李晶偉王毅

（1.中國人民大學(xué)，北京 100872;2.遼寧大學(xué)，遼寧沈陽 110136）

企業(yè)檔案大數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)創(chuàng)新雙向決策模型

李晶偉1王毅2

（1.中國人民大學(xué)，北京 100872;2.遼寧大學(xué)，遼寧沈陽 110136）

大數(shù)據(jù)分析方法可以幫助企業(yè)從檔案數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和問題，推動(dòng)企業(yè)科學(xué)決策與技術(shù)創(chuàng)新。基于目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的“技術(shù)評(píng)估與預(yù)測模型”與基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警模型”雙向決策模型本質(zhì)上是企業(yè)管理決策的一種科學(xué)工具，有利于企業(yè)技術(shù)知識(shí)的可視化累積和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，有利于企業(yè)流程重造、質(zhì)量控制以及合作模式創(chuàng)新，有利于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理、偏差檢測、預(yù)警響應(yīng)等。應(yīng)注意模型應(yīng)用策略，及時(shí)建立失效預(yù)警機(jī)制，自覺維護(hù)客戶隱私，確定數(shù)據(jù)存儲(chǔ)期限。

企業(yè)檔案；大數(shù)據(jù)分析方法；技術(shù)創(chuàng)新；決策模型

引言

大數(shù)據(jù)分析方法是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的方法之一，可以幫助企業(yè)從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和問題，實(shí)現(xiàn)從“數(shù)據(jù)分析能力”向“數(shù)據(jù)決策能力與優(yōu)勢”的轉(zhuǎn)化。企業(yè)檔案是企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)和信息資源的重要組成部分，具有知識(shí)創(chuàng)新性、不可替代性，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對于企業(yè)而言，抓住大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的技術(shù)機(jī)遇，將大數(shù)據(jù)分析方法運(yùn)用在企業(yè)檔案信息資源分析挖掘上，可推動(dòng)企業(yè)科學(xué)決策和技術(shù)創(chuàng)新。

“技術(shù)創(chuàng)新的本質(zhì)就是組織利用知識(shí)創(chuàng)造出新知識(shí)的過程”[1]，拓寬“技術(shù)創(chuàng)新”的外延，將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新界定為“企業(yè)管理決策思維創(chuàng)新”。根據(jù)朱東華等提出的大數(shù)據(jù)環(huán)境下面向技術(shù)創(chuàng)新管理的雙向決策模型[2]，即從“技術(shù)評(píng)估與預(yù)測”“技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警”兩個(gè)方面構(gòu)建適用于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新管理的新方案，以及王毅等提出的“國有企業(yè)檔案大數(shù)據(jù)管理與技術(shù)創(chuàng)新模型”[3]理論基礎(chǔ)，探討檔案大數(shù)據(jù)分析方法與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析方法，構(gòu)建企業(yè)檔案大數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)創(chuàng)新雙向決策模型。該模型本質(zhì)上是企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法的管理決策思維外化而成的科學(xué)決策工具。

一、雙向決策模型的內(nèi)容框架

雙向決策模型主要由兩部分組成（如圖1所示）：右側(cè)部分顯示該模型遵循“數(shù)據(jù)采集——數(shù)據(jù)預(yù)處理及存儲(chǔ)——數(shù)據(jù)分析挖掘——數(shù)據(jù)應(yīng)用”的數(shù)據(jù)生命周期，主要功能是為模型構(gòu)造提供思維依據(jù)；左側(cè)顯示模型主體部分，主要由兩部分——技術(shù)評(píng)估與預(yù)測模型和技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警模型構(gòu)成。左側(cè)主體雙向決策模型建立的基礎(chǔ)是“企業(yè)檔案信息資源”板塊和“大數(shù)據(jù)環(huán)境下云計(jì)算平臺(tái)”板塊，前者為雙向決策模型提供數(shù)據(jù)來源，后者為雙向決策模型提供存儲(chǔ)和運(yùn)行平臺(tái)。主體第一部分為目標(biāo)驅(qū)動(dòng)技術(shù)評(píng)估與預(yù)測模型，主要功能是以傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)為手段分析挖掘企業(yè)內(nèi)部檔案信息資源，達(dá)到技術(shù)評(píng)估與預(yù)測目的；主體第二部分為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警模型，主要功能是以自組織動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)為手段分析挖掘企業(yè)外部有價(jià)值的檔案信息資源，預(yù)

警突發(fā)情況，達(dá)到技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警目的。需要說明的是，技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警模型、技術(shù)評(píng)估與預(yù)測模型中各自運(yùn)用的大數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)是相通的，在實(shí)際分析中可根據(jù)需要選擇。

圖1 企業(yè)檔案大數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)創(chuàng)新雙向決策模型

（一）目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)評(píng)估與預(yù)測模型

技術(shù)評(píng)估與預(yù)測模型著眼于企業(yè)內(nèi)部檔案信息資源，以“目標(biāo)驅(qū)動(dòng)決策”展開。對于企業(yè)管理者而言，首先需要弄清楚目標(biāo)需求。基于目標(biāo)驅(qū)動(dòng)，通常采取傳統(tǒng)意義上的大數(shù)據(jù)分析挖掘方法，經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、分析挖掘，從企業(yè)檔案信息資源中獲取推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新知識(shí)、觀點(diǎn)或者管理思維。然而對于傳統(tǒng)意義上十大類企業(yè)檔案信息資源，企業(yè)管理者的目標(biāo)需求不同，分析挖掘的企業(yè)檔案信息資源種類也不同。因此，企業(yè)管理者在運(yùn)用技術(shù)評(píng)估與預(yù)測模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)具體問題具體分析。

對于企業(yè)科研開發(fā)、儀器設(shè)備等技術(shù)類檔案而言，通過分析挖掘，實(shí)現(xiàn)對潛在技術(shù)信息的發(fā)現(xiàn)與可視化，企業(yè)管理者可以評(píng)估技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)并預(yù)測技術(shù)發(fā)展趨勢。美國佐治亞理工大學(xué)Alan

Porter教授提出以“技術(shù)機(jī)會(huì)分析”方法為核心的“技術(shù)挖掘”理論[4]，可以為企業(yè)管理者針對技術(shù)類檔案分析挖掘提供借鑒。通過整合專家知識(shí)和文獻(xiàn)計(jì)量方法，將與某特定新興技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域的科技文獻(xiàn)采集、處理、分析挖掘，進(jìn)而發(fā)掘該技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的核心企業(yè)、技術(shù)的實(shí)時(shí)變化和與該技術(shù)企業(yè)聯(lián)系密切的相關(guān)技術(shù)參與者間的關(guān)系并可視化展示，從而掌握技術(shù)競爭情報(bào)，預(yù)測創(chuàng)新路徑。在利用文獻(xiàn)計(jì)量法時(shí)采用“自然語言處理技術(shù)”“主題詞簇技術(shù)”等，實(shí)現(xiàn)對噪聲數(shù)據(jù)的清洗與合并。

對于經(jīng)營管理類、生產(chǎn)管理類檔案，企業(yè)管理者可以運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、分類回歸分析、時(shí)序分析等方法，實(shí)現(xiàn)企業(yè)檔案潛在規(guī)律模式的發(fā)現(xiàn)與可視化，形成新的管理思維，做出精確的市場趨勢預(yù)測和企業(yè)管理模式的轉(zhuǎn)變，進(jìn)而實(shí)施更加有效的市場營銷戰(zhàn)略，提升企業(yè)競爭力。以樂購公司經(jīng)營管理中會(huì)員卡顧客數(shù)據(jù)為例。樂購公司的會(huì)員卡中記錄顧客購物商品信息，樂購公司通過顧客信息挖掘并分類，得出顧客購買商品間的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)而調(diào)整策略，使樂購的非食品類產(chǎn)品和服務(wù)類產(chǎn)品銷售大大增加；同時(shí)樂購公司通過精確的實(shí)驗(yàn)分析，將會(huì)員卡用戶細(xì)分，針對不同用戶提供不同的優(yōu)惠促銷活動(dòng)。優(yōu)惠券的答復(fù)率在直銷業(yè)一般為2%，樂購公司在匯率支付的年度大型樂購700萬優(yōu)惠券中答復(fù)率高達(dá)20%。通過精確的用戶細(xì)分，樂購公司不僅提升客戶的忠誠度，更在業(yè)績方面居于市場領(lǐng)先地位。

（二）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警模型

數(shù)據(jù)時(shí)代，任何一種信息都可能為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來新思維。對于企業(yè)而言，不僅應(yīng)該關(guān)注自身擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，更應(yīng)關(guān)注企業(yè)外部與企業(yè)相關(guān)的有價(jià)值信息。企業(yè)應(yīng)通過實(shí)時(shí)建檔，利用最新的大數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，充分掌握新興技術(shù)和競爭對手態(tài)勢、市場最新動(dòng)態(tài)，并對一切可能的情況及時(shí)做出反應(yīng)與預(yù)警，這正是技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警模型要解決的問題。

與目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)評(píng)估和預(yù)測模型不同，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警模型更能體現(xiàn)出自組織動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測的特點(diǎn)。通過在線實(shí)時(shí)監(jiān)測技術(shù)與主動(dòng)爬蟲技術(shù)，自動(dòng)獲取和收集散落在互聯(lián)網(wǎng)上有價(jià)值的社交數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)、政府政策、市場動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)以及金融交易數(shù)據(jù)等，經(jīng)過機(jī)器的算法訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)輿情、偏差檢測分析，能夠追蹤輿情的最新動(dòng)態(tài)，分析挖掘新興技術(shù)及競爭對手的最新動(dòng)態(tài)，做出及時(shí)有效反應(yīng)，達(dá)到監(jiān)測與預(yù)警目的。以因百威啤酒而名揚(yáng)世界的安海斯——布希公司為例，該公司通過大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，自組織實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測與公司相關(guān)的競爭對手和分銷商數(shù)據(jù)，不僅了解競爭對手產(chǎn)品的陳列、定價(jià)及貨架空間等情況，同時(shí)還從大量分銷商銷售數(shù)據(jù)中獲得本公司產(chǎn)品在零售環(huán)節(jié)的詳細(xì)情況，掌握市場最新動(dòng)態(tài)，從而開展效果更佳的營銷活動(dòng)。

二、雙向決策模型的特點(diǎn)

（一）基于“大檔案觀”多元化的數(shù)據(jù)來源

企業(yè)檔案呈現(xiàn)4V特征：Variety（模態(tài)繁多但不便于存儲(chǔ)）、Volume（體量浩大但分析周期長）、Velocity（生成快速但難以捕捉）和Value（價(jià)值巨大但密度很低，較難控制）[3]。在這種情況下如果企業(yè)檔案管理者依然把企業(yè)檔案視為傳統(tǒng)意義上的十大類企業(yè)檔案，那么企業(yè)檔案工作不僅會(huì)在社會(huì)分工中越來越邊緣化，而且不利于企業(yè)知識(shí)管理與企業(yè)檔案價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。該模型從“大檔案觀”視角研究企業(yè)檔案信息資源，既包括傳統(tǒng)意義上十大類檔案信息資源，也包括與企業(yè)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，后者利用網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行預(yù)警與監(jiān)測，同時(shí)把政府政策、市場動(dòng)態(tài)以及金融交易等數(shù)據(jù)納入其中，提升企業(yè)情報(bào)分析的全面性。

（二）數(shù)據(jù)生命周期貫穿始終，云計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ)

大數(shù)據(jù)分析方法貫穿企業(yè)檔案信息資源處理的整個(gè)生命周期，因此在構(gòu)建雙向決策模型時(shí)將“數(shù)據(jù)采集——數(shù)據(jù)預(yù)處理——數(shù)據(jù)存儲(chǔ)——數(shù)據(jù)分析挖掘——數(shù)據(jù)應(yīng)用”數(shù)據(jù)生命周期貫穿模型始終。此外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代由于企業(yè)檔案信息資源呈現(xiàn)4V特征，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和處理方法已經(jīng)不再適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境，因此該模型建立在云計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)之上，通過采用目前常用的MapReduce并行處理系統(tǒng)運(yùn)行算法、基于Hadoop開源的分布式文件系統(tǒng)（HDFS）及谷歌的BigTable等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有效采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)和質(zhì)量管理。

（三）多種大數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)的有效結(jié)合

分析企業(yè)檔案信息資源時(shí)，可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等大數(shù)據(jù)分析方法不僅單獨(dú)運(yùn)用，也可相輔相成地綜合運(yùn)用，因此該模型充分吸納這幾種常見的大數(shù)據(jù)分析方法。具體來說，基于目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析方法有文獻(xiàn)計(jì)量法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、分類回歸分析、時(shí)序分析、可視化分析、語義引擎等，運(yùn)用具體技術(shù)包括文本萃取、自然語言處理、主體詞簇等；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)分析方法有網(wǎng)絡(luò)輿情法、偏差監(jiān)測法，常用的技術(shù)主動(dòng)爬蟲、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

（四）雙向決策模型的本質(zhì)特點(diǎn)——企業(yè)管理決策的有效工具

目前對于企業(yè)管理者而言，“企業(yè)高層越來越依靠基于數(shù)據(jù)分析的企業(yè)管理決策，而不是靠直覺的經(jīng)驗(yàn)管理決策?！盵5]大數(shù)據(jù)分析方法作為定量分析方法的工具，勢必會(huì)對企業(yè)運(yùn)行管理、生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程、管理決策產(chǎn)生影響。為促進(jìn)企業(yè)管理決策科學(xué)，雙向決策模型的構(gòu)造將大數(shù)據(jù)分析方法運(yùn)用在企業(yè)檔案信息資源挖掘上。而“任何一個(gè)管理活動(dòng)都會(huì)有管理工具，任何管理工具都有物質(zhì)與意識(shí)兩種不同的表現(xiàn)形式?！盵6]根據(jù)管理工具的不同，檔案管理可以分為檔案物理管理和檔案邏輯管理。企業(yè)經(jīng)營者運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法管理企業(yè)檔案信息資源實(shí)質(zhì)是一個(gè)邏輯管理過程。企業(yè)經(jīng)營者在決策前，首先要擁有運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析企業(yè)檔案信息資源的思維，然后將該思維外化為規(guī)則符號(hào)構(gòu)成企業(yè)決策模型，成為企業(yè)決策的有效工具。

因此，可以說雙向決策模型由大數(shù)據(jù)分析方法外化而成，其本質(zhì)是企業(yè)管理決策的有效工具。

三、雙向決策模型的優(yōu)勢

雙向決策模型的本質(zhì)是企業(yè)管理決策的有效工具，對模型的優(yōu)勢性分析需要結(jié)合企業(yè)管理中的具體理論與實(shí)踐。近年來出現(xiàn)企業(yè)知識(shí)管理、集成管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等專門研究領(lǐng)域?！肮芾砭褪侵贫Q策。”[7]企業(yè)知識(shí)管理、集成管理、風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)質(zhì)是決策過程。因此本文主要從企業(yè)知識(shí)管理、集成管理、風(fēng)險(xiǎn)管理三個(gè)層次結(jié)合案例分析雙向決策模型，雙向決策模型優(yōu)勢分析如圖2所示。

圖2 雙向決策模型優(yōu)勢分析

（一）雙向決策模型驅(qū)動(dòng)下的企業(yè)知識(shí)管理與技術(shù)創(chuàng)新

1.有利于企業(yè)隱性技術(shù)知識(shí)的可視化累積。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，一切都可以量化，類似于企業(yè)員工的經(jīng)驗(yàn)等隱性知識(shí)可以數(shù)據(jù)化，企業(yè)隱性知識(shí)可視化展現(xiàn)已經(jīng)具備技術(shù)基礎(chǔ)。例如，對于即將退休的技術(shù)人員，通過口述訪談形式將其多年工作經(jīng)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，形成企業(yè)的業(yè)務(wù)指南或者員工技術(shù)手冊，有助于提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

2.有利于企業(yè)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。使用雙向決策模型，企業(yè)管理者可以迅速掌握企業(yè)內(nèi)部信息和外部競爭情報(bào)，掌握市場發(fā)展趨勢，精準(zhǔn)營銷。利用基于目標(biāo)驅(qū)動(dòng)技術(shù)評(píng)估與預(yù)測模型，企業(yè)可以采取與顧客交流方式，將顧客隱性需求顯性化，

滿足顧客需求；利用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)監(jiān)測與預(yù)警模型，企業(yè)可以獲取網(wǎng)絡(luò)、新聞、報(bào)紙等不同媒介上的信息，及時(shí)建檔，分析消費(fèi)者觀念變化、價(jià)值取向、市場發(fā)展趨勢等。

（二）雙向決策模型驅(qū)動(dòng)下的企業(yè)集成管理與技術(shù)創(chuàng)新

1.有利于流程重造，質(zhì)量控制。以雙向決策模型為工具，能夠幫助企業(yè)重新審視自身結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)質(zhì)量控制，推動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化重造。

2.有利于企業(yè)合作模式創(chuàng)新。雙向決策模型可以使企業(yè)管理者掌握企業(yè)內(nèi)外有價(jià)值的檔案數(shù)據(jù)，通過分析挖掘發(fā)現(xiàn)潛在的合作伙伴，促進(jìn)企業(yè)合作模式創(chuàng)新。

（三）雙向決策模型驅(qū)動(dòng)下的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理與技術(shù)創(chuàng)新

雙向決策模型為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理提供工具。通過及時(shí)建檔，對企業(yè)實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部控制，從企業(yè)檔案大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的競爭情報(bào)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)行過程中的潛在問題，把企業(yè)運(yùn)行管理過程的風(fēng)險(xiǎn)降低到最低，并對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測、評(píng)估、監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)企業(yè)對風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)控制。具體來說，企業(yè)可以使用該模型中的偏差檢測技術(shù)，從眾多檔案數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)異常情況，并參照給定模型預(yù)警響應(yīng)，達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)控制目的，減少企業(yè)損失。

四、雙向決策模型的運(yùn)用策略

雙向決策模型作為科學(xué)管理決策工具，幫助企業(yè)管理者做出科學(xué)決策，推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，但該模型并不是萬能的。谷歌在2009年預(yù)測禽流感案例被視為大數(shù)據(jù)分析預(yù)測的典型成功案例，然而谷歌的禽流感預(yù)測在最近兩年顯示不準(zhǔn)確。大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)檔案信息資源的4V特征使得很多時(shí)候收集到的檔案數(shù)據(jù)存在“變量遺漏”和“樣本偏差”，以這樣的數(shù)據(jù)為依據(jù)，得到結(jié)果可能是低效甚至是錯(cuò)誤的。

大數(shù)據(jù)分析方法只是一種工具，只能提供參考，并不能盲從，應(yīng)建立失效預(yù)警防御機(jī)制。同時(shí)由于企業(yè)檔案中包含大量個(gè)人隱私信息，要求企業(yè)管理者在分析挖掘這些檔案信息時(shí)應(yīng)正確處理商業(yè)利益與客戶隱私的關(guān)系，保護(hù)客戶個(gè)人隱私。此外，雙向決策模型運(yùn)用實(shí)時(shí)建檔方法，將使企業(yè)檔案大量增加，給企業(yè)檔案管理帶來較大壓力，因此應(yīng)設(shè)定數(shù)據(jù)合理存儲(chǔ)期限。

［1］Drucker.Post-capitalist Society[M].New York:Butterworth Heineman, 1993.

［2］朱東華.大數(shù)據(jù)環(huán)境下技術(shù)創(chuàng)新管理方法研究[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2013(4).

［3］王毅,趙淑梅.國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與檔案大數(shù)據(jù)管理安全戰(zhàn)略研究[J].檔案學(xué)通訊,2014(2).

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F272

A

1672-3805(2016)05-0001-05

2016-08-08

遼寧省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展課題“遼寧省企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與檔案大數(shù)據(jù)分析方法研究”（2016lslktzdian-30）

李晶偉（1991-），男，中國人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)闄n案管理。