大數據下高校檔案管理模式的改革和創新

摘 要：隨著移動互聯網技術、計算機技術的深度融合和發展，逐漸步入大數據時代，大數據技術影響著人們生活的方方面面，并對各個領域的生產生活產生了較大影響。在大數據技術的不斷改革發展背景之下，高校的檔案管理模式面臨著較大的挑戰，過去傳統陳舊的檔案管理方式已經不能滿足大數據時代對檔案管理的新要求。新的歷史時期，伴隨著高校教育制度的深度改革與發展，各種需要整理儲存的檔案種類越來越多，越來越復雜，工作量日益增大，無疑給檔案管理工作人員帶來了極大的難題，如果一直沿用傳統的檔案管理方式，勢必會投入更多的資金和人力成本，很容易因為人為因素導致大量有價值的檔案信息丟失、損壞、遺棄，對提高檔案管理效率產生了不利影響。針對這一現狀就需要依托大數據技術，注重做好檔案管理模式的改革與創新，以更好地適應新時代的發展要求。文章主要結合實際工作經驗，探討了大數據背景下高校檔案管理模式的改革和創新，以期能夠促進高校檔案管理工作順利、高質量發展。

關鍵詞：大數據；高校檔案管理模式；改革創新

中圖分類號：G647 文獻標識碼：A

大數據技術是由移動互聯網、云計算和社交網站等現代化信息技術相結合而發展的時代產物，其被廣泛應用到學術、商業和科學技術等諸多領域。大數據技術的深度融合和普及運用給人們的生產、生活及學習帶來了很多便利，促使人們的生活方式發生了翻天覆地的變化。在大數據背景之下，高校檔案管理工作也需要順應時代的發展要求，摒棄傳統、低效率的檔案管理模式，借助大數據技術不斷改革創新高校檔案管理工作，以此來發揮檔案管理的使用功能，更好地滿足師生的實際需求，推動高校檔案管理工作高質量開展，為深度挖掘和高效利用檔案信息資源奠定堅實基礎。

一、大數據的基本概念

1.大數據定義

大數據是指規模龐大、復雜度高且難以使用傳統技術來處理和分析的數據集合。這些數據集合通常包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，并涵蓋多個領域和來源。大數據的特點主要包括四個方面：V4（Volume，Variety，Velocity和Value）。Volume（體量）指的是大數據的規模非常龐大，以至于無法使用傳統的數據管理和處理方法展開處理；Variety（多樣性）指的是大數據來自多個不同的來源和格式，包括文本、圖像、音頻等非結構化數據以及數據庫、日志和傳感器數據等結構化數據。因此，需要具備處理不同數據類型的能力；Velocity（速度）指大數據的產生和流動速度非?？?，需要實時或準實時展開處理和分析，并及時作出反應；Value（價值）指的是從大數據中挖掘出有用的信息和洞察力，為決策制定和業務增長帶來真實的價值。大數據對于各行各業都具有重要的作用，可以幫助企業和組織發現新的商機和趨勢，提高決策的準確性和效率，改進產品和服務的質量以及優化運營和管理等方面。

2. 數據劃分

在大數據技術應用背景下，數據劃分是指將龐大的數據集合劃分為更小、更易處理的數據塊或數據集。數據劃分可以提高數據處理和計算的效率，并充分利用并行計算等技術，以加快數據分析和挖掘的速度。在大數據技術應用背景下，常見的數據劃分方法有垂直切割、水平切割、哈希劃分、范圍劃分和樣本劃分。垂直切割（Vertical Partitioning）是按照屬性或字段劃分數據庫，將具有相同屬性的數據存放在一起。這種劃分方式可以提高查詢效率，降低數據冗余；水平切割（Horizontal Partitioning）是根據記錄或行來劃分數據庫，將相同類型或相關的數據分配到不同的節點上。這種劃分方式可以提高并行處理的能力，加快數據處理速度；哈希劃分（Hash Partitioning）依據數據的哈希值將數據劃分到不同的節點上，確保數據在各個節點上均勻分布。這種劃分方式適用于需要負載均衡和分布式處理的場景；范圍劃分（Range Partitioning）根據某個屬性的值范圍將數據劃分到不同的節點上，如按照時間范圍劃分數據。這種劃分方式適用于按照某個屬性連續查詢或分析的場景；樣本劃分（Sampling Partitioning）是通過抽樣的方式將數據劃分為訓練集和測試集，用于機器學習和模型驗證等任務。數據劃分的目的是根據具體需求將大數據集合劃分為更小、更易處理的數據塊，以提高數據處理效率和性能。劃分策略的選擇取決于數據的特點、處理需求和系統架構等因素。

二、大數據背景下高校檔案管理工作的特點

1.檔案數量龐大

隨著高等教育的普及和高校規模的擴大，高校檔案數量快速增長。每年招生和畢業的學生人數眾多，加上員工、教師和校友的檔案，使得高校檔案數量呈現指數級增長。高校檔案涵蓋了不同類別的數據，包括學生的個人信息、成績記錄、課程選修信息、獎勵和處分情況、教職工履歷、著作研究成果、專業資質以及校友信息、捐贈記錄等。這些數據來自不同的部門和系統，格式和結構各異。檔案管理需要實時更新和維護，從學生入學到畢業以及員工的聘用與離職等過程都會產生新的檔案記錄。同時，學生和教職工的個人信息可能會發生變化，導致檔案需要及時更新。高校檔案通常需要長期保留，以滿足法律法規的要求和學校內部的信息管理需求。學校需要妥善保存學生和教職工的檔案，為后續的教育、科研和管理提供支持。在很多高校檔案中往往會涉及大量個人隱私信息，如姓名、身份證號碼和成績等，需要嚴格保護。學校在處理和存儲檔案數據時，必須遵守相關的法律法規，確保數據安全和隱私保護。面對這些特點，高校需要采用高效的大數據技術和管理策略來處理和管理檔案數據。借助大數據技術，高?？梢哉归_數據清洗、整合和分析，挖掘出有用的信息，為學生管理、教學評估和科研分析提供支持。

2.檔案開發利用呈現多元化

在大數據背景下，高校檔案開發利用呈現出多元化的特點。大數據技術能夠實現各類數據的整合與共享，打破信息孤島，促進高校內部及與外部合作伙伴的數據資源整合，為檔案開發利用提供更加豐富的數據支持。新技術的應用也能夠促進不同學科之間的融合，為高校檔案開發利用提供了跨學科的研究視角和方法。例如，通過將檔案管理與計算機科學、數據分析等學科相結合，可以實現對檔案資源的創新性開發利用。基于大數據技術，高校檔案可以提供更加多元化的服務。此外，通過數據分析，可以為學生提供個性化的學習建議、教師評價等，也可以為行政管理、教學研究等提供數據支持。同時，大數據技術為高校檔案開發利用提供了智能化應用的可能。

3.檔案價值的精細化、準確化

在大數據背景下，高校檔案價值的精細化和準確化特點主要表現在以下幾個方面：第一，數據挖掘與分析。利用大數據技術，高校檔案可以深入挖掘和分析數據，從而發現隱藏在大量數據中的有價值信息。例如，通過分析學生成績、教師教學評價等數據，可以挖掘教學質量的關鍵因素，為提高教育質量提供依據；第二，個性化服務?；诖髷祿治?，高校檔案可以提供更加個性化的服務。例如，通過分析學生的學習習慣和興趣愛好，可以為學生推薦合適的學習資源，提高學習效果；第三，精細化管理。大數據技術可以幫助高校實現檔案的精細化管理。例如，通過收集和分析校園設備設施使用情況、能源消耗等數據，可以實現對資源的精細化管理，提高資源利用效率；第四，實時監控與預警。利用大數據技術，高校檔案可以實時收集和分析各類數據，實現對教學質量、校園安全等方面的實時監控和預警，提高應急響應能力；第五，決策支持?；诖髷祿治?，高校檔案可以為決策者提供更加準確、全面的信息支持，幫助決策者制定更加科學、合理的決策。

三、大數據下高校檔案管理模式的改革和創新

1.構建統一的數據平臺

構建統一的高校檔案管理數據平臺是打破信息孤島、提高數據利用率的重要舉措。因此，需要整合高校不同部門和系統的檔案數據，建立統一的數據模型和標準，使不同數據源的檔案數據可以無縫連接和共享。通過數據集成，確保數據一致性和完整性，減少重復數據存儲，提高數據利用效率。建立統一的檔案管理系統或平臺，實現對各類檔案數據的集中管理。該系統應具備強大的權限控制機制，根據不同角色和職責劃分數據訪問權限，保護數據安全和隱私。建立數據質量監控機制，及時發現和解決數據質量問題。通過數據清洗和糾錯，確保檔案數據的準確性和完整性，提高數據利用價值。利用大數據技術和分析工具，挖掘和分析檔案數據。通過數據分析，發現學生學習和發展的規律、教職工的科研成果等有價值的信息，為教學管理和決策提供支持。推動高校檔案數字化轉型，將紙質檔案逐步轉化為數字化檔案，實現檔案的電子化、智能化存儲和查詢。數字化轉型可以極大地提高數據檢索和利用效率，方便檔案管理和共享。集成高校檔案管理系統與其他相關系統，如教務管理系統、人事管理系統等。實現系統之間的互聯互通，實時更新數據，減少人工操作和數據重復輸入，提高工作效率。

2.引入智能化技術

引入人工智能（AI）、機器學習等智能化技術可以幫助高校實現檔案管理的自動化和智能化，提高工作效率和數據利用價值。利用光學字符識別（OCR）技術掃描和識別紙質檔案，將檔案中的文字轉換為可搜索和可索引的電子文本；通過自動索引，可以快速定位和檢索檔案文件，提高檔案管理的效率。借助機器學習和自然語言處理（NLP）技術，對檔案文件智能分類和歸檔；通過訓練模型，系統可以自動識別檔案文件的類別、內容和重要性，并將其自動歸檔到相應的文件夾或數據庫中；通過分析學生或教職工的檔案數據和偏好，利用推薦算法和機器學習技術為其提供個性化的檔案推薦和智能檢索功能。用戶可以更快速地找到所需的檔案文件或信息。利用機器學習技術監控檔案數據的質量，并自動檢測和修正數據中的錯誤或缺失；通過自動糾錯，確保檔案數據的準確性和完整性。應用機器學習和數據挖掘技術，對檔案數據深度分析和挖掘，從中發現有價值的信息和洞察力，可以用于學生學業預測、教師績效評估和科研成果分析等方面。同時，利用智能化技術實現檔案審批和流程管理的自動化。

3.開展個性化服務

依托大數據技術，高校可以開展個性化高效的檔案服務，提供更好的用戶體驗和支持。第一，個性化檔案查詢?；诖髷祿夹g和用戶行為分析，記錄和分析學生、教職工等用戶的檔案查詢行為，建立個性化檔案查詢推薦模型。根據用戶的偏好和歷史查詢記錄，為用戶提供個性化的檔案查詢結果和推薦；第二，智能檔案檢索和瀏覽。利用機器學習和自然語言處理技術，對檔案展開智能化的檢索和分類，提供更快速和準確的檔案瀏覽體驗。用戶可以根據關鍵詞、時間范圍和檔案類型等條件實行高效檢索和瀏覽；第三，學習檔案個性化分析。通過大數據分析學生的學習檔案數據，如成績、選課記錄和學業計劃等，為學生提供個性化的學習支持和指導。通過挖掘學生的學習行為和模式，推薦適合學生的課程、教材和輔導資源等，幫助學生提高學習效果和成績；第四，教職工績效評估。利用大數據技術分析教職工的檔案數據和科研成果，為教職工提供個性化的績效評估和發展建議。通過綜合評估教職工的教學質量、科研成果和師德表現等，提供針對性的培訓和支持措施；第五，校友檔案管理和服務。利用大數據技術整合和管理校友的檔案數據，為校友提供個性化的服務和支持。通過對校友檔案的分析和挖掘，了解校友的需求和興趣，提供針對性的活動、招聘信息和捐贈項目等。

4.推進實時監控與預警

依托大數據技術實現對檔案管理過程的實時監控和預警，能夠進一步提高高校檔案管理的應急響應能力，保證數據安全。要想實現這一目標，需要利用大數據技術，實時采集各類檔案數據，實現數據的快速整合與分析。對于分散在各個部門、系統的檔案數據，可以通過數據交換、數據抽取等技術手段來整合，形成完整的數據視圖。運用數據挖掘、機器學習等技術，對檔案數據深入分析，發現數據背后的規律和趨勢。同時，通過數據挖掘，可以及時發現異常數據和潛在風險，為應急響應提供依據。根據數據分析結果，建立針對檔案管理過程的預警機制。例如，可以設置數據異常波動、訪問量激增等預警指標，當指標超過預設閾值時，自動觸發預警信號，提醒相關人員采取措施。依據大數據技術，實現對檔案管理過程的實時監控。當預警信號發出時，可以快速定位問題，采取相應措施來處理。同時，實時監控可以確保檔案數據的安全，及時發現并防范安全風險。管理期間要采取一系列措施保障檔案數據的安全，如數據加密、訪問控制、權限管理以及數據備份與恢復等。此外，還需定期對檔案管理系統展開安全檢查和漏洞修復，提高系統的安全防護能力。定期組織應急演練，檢驗預警機制和應急響應能力的有效性，并加強相關人員的大數據技術培訓，提高他們應對突發情況的能力。

四、結語

綜上所述，高校檔案管理工作是高校教書育人的重要組成。新時期，通過大數據技術與高校檔案管理工作的有機融合，實現檔案管理工作的高效創新與改革，更好地推動高等教育的高質量發展。今后，在高校檔案管理工作開展過程中，應該明確大數據時代高校檔案工作特點的基礎上構建完善的檔案管理模式，及時轉變傳統的思維和理念，加強大數據技術的深度融合，推動高校檔案管理工作高質量開展。

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（作者單位：南昌師范學院）

作者簡介：王于萍（1972—），女，漢族，江西贛州人，本科，中級八級，研究方向：檔案管理。