数据之父”的美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格将大数据概括为“一场生活、工作与思维的大变革”。2014年3月，大数据被首次写入政府工作报告;2015年8月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》;2015年10月，党的十八届五中全会正式提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，这表明中国已将大数据视作战略资源并上升为国家战略。在大数据浪潮汹涌而至的时代，档案部门应顺势而为，推进大数据时代档案管理事业转型升级。
1档案数据化的内涵
存档数据化。 文件管理对象的数据化，包括将纸质文件转换为数据或将电子文件作为数据进行管理。 二是用数据记录文件管理的过程，进而实现“数据管理文件”。 存档数据化与数字化不同，数据能否被量化分析是本质的区别。 “数字化带来数据化，但数字化不能代替数据化”档案数据化是大数据时代档案工作的发展方向，其侧重点在于“用”。 在具体的日常档案工作中，库存档案的数字化，第二是增量档案的电子化。第三是档案管理的数据化。 “库存文件数字化、增量文件电子化”已经作为文件工作发展战略得到大力推进，引起了广泛关注，取得了明显的效果。 但是，目前的档案资源体系容易忽视管理过程本身的相关数据。 档案管理过程包括收集、整理、鉴定、保管、利用、统计等环节，档案工作者要有意识地量化这些环节，依靠信息技术的支撑，通过系统、传感器等设备进行捕获，实现数据的整合。
2大数据背景下档案数据化管理的措施
2.1开拓档案管理数字化系统
在构建归档数据平台时，必须为特定的服务设置自己的视图目录，并按时间排序或按类别进行搜索。 这样设置有助于及时了解文件的当前状态，并有助于促进文件数据系统的完整构建。 合理开发存档数据分析工具有助于各行各业准确地找到合适的存档数据。 数字时代注重高效便捷，随着人们更加熟练地运用计算机技术，有利于更好地提高文件管理工作的规范性，提高文件数据管理的效率。
2.2传统与变革的融合
传统的文件管理模式和迁移后的文件管理模式不是互斥的关系，而是互补融合的关系。 在档案管理过程的各个阶段都出现了收集整理的阶段。 在传统的档案管理模式中，定期收集档案范围内的档案资料，扩大档案范围的档案资料收集主要由用户自主提出，档案管理员处于被动状态，档案管理员必须熟悉单位工作。 转型后的档案数据资源管理从数据需求角度和业务架构角度创建数据收集范围，统一数据门户，对各种类型的档案资源从数据格式、数据需求等不同角度采取不同的元数据方案 从元数据的角度定期结合单位业务需求分析增量数据，分析内容包括数据价值、数据分类、数据利用等方向，用该模型实现真正意义上的归档数据资源的定期完整收集。
鉴定的一环。 在传统的文件管理模式中，必须手动判断文件是否属于归档范围，是否具有归档价值。 转换后的档案数据资源的处理关注数据处理的自动化流程和规划，实际上是基于非结构化文档管理的大规模智能文档管理，包括TCMM指标、XML指标、数据挖掘、主题词指标、DRM系统、碎片化、自动提取和注释。 当数字对象进入系统时，将自动进行元数据标记，从而根据文本数字自动提取数字对象中包含的符合元数据规范的信息，从而节省人工标记的工作量。 自动标引的文献可以根据用户配置进入人工检测环节，减少人工投入，同时确保数据著录的准确性。
保管环节。 传统的档案管理模式关注的是在实体档案仓库内根据一定的环境要求集中保存档案，或者在档案管理系统内著录保存档案。 转型后的档案数据资源基于对数据挖掘技术和内容的理解，破坏了整个数字对象的结构，提取结构化内容的碎片，将数字对象碎片化存储，不是文件的检索和分发，而是更准确的知识检索 同时监测数据的变化过程，关注数据的合规性、完整性、异常情况。
档案价值的开发环节。 主要在检索和编辑两方面，传统文件管理中编辑工作的目标是汇编后文件本身的方便查询能力。 很明显，文件资源的数据价值开发深度不够，还没有到智能化的阶段。 档案管理部门在拥有如此庞大的库存数据和增量一手数据的情况下，总是处于编辑与否的尴尬境地。 转型后的文件资源数据开发水平包括表层和深层，表层是纸质文件数字化和文件著录的深层是数据服务和知识发现。
文件利用的一环。 许多单位的档案管理人员难以接触科研设计生产的一线业务，一线人员对档案资源的留存和价值开发缺乏敏锐的触觉。 因此，从最初的收集整理阶段开始，文件就处于被接收和保管的状态，在以往的管理模式中，文件数据的来源对文件管理者来说经常是“巧妇难为无米之炊”，所以文件资源数据服务由用户 向使用者提供的档案服务的范围基本上由档案管理员根据自己制定的规章制度人工判断。 转型后的档案数据资源服务是应用系统提供多种组合判断条件的档案数据搜索引擎，实现一站式快速准确的检索。 其次，分析用户行为和数据利用需求建立数据模型，基于数据挖掘和分析技术，实现面向问题的查询和利用服务。 这种方式为用户提供了更全面的自主服务模式，同时将归档管理员从日常重复工作中解放出来。
2.3完善制度，确立规范
做好档案现代化、数字化的管理工作，档案机构应当积极制定相关的档案管理措施，从组织建设和制度建设出发，支持档案数据化管理工作的落实。 在具体建立组织机构、完善管理制度时，相关人员必须持认真态度，特别关注制度的完善，为具体管理工作的落实提供科学依据。 在完善制度时，应明确档案数据化管理工作内容，明确各级管理人员的管理责任。 另外，文件数据化管理制度必须不断完善要求，管理者也必须在实际工作中根据工作要求调整管理制度，优化工作流程，提高各个工作环节的规范性和严谨性，才能有效提高文件数据化管理的效果。
结束语
总的来说，档案管理从数字化到数据化的跨越是大数据时代档案部门信息化发展的题中之义，档案管理数据化也是在大数据时代档案部门面向未来、面向自身发展以及面向用户的重要发展战略转型。档案管理数据化的未来不仅要实现档案数字化到内容数据化的知识组织转型，更应实现数字资源从内容数据化到数据智能化的价值开发和智慧洞见。随着大数据的不断发展，智能数据将会是未来影响档案管理数据化的又一变革因素，随着档案管理数据化工作逐步推进，智能数据将会在海量档案数据的基础上完成原始数据积累，未来的档案信息化建设将在数据化时代迈上新台阶。
参考文献
[1]何彦昕.试析大数据时代背景下档案管理数据化转型[J].机电兵船档案，2020（03）：87-89.
[2]於菊红.大数据背景下档案管理范式的转型：从信息管理到数据管理[J].档案管理，2019（06）：12-15.
[3]陈雪燕，于英香.从档案管理走向档案数据管理：大数据时代下的档案管理范式转型[J].山西档案，2019（05）：24-32.
广西现代职业技术学院