摘要：為滿足現(xiàn)代社會對檔案管理高效、安全及動態(tài)數(shù)據(jù)處理的需求，本文分析了大數(shù)據(jù)時代下檔案信息化管理工作的存在的問題，并提出了針對性的對策，實現(xiàn)了檔案信息化管理在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的有效適應與優(yōu)化改進，以此為相關(guān)人員提供實踐參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；檔案信息化管理；數(shù)據(jù)檢索；數(shù)據(jù)整合

DOI：10.12433/zgkjtz.20243640

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動通信技術(shù)的飛速發(fā)展，檔案管理活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，不僅改變了傳統(tǒng)檔案管理的規(guī)模、速度和范圍，還重新定義了檔案工作的方法和流程。在此背景下，檔案信息化管理面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。因此，深入分析大數(shù)據(jù)時代下檔案信息化管理工作的開展策略具有較強的理論價值和現(xiàn)實意義。

一、大數(shù)據(jù)時代下檔案信息化管理工作的現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)時代下，檔案信息化管理工作已經(jīng)邁入了全新的階段。目前，掃描、數(shù)字錄入等技術(shù)手段將原始資料轉(zhuǎn)換為電子數(shù)據(jù)。隨著云計算技術(shù)的普及應用，部分機構(gòu)開始采用基于云服務的存儲解決方案，這不僅提升了數(shù)據(jù)存儲的可靠性和彈性，也極大地增強了信息共享與遠程訪問能力。當前，信息檢索系統(tǒng)已經(jīng)較為普遍地支持關(guān)鍵詞搜索、元數(shù)據(jù)標簽篩選等功能，并逐漸集成人工智能技術(shù)以優(yōu)化檢索效率和精確度。同時，在處理結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面，信息化管理系統(tǒng)開始采用先進的數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析工具以提高整合效率。盡管存在挑戰(zhàn)和需求日益增長，在總體上看，檔案信息化管理正逐步向更高效、更智能、更安全的方向發(fā)展，并且在眾多領(lǐng)域內(nèi)形成了標準操作流程[1]。

二、大數(shù)據(jù)時代下檔案信息化管理工作中存在的問題

（一）數(shù)據(jù)檢索難度高

大數(shù)據(jù)時代下，檔案信息化管理工作的信息量呈指數(shù)級增長，但有效檢索信息的技術(shù)并沒有同步達到理想水平。即便采用了先進的搜索引擎和索引機制，用戶仍然在海量數(shù)據(jù)中難以迅速定位所需信息。而且在進行跨庫或跨系統(tǒng)檢索時，不同來源和格式的電子檔案常常存在兼容性和一致性問題，使得全面準確地檢索變得更加困難[2]。目前多數(shù)檔案信息管理系統(tǒng)的檢索形式為關(guān)鍵詞搜索，但關(guān)鍵詞搜索往往受限于用戶對信息需求的表述能力，而實際情況中部分用戶可能無法提供精確的搜索詞匯，這便增加了用戶的檢索難度。同時，由于缺乏足夠智能的上下文理解和語義分析技術(shù)，在處理含糊不清、模糊或具有多重含義的查詢時系統(tǒng)效率低下。所以，在檔案信息化管理工作中提升數(shù)據(jù)檢索效率與準確性是亟待解決的問題。當前需要更加智能化、個性化的搜索算法和工具以滿足相關(guān)用戶或工作人員的信息檢索需求[3]。

（二）數(shù)據(jù)整合困難

在大規(guī)模數(shù)字檔案環(huán)境下，眾多類型與來源不同的數(shù)據(jù)整合顯得尤為復雜。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入各行各業(yè)，檔案信息涉及文本、圖片、音頻、視頻等多種格式與結(jié)構(gòu)，并存儲在分布式系統(tǒng)中，而每種類型和來源的數(shù)據(jù)有各自不同的標準和協(xié)議，這便極大程度上增加了整合過程的難度。例如，在部分公共部門內(nèi)部就可能存在多個子系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫，分別記錄著財務檔案、文書檔案、人事檔案、科技檔案等不同類型檔案。這些檔案的存儲系統(tǒng)可能使用完全不同的軟件架構(gòu)和編碼方式，難以直接將這些系統(tǒng)內(nèi)部信息相互關(guān)聯(lián)。此外，即便在單一組織內(nèi)部也會在歷史原因的影響下不同部門使用各自獨立的IT基礎(chǔ)設施與應用程序群體，這便造成了“信息孤島”現(xiàn)象，并且由于缺乏統(tǒng)一規(guī)范或標準流程導致整合工作進展緩慢[4]。

（三）安全風險較高

大數(shù)據(jù)時代下，隨著數(shù)據(jù)量的激增和技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲、傳輸和處理過程中的安全挑戰(zhàn)也日益突出。如果機構(gòu)內(nèi)部信息管理不當或系統(tǒng)存在技術(shù)缺陷，極易導致敏感數(shù)據(jù)外泄，給組織帶來嚴重的信譽損失和法律責任。例如，個人隱私信息、內(nèi)部文件等一旦被非法訪問或公開，后果極為嚴重。而且網(wǎng)絡攻擊手段日益多樣化和復雜化。黑客會利用病毒、木馬、勒索軟件等各種手段進行攻擊，嘗試竊取或破壞重要檔案數(shù)據(jù)。這些攻擊不僅針對數(shù)據(jù)本身，還可能破壞信息系統(tǒng)的正常運行，造成長時間的服務中斷[5]。同時，在多云環(huán)境和分布式存儲系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)跨越多個平臺和地理位置存儲與處理時，由于不同地區(qū)有不同的法規(guī)要求和技術(shù)標準，統(tǒng)一的安全控制與監(jiān)管難度極高。因此，在檔案信息化管理工作中強化安全防護措施、提升應對網(wǎng)絡攻擊能力，并確保符合地區(qū)性法規(guī)標準是迫切需要解決的問題。

（四）分析利用能力不足

雖然檔案管理機構(gòu)擁有大量數(shù)據(jù)資源，但往往缺乏有效將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策支持的能力。對于部分檔案管理機構(gòu)而言，當前仍然使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，并未完全適配于處理海量異構(gòu)數(shù)據(jù)及進行復雜分析計算，主要缺少高效能的分析工具。同時，在實現(xiàn)高級功能如預測分析、趨勢識別或行為模式分析時需要復雜算法支持以及持續(xù)更新優(yōu)化模型以適應快速變動的環(huán)境條件與需求變更，而多數(shù)檔案管理機構(gòu)缺乏此類相關(guān)人才[6]。

三、大數(shù)據(jù)時代下檔案信息化管理工作的對策

（一）基于云存儲服務，提高存儲檢索速度

大數(shù)據(jù)時代下，檔案信息化管理工作面臨著如何快速有效地存儲和檢索龐大的數(shù)據(jù)集的問題。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，傳統(tǒng)的本地存儲解決方案已經(jīng)無法滿足高效率和低成本的需求，而云服務提供商通常具備更先進的硬件資源、更高效的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，所以采用基于云存儲服務的策略能夠顯著提高存儲檢索速度。

具體操作中，可以根據(jù)GB/T 22239-2019《信息安全技術(shù) 網(wǎng)絡安全等級保護基本要求》評估保護等級，明確帶寬容量、I/O（輸入/輸出操作）性能和延遲時間等指標（要求如表1），選擇合適的云服務提供商。例如，選擇支持至少10，000 IOPS（每秒輸入輸出操作次數(shù)）與小于1ms響應時間的SSD（固態(tài)驅(qū)動器）存儲選項，確保在進行大規(guī)模并發(fā)讀寫操作時系統(tǒng)依然能維持高效率。在遷移現(xiàn)有檔案到云端時，采用分塊上傳技術(shù)將大文件分解成多個小塊，并行上傳到云服務器，以最大限度利用帶寬，減少單一大文件傳輸可能導致的瓶頸問題。同時，為便于后續(xù)檢索，應進行數(shù)據(jù)分類與標簽化。對文件進行智能分類并打上元數(shù)據(jù)標簽（如日期、作者、文檔類型等），提升后續(xù)檢索效率。例如，在上傳文檔時自動識別內(nèi)容并分類到“財務報告”“基本信息”或“合同協(xié)議”等預設分類中。同時，使用緩存和CDN（內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡）技術(shù)進一步加快訪問速度。即在多個地理位置部署緩存節(jié)點，用戶請求可被自動路由至最近的節(jié)點處理，從而降低延遲。此外，在軟件層面上，采用專門為云設計的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)如Amazon DynamoDB或Google Bigtable優(yōu)化查詢性能，并允許橫向擴展以應對不斷增長的數(shù)據(jù)量。

為避免傳統(tǒng)關(guān)鍵詞檢索方法中用戶關(guān)鍵詞表述不清導致檢索效率下降的問題，可采用Apache Solr或Elasticsearch等搜索引擎框架對文本數(shù)據(jù)進行索引和檢索。這些工具支持全文搜索、復雜查詢語言及實時分析等功能。以Elasticsearch為例，構(gòu)建每個文檔的倒排索引來加速關(guān)鍵詞查找過程。設置每秒至少可處理數(shù)千次查詢請求，并維持查詢響應時間在50ms以下。同時引入自然語言處理（NLP）技術(shù)解決用戶表述不清晰的問題。檢索時，可利用NLP中的語義理解組件擴展關(guān)鍵詞意圖識別能力。例如，在用戶輸入“歷史事件”時，系統(tǒng)能夠自動將查詢擴展到相關(guān)事件上。為提高用戶體驗和增強交互性，可以基于機器學習技術(shù)開發(fā)推薦系統(tǒng)輔助檢索功能，依托用戶歷史搜索行為和點擊率數(shù)據(jù)預測并推薦可能感興趣的內(nèi)容。例如，在用戶執(zhí)行搜索操作后顯示與其過去瀏覽最相似度高達90%以上內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的推薦結(jié)果。

（二）統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準和協(xié)議，降低數(shù)據(jù)整合難度

為實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準和協(xié)議的統(tǒng)一，首先需要制定包含對元數(shù)據(jù)的定義、分類體系、編碼規(guī)則等內(nèi)容的檔案信息化管理規(guī)范。例如，檔案管理人員可以參照《電子文件歸檔與電子檔案管理規(guī)范》GB/T 18894—2016確定元數(shù)據(jù)集合，并明確每個元素（如標題、創(chuàng)建日期、責任主體等）的命名規(guī)則及其對應值類型。對于分類體系，可以采用通用國家行業(yè)分類代碼，并要求所有檔案條目必須映射至該分類體系中相應類別。針對可能出現(xiàn)的非標準化數(shù)據(jù)問題，如日期格式不一致或者某些字段缺失等情況應進行清洗與校正。由于數(shù)據(jù)量較大，所以應利用Python腳本編寫自動化清洗程序，并監(jiān)控清洗成功率要求達到98%以上，失敗項需要回溯源頭分析原因并調(diào)整清洗邏輯。在整合過程中還需建立起持續(xù)更新且版本控制明確的“映射表”，用于解決舊系統(tǒng)與新標準之間的差異轉(zhuǎn)換問題。比如，在舊系統(tǒng)中可能存在多種表示用戶身份信息的方式，“用戶ID”“身份編號”“用戶編號”等多種稱謂實際指向同一概念，在映射表中統(tǒng)一這些稱謂到新系統(tǒng)定義下的唯一詞匯“UserID”。

協(xié)議方面則采用統(tǒng)一通信協(xié)議支撐不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換。RESTful API是當下廣泛采納的網(wǎng)絡服務接口的設計規(guī)范，工作人員可在該規(guī)范的基礎(chǔ)上利用HTTP/HTTPS協(xié)議傳輸JSON或XML格式消息。所有內(nèi)部系統(tǒng)和外部接口都需遵循API約定進行設計開發(fā)，并利用API日志記錄與監(jiān)控API調(diào)用情況以便及時發(fā)現(xiàn)異常行為。

（三）強化安全機制，完善數(shù)據(jù)安全管理制度

強化安全機制首先要從多層次入手。首先是物理安全層面，需要對存儲檔案信息的服務器進行嚴格的實體訪問控制。例如，設置訪問門禁系統(tǒng)，并采用生物識別技術(shù)如指紋識別或面部識別來限定授權(quán)人員進入服務器房間，同時記錄所有進出情況，并確保每月至少進行一次審計檢查以驗證訪問合規(guī)性。在網(wǎng)絡安全方面，可以采取分層防御策略。為此，在內(nèi)部網(wǎng)絡中部署防火墻、入侵檢測系統(tǒng)（IDS）和入侵預防系統(tǒng)（IPS），并確保這些系統(tǒng)每周自動更新一次規(guī)則集以應對新型攻擊手段。在傳輸層上使用至少256位加密的SSL/TLS協(xié)議來加密客戶端與服務器之間的通信，并定期更換數(shù)字證書。

在應用層面上則應實施細粒度的訪問控制。對于敏感操作如修改或刪除檔案資料，需要實行雙因素認證，并確保所有操作都有詳盡日志記錄下來并保存至少5年時間以供審計之需。對于用戶權(quán)限設置應遵循最小權(quán)限原則，并定期進行權(quán)限復審以去除不再需要訪問特定數(shù)據(jù)集合權(quán)限的賬戶。

（四）提高智能分析能力，培養(yǎng)專業(yè)人才

大數(shù)據(jù)時代，檔案信息化管理面臨著如何有效地處理和分析龐大的數(shù)據(jù)集以提取有價值的信息的問題。為提高檔案管理的數(shù)據(jù)分析能力，則需應用智能化技術(shù)提高分析能力。對此，工作人員可以引入機器學習和人工智能（AI）算法實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)解讀和模式識別。例如，部署基于Python語言開發(fā)的TensorFlow或PyTorch框架構(gòu)建預測模型，并對歷史檔案數(shù)據(jù)進行訓練。假設某具體項目需要分析過去5年內(nèi)10萬份文檔中的趨勢和異常情況，則可使用深度學習網(wǎng)絡如長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）設計模型學習這些文檔中時間序列變化的復雜模式，并預測異常。

在培訓專業(yè)人才方面，則需系統(tǒng)地設計教育與培訓計劃。相關(guān)部門可與高等院校合作開設相關(guān)課程，并邀請行業(yè)內(nèi)外專家定期舉辦講座。例如，在實際操作中可以每年安排至少兩次為期兩周的集中培訓班，涵蓋數(shù)據(jù)科學、機器學習基礎(chǔ)、高級算法應用等內(nèi)容，并依托實踐項目加深理解。同時，針對不同層次員工設立不同級別課程：基礎(chǔ)課程面向所有員工開放，旨在提升整體數(shù)據(jù)素養(yǎng)；而進階課程則針對IT部門或特定項目組人員，重點教授如何使用特定軟件（如R語言、Hadoop平臺）進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，并每6個月收集一次參與者反饋及前后技能比較分析報告，及時調(diào)整培訓內(nèi)容和方法，以適應變化快速的技術(shù)環(huán)境，持續(xù)激發(fā)員工學習新知識和新技能的積極性。

四、結(jié)束語

綜上所述，本文主要分析了大數(shù)據(jù)時代下檔案信息化管理面臨的主要問題及其應對策略。未來，隨著云計算、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等先進技術(shù)的發(fā)展，將有更多創(chuàng)新手段應用到檔案信息化管理中。相關(guān)人員應不斷提升自身專業(yè)技能并適應新技術(shù)帶來的變革，在實踐中積累經(jīng)驗和教訓，以構(gòu)建更加智能、高效且透明的檔案信息化管理系統(tǒng)。

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（作者單位：福建省交通人力資源有限公司）