大數據分析方法在企業檔案管理中的應用

劉強

【摘 要】隨著大數據時代的到來，大數據分析方法也應運而生。企業檔案管理作為企業內部決策和管理中的重要基礎，要針對現階段社會發展對企業檔案管理的新要求，加強對大數據分析方法的應用，提高企業檔案資源管理質量，實現對企業檔案信息數據的關聯分析，促進資料搜索和前景預測的信息化，本文就將針對大數據分析方法在企業檔案管理中的應用進行分析。

【關鍵詞】大數據分析方法;企業檔案管理;檔案數據資源

1.大數據分析方法在企業檔案管理應用現狀

1.1有關大數據的探究活動更加深入

2008年，全世界最權威的學術期刊《科學》開設了大數據專欄，有效的帶動了國內外專家學者對大數據的學術分析和探究。在持續進行的研究活動中，對大數據的分析已經能夠基本分為四大部分，它們分別是科學、技術、應用和工程四個領域。現階段，學術界研究比較深入的還是大數據技術和大數據應用這兩大方向。2012年美國政府斥資2億美金致力于大數據相關項目的展開，這更有力的促進了大數據的研究活動的實際開展。當前，隨著研究的不斷深入，我們對大數據的整體掌握情況已經更加系統和全面，縱向把握的準確度不斷提高，已經基本具備了從海量數據中獲取所需內容的能力，企業利用大數據進行創新和決策的能力也在不斷增強。

1.2企業內部創新決策強調大數據分析方法

創新是企業處于競爭不敗之地的關鍵，在企業技術創新方面，企業高層領導和創新工作者已經逐漸認識到大數據分析方法的有效性和重要性，并不斷在實際創新決策過程中實踐大數據分析方法。企業的決策者要隨著社會的發展和環境的變化而不斷轉變傳統思維方式。大數據分析方法是一種優越的分析手段，通過嚴謹的定量分析，能夠對企業內部的管理活動、生產活動和決策活動產生有利的影響。除此之外，大數據分析方法對企業內部檔案資源的管理水平的提高也有著不可忽視的作用。

1.3檔案資源是企業做出決策的依據

企業在進行相關決策的時候必須要保證信息數據的準確性，否則容易導致決策無效。所謂企業檔案是指企業在日常生產經營過程中形成的各種形式的對國家或者社會、職工具有保留意義的文件材料，企業的檔案能夠讓企業更好地采集和搜索相關信息，通過最優方式對信息進行開發和利用，屬于企業的無形資產。隨著信息技術和互聯網應用的飛速發展，大數據已經得到了企業領導的更多重視，由此可以看出在企業檔案管理中提高大數據技術的應用對于提高企業競爭力具有重要意義。

2.企業利用大數據分析方法進行檔案數據管理的建議

2.1數據質量管理提升企業檔案數據的資源品質

當前企業的數據大都呈現出了4V特點，傳統的數據管理形式已經不能滿足對數據的處理和分析，目前使用比較廣泛的是數據并行處理系統和非關系型的數據庫，將ETL工具移入到云計算平臺系統對于數據的清洗、重復檢測和缺失數據處理、邏輯錯誤檢測都有重要意義，有利于保證企業檔案數據資源的數據質量。

2.2可視化分析提升企業檔案數據資源可理解性

大數據的可視化分析就是在大數據自動分析數據的同時，利用可視化界面和人機交互技術提高人對數據的洞察力。企業檔案數據資源的可視化分析就是將檔案數據生成各種報表以及文本、視頻等，方便決策制定者理解運用。以企業中的文本數據可視化為例，標簽云是目前比較流行的文本可視化技術，能夠將檔案文本中潛在的主題進行分類、邏輯結構和詞頻重要度直觀的展現出來，成為企業決策的依據，相類似的還有很多不同類型的檔案信息可視化技術，如網絡數據可視化、時間序列可視化等。

2.3語義引擎實現企業檔案數據資源的智能提取

信息時代下全球信息儲存量暴漲，傳統的百度搜索引擎僅僅能夠滿足對關鍵詞的匹配搜索，檢索的準確率比較低，檢索結果的關聯度也不強。實現高質量的搜索體驗和智能提取是語義搜索引擎的主要優勢。語義引擎是在語義網的發展帶動下來實現語義搜索的引擎，能夠通過分析搜索者的語義檢索請求來理解搜索者的真正意圖，對語義分析通過語言處理進行概念匹配。企業人事檔案中應用語義引擎，能夠分析該檔案中人的職務和級別，提取出姓名、級別、時間等關鍵信息，提高檢索命中率。

2.4數據挖掘發現企業檔案數據資源的隱性價值

數據挖掘又稱為數據庫知識再發現，就是分析數據之間的關聯性。主要的數據挖掘方法有機器學習法和神經網絡方法等。在大數據分析中，數據挖掘是核心，對企業來說檔案數據數據由企業正常運行管理中形成的檔案數據和企業運行過程中遺存在互聯網上的數據組成。前者通過運用聚類、關聯等方式對企業內部數據進行挖掘，為創新人員的決策提供數據支持，后者通過網絡輿情及時跟蹤獲得市場前沿信息，調整企業的競爭策略。

2.5趨勢預測分析實現企業檔案數據資源的價值創造

企業檔案數據資源預測分析是在企業檔案數據資源數據挖掘的基礎之上，發現適合模型，將企業檔案數據輸入該模型使得企業技術創新人員達到預測性的判斷效果，實現價值的創造。一個典型的例子即是市場預測問題，企業技術創新者可以根據檔案數據預測某件產品在未來六個月內的銷售趨勢走向，進而進行生產、物流、營銷等活動安排。具體來講企業可以通過數據時間序列分析模型預測產品銷售旺季和淡季顧客的需求量，從而制定針對獨特的營銷策略，減少生產和銷售的波動性，獲得利潤和競爭優勢。預測分析在大數據時代彰顯出企業檔案數據資源獨特的魅力。

3.大數據分析方法運用于企業檔案管理中應當注意的問題

3.1控制成本

在使用大數據分析方法時要借助工具和運算時間，尤其是分析某些內容繁雜的信息數據時，企業往往很難控制好投入科技成本。這就要求企業應該提高對成本的控制能力，盡量用少的成本換取高質量的數據信息。想要達到這個效果，最重要的是采用好的大數據分析工具，在減少投入成本的同時獲得更多的利潤增加值。

3.2增強時效性

“大數據具有極強的動態性，在分析各種數據信息時要認識到這種動態性給分析工作提出的要求，提高面對信息的反應速度和處理能力。對于變化特別快的數據更要做到即時處理，否則數據信息的時效性將無法保證。因此，制約著大數據分析方法方法在企業檔案管理活動中發揮作用的重要問題就是時效性不高。事實上，大數據分析方法的關鍵環節就是建模環節，在數據建模過程中，要保持高度的敏感性和靈活性，保證模型與新更新數據之間不脫節，否則新建立的模型也只能是沒有意義的模型。

3.3重視人文情感

除了上述問題之外，大數據分析方法在企業管理檔案的具體活動中還存在一個明顯的問題，就是忽視人文感情，不能夠到位的表述出用戶的情感。盡管大數據分析方法在能夠高效率、便捷的分析處理各種企業檔案資源和海量信息，但其本身也只是一種科學的機器運算方法，對人文精神的體會根本無法進行。

總之，在大數據時代，應用大數據分析方法，有助于企業決策者從海量檔案數據中提取重要的知識，發掘隱藏在數據背后潛在的規律，對于企業檔案數據資源開發利用擁有重大的現實意義和深遠影響。大數據思維，將極大地推動優化企業管理，科學化決策，并能有效提升企業自身技術創新能力，同時有效平衡成本、時效、情感等問題，確保企業在市場的激烈競爭中保持巍然屹立的姿態。

【參考文獻】

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