大數據時代下檔案信息化管理工作分析

摘要：為滿足現代社會對檔案管理高效、安全及動態數據處理的需求，本文分析了大數據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，實現了檔案信息化管理在大數據環境下的有效適應與優化改進，以此為相關人員提供實踐參考。

關鍵詞：大數據；檔案信息化管理；數據檢索；數據整合

DOI：10.12433/zgkjtz.20243640

隨著互聯網技術和移動通信技術的飛速發展，檔案管理活動產生的數據量呈指數級增長，不僅改變了傳統檔案管理的規模、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。因此，深入分析大數據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實意義。

一、大數據時代下檔案信息化管理工作的現狀

大數據時代下，檔案信息化管理工作已經邁入了全新的階段。目前，掃描、數字錄入等技術手段將原始資料轉換為電子數據。隨著云計算技術的普及應用，部分機構開始采用基于云服務的存儲解決方案，這不僅提升了數據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，信息檢索系統已經較為普遍地支持關鍵詞搜索、元數據標簽篩選等功能，并逐漸集成人工智能技術以優化檢索效率和精確度。同時，在處理結構化與非結構化數據方面，信息化管理系統開始采用先進的數據庫管理技術和大數據分析工具以提高整合效率。盡管存在挑戰和需求日益增長，在總體上看，檔案信息化管理正逐步向更高效、更智能、更安全的方向發展，并且在眾多領域內形成了標準操作流程[1]。

二、大數據時代下檔案信息化管理工作中存在的問題

（一）數據檢索難度高

大數據時代下，檔案信息化管理工作的信息量呈指數級增長，但有效檢索信息的技術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，用戶仍然在海量數據中難以迅速定位所需信息。而且在進行跨庫或跨系統檢索時，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]。目前多數檔案信息管理系統的檢索形式為關鍵詞搜索，但關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，在處理含糊不清、模糊或具有多重含義的查詢時系統效率低下。所以，在檔案信息化管理工作中提升數據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用戶或工作人員的信息檢索需求[3]。

（二）數據整合困難

在大規模數字檔案環境下，眾多類型與來源不同的數據整合顯得尤為復雜。隨著數字化轉型深入各行各業，檔案信息涉及文本、圖片、音頻、視頻等多種格式與結構，并存儲在分布式系統中，而每種類型和來源的數據有各自不同的標準和協議，這便極大程度上增加了整合過程的難度。例如，在部分公共部門內部就可能存在多個子系統或數據庫，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可能使用完全不同的軟件架構和編碼方式，難以直接將這些系統內部信息相互關聯。此外，即便在單一組織內部也會在歷史原因的影響下不同部門使用各自獨立的IT基礎設施與應用程序群體，這便造成了“信息孤島”現象，并且由于缺乏統一規范或標準流程導致整合工作進展緩慢[4]。

（三）安全風險較高

大數據時代下，隨著數據量的激增和技術的發展，數據存儲、傳輸和處理過程中的安全挑戰也日益突出。如果機構內部信息管理不當或系統存在技術缺陷，極易導致敏感數據外泄，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、內部文件等一旦被非法訪問或公開，后果極為嚴重。而且網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據。這些攻擊不僅針對數據本身，還可能破壞信息系統的正常運行，造成長時間的服務中斷[5]。同時，在多云環境和分布式存儲系統中，數據跨越多個平臺和地理位置存儲與處理時，由于不同地區有不同的法規要求和技術標準，統一的安全控制與監管難度極高。因此，在檔案信息化管理工作中強化安全防護措施、提升應對網絡攻擊能力，并確保符合地區性法規標準是迫切需要解決的問題。

（四）分析利用能力不足

雖然檔案管理機構擁有大量數據資源，但往往缺乏有效將這些數據轉化為決策支持的能力。對于部分檔案管理機構而言，當前仍然使用傳統數據庫管理系統，并未完全適配于處理海量異構數據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更新優化模型以適應快速變動的環境條件與需求變更，而多數檔案管理機構缺乏此類相關人才[6]。

三、大數據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

大數據時代下，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據集的問題。隨著數據量的不斷增加，傳統的本地存儲解決方案已經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、更高效的數據管理技術，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GB/T 22239-2019《信息安全技術 網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）與小于1ms響應時間的SSD（固態驅動器）存儲選項，確保在進行大規模并發讀寫操作時系統依然能維持高效率。在遷移現有檔案到云端時，采用分塊上傳技術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，為便于后續檢索，應進行數據分類與標簽化。對文件進行智能分類并打上元數據標簽（如日期、作者、文檔類型等），提升后續檢索效率。例如，在上傳文檔時自動識別內容并分類到“財務報告”“基本信息”或“合同協議”等預設分類中。同時，使用緩存和CDN（內容分發網絡）技術進一步加快訪問速度。即在多個地理位置部署緩存節點，用戶請求可被自動路由至最近的節點處理，從而降低延遲。此外，在軟件層面上，采用專門為云設計的數據庫管理系統如Amazon DynamoDB或Google Bigtable優化查詢性能，并允許橫向擴展以應對不斷增長的數據量。

為避免傳統關鍵詞檢索方法中用戶關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據進行索引和檢索。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，構建每個文檔的倒排索引來加速關鍵詞查找過程。設置每秒至少可處理數千次查詢請求，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鍵詞意圖識別能力。例如，在用戶輸入“歷史事件”時，系統能夠自動將查詢擴展到相關事件上。為提高用戶體驗和增強交互性，可以基于機器學習技術開發推薦系統輔助檢索功能，依托用戶歷史搜索行為和點擊率數據預測并推薦可能感興趣的內容。例如，在用戶執行搜索操作后顯示與其過去瀏覽最相似度高達90%以上內容相關聯的推薦結果。

（二）統一數據標準和協議，降低數據整合難度

為實現數據標準和協議的統一，首先需要制定包含對元數據的定義、分類體系、編碼規則等內容的檔案信息化管理規范。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范》GB/T 18894—2016確定元數據集合，并明確每個元素（如標題、創建日期、責任主體等）的命名規則及其對應值類型。對于分類體系，可以采用通用國家行業分類代碼，并要求所有檔案條目必須映射至該分類體系中相應類別。針對可能出現的非標準化數據問題，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。由于數據量較大，所以應利用Python腳本編寫自動化清洗程序，并監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整清洗邏輯。在整合過程中還需建立起持續更新且版本控制明確的“映射表”，用于解決舊系統與新標準之間的差異轉換問題。比如，在舊系統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，在映射表中統一這些稱謂到新系統定義下的唯一詞匯“UserID”。

協議方面則采用統一通信協議支撐不同系統間的數據交換。RESTful API是當下廣泛采納的網絡服務接口的設計規范，工作人員可在該規范的基礎上利用HTTP/HTTPS協議傳輸JSON或XML格式消息。所有內部系統和外部接口都需遵循API約定進行設計開發，并利用API日志記錄與監控API調用情況以便及時發現異常行為。

（三）強化安全機制，完善數據安全管理制度

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，并采用生物識別技術如指紋識別或面部識別來限定授權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性。在網絡安全方面，可以采取分層防御策略。為此，在內部網絡中部署防火墻、入侵檢測系統（IDS）和入侵預防系統（IPS），并確保這些系統每周自動更新一次規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協議來加密客戶端與服務器之間的通信，并定期更換數字證書。

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。對于用戶權限設置應遵循最小權限原則，并定期進行權限復審以去除不再需要訪問特定數據集合權限的賬戶。

（四）提高智能分析能力，培養專業人才

大數據時代，檔案信息化管理面臨著如何有效地處理和分析龐大的數據集以提取有價值的信息的問題。為提高檔案管理的數據分析能力，則需應用智能化技術提高分析能力。對此，工作人員可以引入機器學習和人工智能（AI）算法實現自動化的數據解讀和模式識別。例如，部署基于Python語言開發的TensorFlow或PyTorch框架構建預測模型，并對歷史檔案數據進行訓練。假設某具體項目需要分析過去5年內10萬份文檔中的趨勢和異常情況，則可使用深度學習網絡如長短期記憶網絡（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。

在培訓專業人才方面，則需系統地設計教育與培訓計劃。相關部門可與高等院校合作開設相關課程，并邀請行業內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，涵蓋數據科學、機器學習基礎、高級算法應用等內容，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：基礎課程面向所有員工開放，旨在提升整體數據素養；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）進行大規模數據處理，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，及時調整培訓內容和方法，以適應變化快速的技術環境，持續激發員工學習新知識和新技能的積極性。

四、結束語

綜上所述，本文主要分析了大數據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、人工智能和物聯網等先進技術的發展，將有更多創新手段應用到檔案信息化管理中。相關人員應不斷提升自身專業技能并適應新技術帶來的變革，在實踐中積累經驗和教訓，以構建更加智能、高效且透明的檔案信息化管理系統。

參考文獻：

[1]荊雪飛.大數據時代提升檔案管理工作質效探析[J].蘭臺內外，2024（22）：31-33.

[2]李媛.淺析大數據時代檔案信息化建設路徑[J].黑龍江檔案，2024（03）：190-192.

[3]羅嘉璇.大數據時代醫院檔案管理信息化的創新路徑分析[J].辦公室業務，2023（21）：102-105.

[4]郭靜，顏翠翠.淺析大數據時代檔案信息化管理面臨的問題與挑戰[J].黑龍江檔案，2023（05）：220-222.

[5]李燕華.大數據時代基層檔案信息化管理的思考[J].黑龍江檔案，2023（02）：197-199.

[6]李寧寧.試析大數據時代的檔案信息化管理[J].信息記錄材料，2022，23（11）：68-70.

（作者單位：福建省交通人力資源有限公司）