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高校档案管理与服务的大数据思维

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白茹花

【摘要】在高校档案管理中引入大数据思维，围绕高校内部档案建设需求和用户体验，采用不同的大数据收集和分析方法，将档案管理提升到更互联网化的管理模式，以提高档案的利用率和用户满意度。

【关键词】大数据；档案管理；高校

高校的档案建设往往按照自身工作要求，对档案进行分类、收集、加工、保存等工作。经过多年的积累，形成具有通用与专业内容并存的档案结构体系。然而，目前不少高校的档案数据容量虽然很大，但档案的重复利用率普遍不高，未能充分发挥出档案服务的价值。档案的获取受时间、空间、地点、查询速度等条件的限制和约束。在这种情况下，高校档案管理与服务应逐步形成高校的大数据思维，打造更互联网化的档案管理模式，才能提高档案的利用率和用户满意度。

一、高校内部档案管理存在的问题

（一）档案系统内部相互独立，信息孤岛问题严重。高校内部的档案建设体系，基本上是按照业务方向进行分类，这些系统的业务內容不同，对档案处理方式也就不同，造成档案格式各自为政，档案之间形成所谓的信息孤岛，虽然易于各类档案的建档与管理，也利于建设人员专注于档案的专业化程度。但是由于无法形成一个完整档案建设和管理体系。在内容上不能互联互通，在数据格式上造成多种形式并存，在逻辑上显得杂乱无序，不利于站在一个整体的角度对高校档案建设进行发展规划。

（二）高校档案利用率不高，用户体验有待改进。高校档案的价值，不仅仅是为了解决数据保存的完整，也是要让档案得到二次利用，要让更多的用户获取与使用，从而直接或间接产生价值。目前大部分电子档案数据在数据库中都是按照条目进行存储，而当用户试图使用这些资源时，也是按照条目来浏览和使用的。这种模式缺少资源条目之间的纵向联系，对用户来说，却往往需要通过不同纬度获取多种档案。比如通过文章标题能够找到多年来类似的公文，大家已经习惯了互联网上的有哪些信誉好的足球投注网站引擎一站式的查找资料方法，并不关注要找的资料是哪种格式或存储在什么位置，如果为了找到某一条信息，用户需要进行若干次查找和浏览，本来简单的操作被成倍放大，用户体验就变的很差。档案利用率上不去，也就不能发挥应有的作用。

二、高校内档案管理与服务引进大数据的必要性

大数据技术让不同的数据聚合产生新的知识，通过收集来自各种不同格式、不同分类的档案数据源，可以提取有用的信息，经过数据清洗、转换、重构形成新的数据集合，然后通过合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机处理工具对数据进行加工处理，最终转化为满足不同用户的新知识。

高校档案管理引进大数据技术，通过针对现有档案管理系统数据库进行关联分析，找出数据的相关性，提取有价值的信息，可以为档案管理与数据提取提供广泛、深入的数据支持。同时，大数据技术还可以从大量数据中发现那些难以分析接纳的知识，实现真正意义的数据整合。

三、大数据在高校内部档案服务的应用探索

在高校档案管理中引进大数据思维，围绕高校内部档案建设需求和用户体验，采用不同的大数据收集和分析方法，将档案管理提升到更互联网化的高度。

（一）基于用户行为的档案服务定制。传统高校的档案服务方式习惯于采用被动服务方式，其特点是不关注不了解用户的实际要求，档案管理系统开发人员按照工作经验进行档案的收集开发。用户处于被动接受地位，档案到用户属于单向流动，这种服务方式已经远远满足不了用户的真实需要。要想真正了解用户必须借助大数据，通过统计工具收集用户的上网行为数据，然后就可以通过对用户行为数据按照一定算法进行分析和归纳。以用户行为产生的历史数据为基础，实现向用户主动推送档案；同时，还可以向用户提供智能化检索功能，使用户能够更快更全地找到所需要的档案信息。

（二）基于用户评价的档案管理。档案最大的价值来自于再次利用，来自于服务用户。因此，用户对档案评价数据具有非常大的价值，它是高校了解现有档案的内容质量、运行效率、服务水平等方面的数据渠道。用户评价既包含对档案现状的具体意见和整体评价，还包含对档案未来发展的期望和需求。通过对用户评价数据的分析，可以为档案在加工、发布、保存等环节上提供操作依据。

（三）实现档案的互联互通。档案之间的格式、形式可能不同，但往往相互之间有着紧密的联系，例如某个发文有可能和合同、财务报销单据等的某些内容相一致或者存在关联关系，单独的一份档案可能不能满足用户索取需求，与其他档案关联与使用成为了必然。然而，不同档案之间来源和内容侧重点不同，造成档案之间没有建立逻辑关系，仍然存在着“信息孤岛”问题。只有通过大数据手段，按照档案的关键词、内容片段等信息对不同结构、不同来源的档案进行组合，可以将原本隶属于不同种类的档案进行关联，在逻辑上整合为一个实体，当用户在查看或浏览某一资源的同时，与之相关联的档案就可以同时展示给用户。避免用户重复查找。这些所谓的“信息孤岛”将