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摘 要 为了更好地帮助企业做好档案管理工作，本文将围绕大数据分析法展开研究，研究重点论述大数据分析法的实现方案，后介绍该方法优势，最终分析该方法应用方式。通过大数据分析法，企业可以摆脱传统档案管理的诸多问题，管理工作的效率、质量等有显著提升，这些表现有利于企业发展，企业能够充分发挥档案作用，准确分析市场需求，确立正确发展方向。
关键词 大数据分析法 实现方案 企业档案管理 应用路径
中图分类号：G271 文献标识码：A 文章编号：1007-0745（2021）04-0042-02
企业档案记录了多种多样的信息，这些信息对于企业分析用户需求，或者分析市场发展动向等工作中能起到至关重要的作用，若档案信息存在质量问题就会导致企业受损，故现代企业非常重视档案，基本都展开了檔案管理工作。但传统档案管理工作存在诸多问题，管理效果差强人意，故企业需要采用新方法进行档案管理，使得大数据分析法走入人们视野，企业使用该方法可以充分发挥档案作用，做好档案管理工作，因此有必要对该方法的应用展开相关研究。
1 大数据分析法的实现方案
大数据分析法的实现方案大体分为两个步骤，分别为档案大数据生成、大数据挖掘，各步骤具体内容如下。
1.1 档案大数据生成
大数据分析法的应用前提是企业本身拥有大数据，故在实现方案中，企业必须先生成档案大数据。档案大数据的生成方法包含两个环节：第一将现有档案中的信息全部电子化，随后借助计算机等设备进行整理，形成基础档案大数据;第二采用数据搜集技术继续搜集相关数据信息，将搜集所得全部导入基础档案大数据中，实现大数据更新，保障档案大数据实用价值。另外，在档案大数据生成的数据信息搜集环节中，企业要做好数据信息预处理工作，即需要提取各数据信息的特征，根据特征识别数据信息，依照识别结果对数据信息分类，可使数据信息进入对应信息项目，避免数据信息混乱的现象发生[1]。
1.2 大数据挖掘
大数据挖掘是大数据分析法的核心步骤，目的是挖掘大数据中有价值数据信息，再对有价值数据信息进行深入挖掘，构建数据信息关联，企业可根据管理进行各种趋势分析，诸如用户需求变化趋势分析、市场经济发展趋势分析等。大数据挖掘的主要技术手段是智能技术，该项技术可依照预设智能逻辑运作，故企业在挖掘中要先设计好智能逻辑，依照大数据挖掘目的，企业首先要构建数据信息价值判断逻辑。例如将所有数据信息暂时设定为有价值数据信息，随后对所有数据信息的字段等进行识别，如果发现两个及以上的数据信息完全相同，则删除多余数据信息，剩余数据信息既为有价值信息，其次设计深入挖掘逻辑。例如围绕“用户需求”关键词，将所有包含该关键词的有价值数据信息列出，再根据相关数据信息的生成时间进行排列，可知用户需求的变化原因、用户当下需求、用户需求发展方向等。
2 大数据分析法的优势
2.1 准确性高
相比于其他分析法，大数据分析法的准确率更高，原因在于现代企业在档案管理中要处理的数据信息量级庞大，其中关系更是错综复杂，故采用其他分析方法难以根据准确逻辑进行分析，且容易受到信息质量因素的影响，导致最终结果可能存在误差。例如某企业用户档案中的信息存在不对称现象，故采用其他方法无法检查出信息不对称问题，最终结果就一定会出现误差，而误差结果会误导企业做出错误决策，因此不利于企业发展。但使用大数据分析法可以避免这种现象发生，原因在于该方法能够建立数据信息关系，若数据信息本身存在误差，则数据信息之间的关系难以生成，或者扭曲，因此企业能直接发现错误现象。诸如利用大数据分析法建立成本、资金消耗两项信息之间的关系，如果存在信息不对称问题，则大数据分析结果的形式可能是：成本小于资金消耗总量。而这种现象在正常情况下不可能发生的，因此只要确认资金使用无异常，就可以判断信息不对称，再逐步排查可解决问题，再次进行大数据分析可得准确结果[2]。
2.2 效率高
现代企业档案管理工作中最大的问题就是效率低下，原因在于该项工作目前依旧依赖人工，而人工的工作能力有限，故工作效率偏低，加之档案中数据信息量级日益剧增，使得人工不能高效完成工作，因此暴露出效率低的问题。但大数据分析法的使用解决了这一问题，即大数据分析法在一定程度上可以取代人工，因此人工能力上的限制不会影响到工作效率。而技术手段的工作效率远超人工，可以在数十分钟内处理数十万以上的数据，说明大数据分析法的效率更高，例如在档案信息更新管理中，大数据分析法可以借助互联网第一时间搜集所有新出现的数据，并且迅速整理进档案，这是人工难以做到的。
3 大数据分析法在企业档案管理中的具体应用方式
3.1 用于企业创新
创新是企业发展的重要动力，一家缺乏创新力的企业难以长远，故现代企业都非常重视自身创新力，但即使在高度重视背景下，绝大多数企业依旧存在创新力不足的问题。原因在于企业创新力来源于人工，而人工不可能始终保持创新力，至少在很长一段时间内，人工都无法找到创新点，也很难提出有建设价值的创新建议。但依靠大数据分析法，企业能够从档案管理工作着手，分析海量数据信息，根据分析结果可知企业当前的不足，这样就找到了创新点，再针对创新点进行思考即可实现创新，说明企业在该方法的帮助下保持了良好的创新力。例如某企业就使用大数据分析法进行了档案管理工作，过程中借助分析法的各种技术手段，对内部某部门档案资料进行了动态监督，随后发现该部门在工作中经常会遇到技术层面的阻碍，说明该部门的岗位结构需要创新，要增设技术型岗位，企业可以此为依据做出调整，使部门工作更加顺畅，带来了更多的经济收益[3]。
3.2 用于决策分析
企业在自身的不断发展中要做出无数个决策，这些决策决定了企业经营方向，主导了企业盈亏，甚至是“生死”，因此企业必须结合实际情况作出正确决策。在这一条件下，企业应当先全面了解实际情况，这时就要使用到档案资料，但如果档案资料内数据信息不完整、不对称，甚至存在虚假信息，企业就很容易作出错误决策。面对这种情况，企业可对自身经营生产及管理活动过程进行全面监督，同步设计完整数据信息项目，随后利用技术手段去搜集数据信息，以保障数据信息质量，而高质量的数据信息可组成档案，使得企业能直接根据档案作出正确决策。例如某企业就利用技术手段建立了业务项目档案资料，根据资料进行了决策分析，发现该业务项目当前的经济产能大幅降低，降幅约为57%，利润已经非常稀薄，若继续展开该业务项目会使得企业成本亏损，故企业停止该业务项目，将资金投入到其他优势项目中，做到了资金的合理调用，而这一切得益于大数据分析法。 3.3 用于档案深化
在企业以往的档案管理工作中，企业人员往往会遇到数据信息难以理解的问题，原因在于要理解数据信息，就必须了解数据信息之间的关联，但因为数据信息量级庞大，所以人工难以透彻了解数据信息管理，也就导致企业人员不能很好的理解数据信息内涵，这种现象说明企业档案管理人员不能深化檔案，难以给企业其他人员提供可理解性高的资料。面对这一问题，大数据分析法可以为企业档案管理提供数据可视化帮助，即利用技术手段对大数据进行自动挖掘，从而能够获得数据信息特征等内涵信息，随后依照内涵信息进行对接即可，使得档案深化，数据易于理解。例如我国交通部门曾与国内知名导航地图企业合作，在春节期间利用大数据分析法对春运时人口迁徙数据进行了分析，所有人都可以通过软件对大数据进行观察，通过图案分布与变化了解人口迁徙的情况，而这种做法对于任意企业而言都非常重要，只要管理人员提供档案资料，再通过大数据进行处理、挖掘，就能实现大数据可视化，使得数据信息更易于理解[4]。
3.4 用于档案安全管理
企业档案内的资料具有十分重要的作用，且其中很多资料都关系到企业机密，因此不能随意外泄，但因为现代企业普遍会利用网络来存放、管理档案，所以网络中的安全隐患会威胁档案资料，诸如病毒入侵、恶意攻击等，如果不加紧防护会使得企业遭受打击。但一般的网络安全防护手段都存在一些缺陷，例如某些安全防护软件更新速度缓慢，而病毒或攻击方式层次不穷，因此不能有效防护，这时使用大数据分析法可以帮助企业做好档案安全管理工作，原因在于该方法能够对档案网络环境进行监督，对于所有未得到认可的信息或者访问请求进行控制，同时分析这些疑似病毒或攻击的信息特征、访问方式特征，可实施更新病毒库，下一次可准确识别，故档案安全性得到保障。
4 结语
综上所述，企业档案管理工作非常重要，但因为以往方式方法的缺陷，所以很多企业在该项工作上都存在问题，故需要得到改善，而大数据分析法可实现改善目的。在这种情况下，企业应当深刻认识到大数据分析法的价值与优势，采用相关手段实现该方法，再将该方法应用于档案管理工作的各个层面，充分发挥大数据分析法作用，全面优化档案管理工作。
参考文献：
[1] 王军宪.大数据分析法在企业档案管理中的应用分析[J].新商务周刊，2019（12）：44.
[2] 马凤妤.大数据分析方法在企业档案管理中的实践[J].卷宗，2019（16）：29.
[3] 李晓萌，任越.大数据背景下企业档案数据资源共建共享机制[J].兰台世界，2016（12）：48.
[4] 高志鹏，牛琨，刘杰.大数据分析方法在企业档案管理中的应用[J].北京邮电大学学报，2015（05）：142-144.
关键词 大数据分析法 实现方案 企业档案管理 应用路径
中图分类号：G271 文献标识码：A 文章编号：1007-0745（2021）04-0042-02
企业档案记录了多种多样的信息，这些信息对于企业分析用户需求，或者分析市场发展动向等工作中能起到至关重要的作用，若档案信息存在质量问题就会导致企业受损，故现代企业非常重视档案，基本都展开了檔案管理工作。但传统档案管理工作存在诸多问题，管理效果差强人意，故企业需要采用新方法进行档案管理，使得大数据分析法走入人们视野，企业使用该方法可以充分发挥档案作用，做好档案管理工作，因此有必要对该方法的应用展开相关研究。
1 大数据分析法的实现方案
大数据分析法的实现方案大体分为两个步骤，分别为档案大数据生成、大数据挖掘，各步骤具体内容如下。
1.1 档案大数据生成
大数据分析法的应用前提是企业本身拥有大数据，故在实现方案中，企业必须先生成档案大数据。档案大数据的生成方法包含两个环节：第一将现有档案中的信息全部电子化，随后借助计算机等设备进行整理，形成基础档案大数据;第二采用数据搜集技术继续搜集相关数据信息，将搜集所得全部导入基础档案大数据中，实现大数据更新，保障档案大数据实用价值。另外，在档案大数据生成的数据信息搜集环节中，企业要做好数据信息预处理工作，即需要提取各数据信息的特征，根据特征识别数据信息，依照识别结果对数据信息分类，可使数据信息进入对应信息项目，避免数据信息混乱的现象发生[1]。
1.2 大数据挖掘
大数据挖掘是大数据分析法的核心步骤，目的是挖掘大数据中有价值数据信息，再对有价值数据信息进行深入挖掘，构建数据信息关联，企业可根据管理进行各种趋势分析，诸如用户需求变化趋势分析、市场经济发展趋势分析等。大数据挖掘的主要技术手段是智能技术，该项技术可依照预设智能逻辑运作，故企业在挖掘中要先设计好智能逻辑，依照大数据挖掘目的，企业首先要构建数据信息价值判断逻辑。例如将所有数据信息暂时设定为有价值数据信息，随后对所有数据信息的字段等进行识别，如果发现两个及以上的数据信息完全相同，则删除多余数据信息，剩余数据信息既为有价值信息，其次设计深入挖掘逻辑。例如围绕“用户需求”关键词，将所有包含该关键词的有价值数据信息列出，再根据相关数据信息的生成时间进行排列，可知用户需求的变化原因、用户当下需求、用户需求发展方向等。
2 大数据分析法的优势
2.1 准确性高
相比于其他分析法，大数据分析法的准确率更高，原因在于现代企业在档案管理中要处理的数据信息量级庞大，其中关系更是错综复杂，故采用其他分析方法难以根据准确逻辑进行分析，且容易受到信息质量因素的影响，导致最终结果可能存在误差。例如某企业用户档案中的信息存在不对称现象，故采用其他方法无法检查出信息不对称问题，最终结果就一定会出现误差，而误差结果会误导企业做出错误决策，因此不利于企业发展。但使用大数据分析法可以避免这种现象发生，原因在于该方法能够建立数据信息关系，若数据信息本身存在误差，则数据信息之间的关系难以生成，或者扭曲，因此企业能直接发现错误现象。诸如利用大数据分析法建立成本、资金消耗两项信息之间的关系，如果存在信息不对称问题，则大数据分析结果的形式可能是：成本小于资金消耗总量。而这种现象在正常情况下不可能发生的，因此只要确认资金使用无异常，就可以判断信息不对称，再逐步排查可解决问题，再次进行大数据分析可得准确结果[2]。
2.2 效率高
现代企业档案管理工作中最大的问题就是效率低下，原因在于该项工作目前依旧依赖人工，而人工的工作能力有限，故工作效率偏低，加之档案中数据信息量级日益剧增，使得人工不能高效完成工作，因此暴露出效率低的问题。但大数据分析法的使用解决了这一问题，即大数据分析法在一定程度上可以取代人工，因此人工能力上的限制不会影响到工作效率。而技术手段的工作效率远超人工，可以在数十分钟内处理数十万以上的数据，说明大数据分析法的效率更高，例如在档案信息更新管理中，大数据分析法可以借助互联网第一时间搜集所有新出现的数据，并且迅速整理进档案，这是人工难以做到的。
3 大数据分析法在企业档案管理中的具体应用方式
3.1 用于企业创新
创新是企业发展的重要动力，一家缺乏创新力的企业难以长远，故现代企业都非常重视自身创新力，但即使在高度重视背景下，绝大多数企业依旧存在创新力不足的问题。原因在于企业创新力来源于人工，而人工不可能始终保持创新力，至少在很长一段时间内，人工都无法找到创新点，也很难提出有建设价值的创新建议。但依靠大数据分析法，企业能够从档案管理工作着手，分析海量数据信息，根据分析结果可知企业当前的不足，这样就找到了创新点，再针对创新点进行思考即可实现创新，说明企业在该方法的帮助下保持了良好的创新力。例如某企业就使用大数据分析法进行了档案管理工作，过程中借助分析法的各种技术手段，对内部某部门档案资料进行了动态监督，随后发现该部门在工作中经常会遇到技术层面的阻碍，说明该部门的岗位结构需要创新，要增设技术型岗位，企业可以此为依据做出调整，使部门工作更加顺畅，带来了更多的经济收益[3]。
3.2 用于决策分析
企业在自身的不断发展中要做出无数个决策，这些决策决定了企业经营方向，主导了企业盈亏，甚至是“生死”，因此企业必须结合实际情况作出正确决策。在这一条件下，企业应当先全面了解实际情况，这时就要使用到档案资料，但如果档案资料内数据信息不完整、不对称，甚至存在虚假信息，企业就很容易作出错误决策。面对这种情况，企业可对自身经营生产及管理活动过程进行全面监督，同步设计完整数据信息项目，随后利用技术手段去搜集数据信息，以保障数据信息质量，而高质量的数据信息可组成档案，使得企业能直接根据档案作出正确决策。例如某企业就利用技术手段建立了业务项目档案资料，根据资料进行了决策分析，发现该业务项目当前的经济产能大幅降低，降幅约为57%，利润已经非常稀薄，若继续展开该业务项目会使得企业成本亏损，故企业停止该业务项目，将资金投入到其他优势项目中，做到了资金的合理调用，而这一切得益于大数据分析法。 3.3 用于档案深化
在企业以往的档案管理工作中，企业人员往往会遇到数据信息难以理解的问题，原因在于要理解数据信息，就必须了解数据信息之间的关联，但因为数据信息量级庞大，所以人工难以透彻了解数据信息管理，也就导致企业人员不能很好的理解数据信息内涵，这种现象说明企业档案管理人员不能深化檔案，难以给企业其他人员提供可理解性高的资料。面对这一问题，大数据分析法可以为企业档案管理提供数据可视化帮助，即利用技术手段对大数据进行自动挖掘，从而能够获得数据信息特征等内涵信息，随后依照内涵信息进行对接即可，使得档案深化，数据易于理解。例如我国交通部门曾与国内知名导航地图企业合作，在春节期间利用大数据分析法对春运时人口迁徙数据进行了分析，所有人都可以通过软件对大数据进行观察，通过图案分布与变化了解人口迁徙的情况，而这种做法对于任意企业而言都非常重要，只要管理人员提供档案资料，再通过大数据进行处理、挖掘，就能实现大数据可视化，使得数据信息更易于理解[4]。
3.4 用于档案安全管理
企业档案内的资料具有十分重要的作用，且其中很多资料都关系到企业机密，因此不能随意外泄，但因为现代企业普遍会利用网络来存放、管理档案，所以网络中的安全隐患会威胁档案资料，诸如病毒入侵、恶意攻击等，如果不加紧防护会使得企业遭受打击。但一般的网络安全防护手段都存在一些缺陷，例如某些安全防护软件更新速度缓慢，而病毒或攻击方式层次不穷，因此不能有效防护，这时使用大数据分析法可以帮助企业做好档案安全管理工作，原因在于该方法能够对档案网络环境进行监督，对于所有未得到认可的信息或者访问请求进行控制，同时分析这些疑似病毒或攻击的信息特征、访问方式特征，可实施更新病毒库，下一次可准确识别，故档案安全性得到保障。
4 结语
综上所述，企业档案管理工作非常重要，但因为以往方式方法的缺陷，所以很多企业在该项工作上都存在问题，故需要得到改善，而大数据分析法可实现改善目的。在这种情况下，企业应当深刻认识到大数据分析法的价值与优势，采用相关手段实现该方法，再将该方法应用于档案管理工作的各个层面，充分发挥大数据分析法作用，全面优化档案管理工作。
参考文献：
[1] 王军宪.大数据分析法在企业档案管理中的应用分析[J].新商务周刊，2019（12）：44.
[2] 马凤妤.大数据分析方法在企业档案管理中的实践[J].卷宗，2019（16）：29.
[3] 李晓萌，任越.大数据背景下企业档案数据资源共建共享机制[J].兰台世界，2016（12）：48.
[4] 高志鹏，牛琨，刘杰.大数据分析方法在企业档案管理中的应用[J].北京邮电大学学报，2015（05）：142-144.