摘要：大数据背景下，企业档案管理工作方法应当加以调整，充分运用大数据分析方法以实现企业档案管理工作能力的优化与提升。基于此，本文首先就大数据时代下企业档案信息服务体系建设的必要性进行分析与阐述，进而探讨大数据分析方法 在企业档案管理中的应用策略。
关键词：大数据分析；企业档案管理；数据质量管理
前言：大数据时代的到来，传统企业档案信息管理工作正在面临巨大的变革与调整，结合传统档案信息管理工作的丰富经验，与现代化大数据分析方法相互结合，以实现大数据时代信息技术对企业档案管理工作的优化，促进企业实现健康、快速、高效与安全的档案管理与优化发展。
一、大数据背景下的企业档案信息服务体系建设的必要性
（一）促进档案信息管理思想转变
传统的企业档案信息管理工作，属于企业的常规性与辅助性业务，存在被动性、消极性，容易受到忽视，这种情况下，企业档案信息并不能发挥其应有的作用。同时，传统的企业档案信息管理工作主要针对纸质档案进行管理，而这一阶段企业经营发展过程中所产生的数据信息，完全可以通过人工管理的方式进行收集与整合。但在大数据时代下的今天，企业经营发展过程中所产生的数据信息大量增加，传统的档案信息管理方法完全无法支撑档案信息管理工作的需求，企业档案信息管理工作就需要不断创新工作方法，引进更加先进的管理技术。企业档案管理部门应就传统的管理思想进行优化与转变，将档案信息作为重要的信息资源，突出用户或消费者的中心地位，建立档案信息管理理念，向用户或消费者提供人性化管理，改善企业产品或服务。
（二）丰富档案信息管理工作内容
大数据时代下，数据的海量增长为档案管理工作提供丰富资源，这种情况下，企业的数据档案管理部门工作内容有所改变，突破工作内容的原本的限制。就企业档案信息管理部门而言，其档案资源不仅包含本馆资源，还与其他部门进行资源信息的共享，以打破企业自身档案资源局限，为信息使用者提供丰富而有效的档案资源，保证信息合理性。海量档案信息资源可以为企业档案信息管理工作提供数据信息支撑，保证其管理内容的丰富性，并满足信息数据使用者的实际需求。在丰富档案信息管理内容的同时，对档案信息管理方式加以完善。综合以上论述，档案信息管理模式相对保守与被动，档案管理部门很少主动提供服务，且其服务模式较为简单，最为常见的就是用户要求档案检索与查找，企业档案管理及管理人员则为其提供相应服务。在大数据环境下，档案部门可以基于传统的服务方式，结合大数据技术及先进的信息技术，可有效扩大档案信息服务范围，实现服务质量的有效提升。
二、企业档案管理中大数据分析方法的应用策略
2.1优化数据质量管理
进行数据质量管理，可有效提高企业档案数据资源品质。大数据时代下，企业档案信息数据资源通常会呈现出差异化、功能化、附加价值及共鸣的特点，这就导致企业档案信息数据存在不够一致或不够完整等问题。基于此，在进行企业档案信息资源管理时，应以数据生命周期为基础，对档案信息进行预处理、档案存储及数据使用等方面。
在数据信息预处理阶段，可采用ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）工具进行数据信息的提取、转换、加载等操作，经过一系列预处理，以实现信息数据的清洗与格式化。现阶段，常见的ETL工具包括Dynamics Integration等。
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在信息存储与使用阶段，传统的企业档案信息管理所采取的关系型数据库，无论数据管理还是数据存储都有待完善，这种情况下，非关系型数据库凭借其高吞吐量及高拓展性等优势，可更好地满足企业档案信息数据存储及管理工作的需求。现阶段可采用并行处理系统及非关系型数据库进行操作，比如Big Table等档案管理系统等。在云计算平台系统移植ETL工具，以优化数据信息清洗，开展对象检测，优化数据处理，改善数据检测，对数据质量处理工作进行优化，并实现企业档案数据资源管理质量的优化[1]。
2.2开展可视分析工作
对企业档案信息进行可视化分析与管理，可有效提高企业档案数据资源的可理解性，便于档案信息管理人员及使用者对档案信息加以了解。通过可视化技术，可以实现分析过程的人际交互与技术手段，促进计算机技术、信息技术计算能力及人的能力充分融合，以有效提高数据信息的洞察能力。考虑到企业档案数据信息资源的可视化分析需求，可充分利用可视化工具以实现企业档案数据资源的转化，形成直观化、可视化及交互性的档案数据信息的分析管理过程，提高企业经营者及管理者的理解能力与利用能力。
例如，2015年，百度进行了一次“百度地图春节人口迁徙大数据”活动，该项目的开展充分运用大数据技术的分析计算能力，对中国人口迁徙轨迹进行可视化展现，从而为政府部门的管理与决策工作作为现代化决策依据，保证信息数据的支撑作用。基于此，对于现代化企业而言，可将其档案信息数据的可视化调整，对网络数据、时空数据、时间序列、多维数据及文本数据等进行可视化整理。对于大多数企业而言，文本数据信息是其档案信息的主要组成部分，对于文本数据的可视化处理，可采用标签云技术，实现文本数据的主题聚类等相关信息的直观展示，从而为企业管理与决策提供信息支撑。
2.3档案数据智能抽取
大数据分析方法的应用，是企业档案管理工作优化的主要方法，即采用大数据分析以促进企业档案信息分析挖掘效果的提升。大数据技术的应用，始终贯穿与企业档案管理及数据信息分析的整个过程，严格遵循技术生命周期，对数据信息进行广泛收集，对其加以格式化预处理，通过数据信息分析模型，结合运行分析算法支撑数据平台，充分进行数据信息价值及规律的挖掘与应用。常见的档案管理与数据信息应用中，大数据技术可实现对于数据信息的可视化呈现与分析，优化数据挖掘，做好预测分析，开展语义分析工作。
对于企业档案信息进行智能提取，可采取语义引擎工具加以实现。大数据时代，社会中的数据信息存储量海量上升，传统的档案信息分类及管理方法，主要采用人工管理方法，或者简单地利用搜索引擎进行关键词匹配，检索结果关联性有所不足，缺乏足够的引导性。档案数据智能抽取技术可实现对检索者检索请求的 语义分析，以更好地对检索意图加以理解，实现智能化概念匹配，这种方式的应用，以本体库为语义搜索引擎的应用基础，强化语义引擎分析及协同过滤关联规则相互结合，实现用户需求的有效挖掘，满足用户的个性化需求。另外，企业档案信息管理工作中，人事档案管理工作是其中重点，采用语义引擎实现人事档案中相关信息要点的分析，比如职务、级别及相关时间等信息等，实现信息检索准确率及高效性的提升[2]。
结语：综合以上论述，大数据时代下的企业档案信息管理工作，应优化数据质量管理，及时开展可视分析工作，利用先进技术对企业档案信息进行智能化抽取，与时俱进地促进企业档案信息管理质量的提升，促进企业的健康发展。
参考文献：
[1]邱巧艳.大数据时代企业档案管理的实物与声像档案数字化管理分析[J].知识经济,2019(04):99+101.
[2]张诗茉,张爽,徐杰,孙巍.大数据背景下企业档案信息服务体系构建策略研究[J].北京档案,2017(12):22-24.
论文作者:何金婷
论文发表刊物:《基层建设》2019年第10期
论文发表时间:2019/7/3
标签：档案论文; 数据论文; 信息论文; 企业论文; 管理工作论文; 大数论文; 档案管理论文; 《基层建设》2019年第10期论文;