摘要：伴随着大数据时代的到来，信息化的数据存储形式已经是整个时代的发展的必然，方便人们查询和共享信息，为人们获取信息提供了方便。在网络环境下，企业档案管理也受到一定程度的影响。本文将以大数据分析方法在企业档案管理中的实践应用的问题作为中心议题，来着重谈一谈，大数据的技术应用为企业档案管理工作带来怎样的质变。
关键词：大数据、分析方法、企业、档案管理、实践
一：大数据分析方法的内涵
大数据分析法是基于大数据技术的一种分析方法技术，也就是说，大数据技术才是其核心。大数据，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理数据的集合，其子集为许多个分类数据框。大数据是运用多重复合计算模式进行数据处理，然后为使用者提供基于数据上更优化倾向的决策，能够用一个更为宏观的角度洞察互联网海量数据中潜藏的信息，能够使得业务或者计算的过程更具优化性。大数据是不根据随机分析的方法进行概率学运算，而采用计算量更大但准确性更高的所有数据等量计算的方法进行数据计算处理，从而得出准确率无限接近于满值的最后结果。由IBM提出的大数据“5V”特性即：Volume（大量）、Velocity（高效）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），这五个特性可以充分说明大数据技术理论的科学性和实用性。大数据的5V特性可以在大数据分析法中得到充分体现。
二：大数据分析方法在企业档案管理技术手段
1.数据收集和传播技术
从计算机的角度来看，在信息传递过程中，无论什么样的信息是可变的，为了保证信息的真实性，都有必要在信息传递过程中对信息进行系统的处理。因此，在信息发布过程中，员工应加强信息的处理，加强管理，确保信息的有效传递。然而，在信息传输过程中，计算机信息处理技术相对繁琐，其工作过程相对复杂，因为在信息收集和整理过程中，计算机信息处理技术必须高效、方便，需要通过数据采集和传播技术对数据进行合理配置，并进行整理、系统处理，以确保信息的内在价值和功能。在信息管理中，计算机系统并不简单地处理各种信息数据，而是要对不同信息技术的内在关联性进行探讨，深入分析，综合其关联性特点，强化安全管理，要针对各种信息进行系统的验证和分析，进而在根本上保证各种信息的安全性。信息安全技术的应用可以达到这一效果。信息安全技术的管理不仅可以提高信息处理的质量，而且可以保证信息的准确性。
2.信息处理与存储技术
在“大数据”环境下，由于信息量大、内容复杂，这些信息在网络中有着密切的关系，形成了相关的结构。在这种情况下，信息处理必然存在一些问题和不足，为了提高信息处理的质量和速度，在短时间内在海量信息中快速、准确地找到信息内容，准确分析用户的浏览信息，就要通过信息技术数段，利用信息处理与存储技术存储和分析用户的相关数据信息以及数据库中周围的相关内容，以加快数据的响应速度。
3.数据挖掘技术
数据挖掘技术是通过对信息内容所包含的数据进行系统的挖掘和分析，探索其在大量数据信息中的内在规律。在实践中，数据挖掘技术主要是通过数据准备、查询和实施等几个过程来实现的。数据挖掘技术的应用可以有效地提高决策的效果和质量。通过日常管理中数据信息的集中处理和集成，一些企业会发现企业的数据信息量大、信息量大，信息冗余问题严重。毫无疑问，这种情况的存在给数据挖掘技术的准备带来了一些困难，因为企业信息数据库的功能还不完善，即信息数据的登记、检索和统计。在大量信息数据中找不到的风险数据的值。在这方面，有必要对数据和信息进行系统的分析和深入的挖掘，挖掘其内在规律和价值。
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三：实操中数据分析法存在的问题
1.成本的控制
在采用大数据分析时，需要采用运算时间以及运算工具的辅助进行，特别是针对某些复杂信息进行数据分析时，企业对科技成本的投入很难做到有效的控制。因此，就企业的成本控制能力而言，需要企业进行相应的提高，减少对高质量数据信息的成本投入。为了达到控制成本的目的，需要企业从大数据工具入手，采用对大数据分析效果更好的工具，从而使企业在减少投入的同时，获取更高的利润。
2.对时效性进行加强
极强的动态性是当前大数据的特点，因此在对各种大数据信息进行分析时，需要对大数据的动态性进行有效的认识，从而为分析工作提出更高的要求，加强对信息处理的速度以及处理能力。再对数据进行处理时，需要以及时处理的能力来对快速变化的数据进行分析，从而对数据信息的时效性进行保证。因此，我们可以看出，对大数据处理的时效性不高对当前企业档案管理活动进行大数据分析有着一定的掣肘作用。从当前的现状来说，建模环节是进行大数据分析的关键，在进行数据建模的过程中，需要保证其高度的灵活性以及敏感性，从而对模型与更新的数据之间不会出现脱节的情况出现，从而保证建立模型的意义。
四：大数据分析法在企业档案管理中的应用策略
1.通过大数据分析提升服务质量
通过对数据资源流向、流量和流量的分析，计算分析了数字档案的需求和服务能力，合理确定了数字档案的服务资源，实现了资源共享。同时，利用信息数据对顾客满意度、资源的利用和分配以及发展趋势进行深入分析，通过信息循环的方式进行反馈处理，实现了信息导航、读者服务等功能，真正实现了以数据为导向的服务模式。基于大数据库的资源平台改造，通过资源整合和统一调度应用，解决了资源共享和专业资源与本地资源在不同领域的整合问题。作为整体综合资源的重要组成部分，对用户不同维度的信息内容进行了汇总和细化，并基于这些维度构建数据立方体，实现对数据资源的预测和分析。这将有效地提高资源利用的效率和质量。
2.提高企业的信息化建设
智能档案依靠大数据和信息化，主要是在信息化的背景下进行的数据统计，因此，信息化的建设对于企业的档案管理有着重要的作用。智能档案一方面能够减少从业人员的计算量和核对的时间，另一方面也对整个数据的准确度有一个良好的保证。档案管理人员在档案管理过程中，要及时发现数据的统计意义，对于数据反映出来的问题及时报告出来。信息化建设能够很好地整合各个部门之间的资源，能够很好地反映每一个部门出现的问题，方便管理者有针对性地提出解决方案。同时，加强信息化建设能够很好地保证档案的管理的透明度，及时发现企业运行过程中出现的问题，对应的调整公司发展战略，提高整个市场中的竞争力。
结束语
企业档案管理是一项长期、系统的管理工作。在管理过程中，管理者要与时俱进，不断完善自己的管理理念，在实践中探索合适的档案管理方法和手段，全面促进档案管理的有效发展。所以，在实践中探索合适的档案管理方法和手段，全面促进档案管理的有效发展。完善企业制度，强化档案管理观念，提高企业档案工作者的综合素质和能力，实现现代化、规范化、科学化的管理模式，为企业的发展提供宝贵的档案信息资源。
参考文献
[1]王毅,李晶伟.大数据分析方法在企业档案管理中的应用[J].档案管理,2017,6(1):57-59.
[2]张红.大数据分析方法在企业档案管理中的应用[J].科学技术创新, 2017,23(12):261.
论文作者:刘晓姝
论文发表刊物:《基层建设》2019年第29期
论文发表时间:2020/3/16
标签：数据论文; 信息论文; 档案管理论文; 企业论文; 大数论文; 技术论文; 方法论文; 《基层建设》2019年第29期论文;