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基于大数据的档案化数据管理系统设计与实现

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温晓宇练佳熠

摘要：在大数据时代背景下，档案管理需要合理运用数据技术实现管理工作创新。通过档案管理上实现信息化建设，构建档案化数据管理系统，从而优化管理部门对海量数据的处理工作，从而为企业的发展提高数据保障。因此，本文主要对大数据的档案化数据管理系统的涉及喻实现进行研究分析，旨在通过对当前数据管理工作现状进行详细阐述，并提出相应的建设策略，为以后类似的研究提高一定的参考。

关键词：大数据技术;档案化建设;数据管理系统;设计与实现

引言：

档案化数据管理系统作为企业现代化发展的要点之一，其系统的设计与实现能够实现企业信息数据档案化建设，同时对数据信息资源进行再开发利用，其价值影响着企业的可持续发展，同时关系着数据的安全管理。因此，针对当前的企业数据管理工作问题，通过进一步优化数据管理，借助档案化数据管理系统的实现，从而提升企业的数据管理，为企业的发展带来有了更多的机遇和可能。

1、数据管理现状分析

在大数据时代的背景下，信息数据的管理中，当前主要存在以下基点问题。

其一，工作观念问题。在数据管理工作的发展上，虽然大数据时代为工作提高了硬件支持，但是由于部分工作人员工作观念与能力的固守，导致实际的工作开展仍然不能够取得较好的效果。针对数据管理工作成果较少，其理念的创新成为了工作发展的关键。在当前的时代背景下，需要重视工作人员的观念问题，从而为工作创新提高保障。因此，借助大数据技术，构建企业的档案化数据管理系统，从而提升企业数据管理水平。

其二，数据管理成果利用问题。再当前的数据管理上，其主要成果仅供内部使用，只有较少的数据捐赠给研究机构和交流学者，但范围相对有限，有的因其使用价格昂贵而让公众望而却步。在大数据时代，许多企业的数据管理与档案部门都在尝试新的管理方法，然而，由于缺乏有效的传播手段，并不能得到很好的传播和利用。因此，针对当前缺乏信息数据管理系统的企业需要重视档案与数据的信息化建设，通过构建档案化数据管理系统，从而提升发企业数据管理成果的利用价值。

其三，数据管理工作拓展问题。当前，企业员工参与数据管理工作的程度不明显，企业管理尚未对数据管理工作产生重大的建设性影响。，再大数据技术快速发展的背景下，相關的数据管理工作的表现形式和交流形式更加丰富，因此构建完善的档案话数据管理系统，不仅能够为政府部门的档案管理工作提高便捷，同时也能够针对大企业的数据信息进行价值提取，从而获取相应的经济效益与社会价值。大数据时代为数据管理工作提供了更加有力的支撑，为档案化数据管理系统工作的快速发展和创新发展提供了强大的动力。因此，需要进一步完善档案化数据管理系统。

2大数据技术下档案化数据管理系统的设计与实现

2.1系统设计要点

在大数据技术的背景下，档案化数据管理系统的设计需要重视数据分析功能的实现。在对数据进行档案化处理的同时，加强数据分析工作开展质量，从而对数据精选精细化管理，以此满足不同的实际需求。因此在档案化数据管理系统的设计上，需要实现多个服务端的设计，例如，针对企业不同的岗位实施针对性的权限设计，构建相应服务端窗口，从而细化数据管理工作。同样在其系统设计上，需要重视数据分析与存储，通过对数据信息进行档案化的精细管理，从而提升数据的应用价值。

从数据管理主体设计上，要打破数据管理单一工作的模式，加强与外在数据库的联系，如图书馆、博物馆等档案馆的联系，实现库馆合作，从而提升档案化数据管理系统的性能。从数据利用上来看，尽可能可以鼓励企业员工参与，通过创新数据管理模式，从而让企业员工能够出谋划策，提高数据成果与现实的契合度，提高数据管理工作效率，以此提高数据管理分析成果的内在价值。

2.2系统实现

在基于大数据技术下的档案化数据管理系统的实现，需要实现档案区域云体系的构建。即构建数据信息管理区域云，能够对区域模块下的数据信息进行档案化建设，提升综合分析的价值。同时通过区域云计算技术、大数据分析技术以及数据挖掘技术的全面应用，从而让大数据相关的数据处理能够覆盖档案化数据管理系统的实施数据采集、分析、存储等整个过程。即大数据技术实现档案化数据管理系统建设，需要构建数据分析与服务框架两个要点，在数据分析上，需要面向区域信息数据个体进行数据建模，由个体分析到整体分析，从而发现共性需求。在信息采集上，需要借助大数据技术的多种信息交互模式进行信息的实时追踪，从而在日常管理上对数据管理机械能优化，同时大数据技术为数据化处理提供便捷，利用数据分析，通过将系统的数据进行关键特征提取，从而对数据管理系统的各个影响变量进行细化。数据分析的开展需要朝着个体与区域两个方向进行建设，个体作为区域的基础，在面向区域数据信息的数据分析上，对区域数据资源、质量进行多个因素分析，以数据建模的形式来对子系统整