大數據時代職業院校檔案管理策略優化研究

摘 要：21世紀，大數據技術的崛起和應用對各行各業產生了深遠影響，檔案管理領域也不例外。據統計，全球數據量每兩年翻一倍，預計到2025年，全球數據量將達到175ZB（Zettabytes）。在如此海量的數據背景下，傳統的檔案管理方式已顯得力不從心。基于此，文章深入探討了大數據時代檔案管理的內涵，分析了當前常用的檔案管理策略及其存在的問題，并提出了針對性的優化建議。以期為職業院校檔案管理的現代化轉型提供新的思路和方向。

關鍵詞：大數據；檔案管理；策略優化

檔案是記錄社會活動信息的載體，是歷史的見證，是文化的傳承，是科學的基礎，是法律的依據，是管理的工具。檔案管理是指對檔案系統地組織、指導、協調、控制和評價的過程，是檔案工作的核心。檔案管理的目的是保證檔案的安全、完整、真實、有效以及有序以及滿足社會和個人的各種需求，實現檔案的最大價值。

隨著信息技術的發展，特別是互聯網、物聯網、云計算和人工智能等技術的廣泛應用，人類社會進入了一個數據量、數據類型和數據處理速度都呈現爆炸式增長的時代，即大數據時代。據統計，全球數據總量在2020年達到了59ZB，預計到2025年將達到175ZB。這些數據不僅包括傳統的結構化數據，還包括非結構化的文本、圖像、視頻、音頻、地理位置和社交網絡等數據。這些數據具有海量、多樣、快速、價值和不確定等特征，為各個領域的創新和發展提供了巨大的潛力和機會。

職業院校的檔案作為一種特殊的數據，也受到大數據時代的影響。一方面，大數據時代為職業院校的檔案管理提供了新的技術支撐和應用場景，使檔案管理更加高效、智能、便捷和開放；另一方面，大數據時代也給職業院校的檔案管理帶來了新的挑戰和問題，如檔案數據的安全、質量、整合和價值等。因此，如何在大數據時代優化檔案管理策略，提高檔案管理水平，是一個亟待研究和解決的問題。本文從檔案管理的內涵、常用策略、存在問題和優化建議四個方面分析，旨在探討如何在大數據時代提高檔案管理的效率和質量。

一、大數據時代檔案管理的內涵

大數據時代的檔案管理是一種以利用先進技術處理、存儲和分析大規模數據為核心的管理實踐。它通過采用自動化、智能化和云計算等技術，以更高效、精確的方式組織、保存和檢索信息。檔案管理在大數據環境中強調數據質量、安全性和合規性，以滿足信息管理的新需求。它不僅關注傳統的文件管理，還注重從海量數據中提取有價值的信息，為決策提供支持，促進創新和業務發展。

1.數據的集成與處理

在大數據時代背景下，檔案管理的首要任務是對海量數據高效、準確地集成與處理。這意味著檔案管理系統需要具備強大的數據處理能力，能夠快速對數據自動分類、標簽化和結構化處理。為了實現這一目標，現代化的檔案管理系統通常引入大數據技術，如分布式存儲和并行計算，以提高數據處理效率。

職業院校每天都會產生大量的數據，包括學生的學籍、教師的授課計劃、學校的教科研及行政文件等。通過引入大數據技術，職業院校可以建立高效的數據處理流程，對這些海量數據自動分類、標簽化和結構化處理，不僅提高了數據查詢效率，降低了數據管理成本，還能讓學校管理者更快、更準確地獲取所需信息，為學校的決策提供更加準確、及時的支持。

2.檔案數據的安全與隱私

隨著大數據技術的廣泛應用，檔案數據的安全與隱私問題日益凸顯。在大數據時代，保護檔案數據不被外泄、確保數據的完整性成為檔案管理的核心任務之一。這要求檔案管理系統具備強大的安全防護機制，能夠抵擋黑客攻擊和數據被泄露等風險。

在職業院校中，保證學生檔案數據的安全與隱私尤為重要，涉及學生的個人信息、成績和獎懲等敏感信息。因此，檔案管理系統需要具備強大的安全防護機制，能夠防止數據被黑客攻擊或者泄露信息。例如，某職業院校非常重視學生檔案數據的安全。他們引入了先進的數據加密技術，對所有學生檔案加密處理。同時，學校還建立了嚴格的訪問控制制度，只有經過授權的人員才能訪問學生檔案。這些措施有效保證了學生檔案數據的安全與隱私。

3.檔案數據的價值挖掘

大數據時代的檔案管理不僅局限于數據的存儲和查詢，更重要的還是挖掘檔案數據背后的潛在價值。通過大數據分析技術，可以深度挖掘檔案數據，發現數據中的關聯和趨勢，為企業或機構提供有價值的決策支持。

對于職業院校來說，通過大數據分析技術挖掘檔案數據背后的潛在價值，可以為學校的發展提供新的思路。例如，某職業院校通過挖掘分析歷屆畢業生的就業數據，發現了某些專業的畢業生更受市場歡迎，某些課程的學習對畢業生的就業有更大的幫助。基于這些分析結果，學校調整了專業設置和課程設計，更好地適應了市場需求，提高畢業生的就業率。這就是檔案數據價值挖掘在職業院校中的實際應用。

大數據時代的檔案管理內涵豐富多樣，涵蓋了數據的集成與處理、檔案數據的安全與隱私以及檔案數據的價值挖掘等多個方面。企業或機構需要緊跟時代步伐，充分利用大數據技術優化檔案管理策略，以應對日益增長的數據挑戰。

二、大數據時代常用的檔案管理策略

1.分布式存儲技術

在大數據時代，由于檔案數據量龐大，傳統的集中式存儲方式往往難以滿足需求。因此，分布式存儲技術應運而生。該技術將數據分散存儲在多個節點上，每個節點都可以獨立存儲和處理數據，不僅可以提高數據的可用性和可靠性，還能夠大幅提高查詢效率。

例如，某職業院校擁有大量的學生檔案、教育教學資源和行政文件，傳統的集中式存儲方式已經無法滿足需求。為了解決此問題，該院校引入了分布式存儲技術，并建立了校園私有云存儲平臺。該平臺將數據分散存儲在多個服務器節點上，每個節點都可以獨立處理數據請求，從而提高了數據存儲和處理的效率。通過這種方式，該職業院校不僅實現了海量檔案數據的高效管理，還為師生提供了更快速、更穩定的數據訪問服務。

2.數據安全加密技術

大數據時代的檔案數據安全至關重要。為了確保檔案數據不被非法訪問和篡改，數據安全加密技術被廣泛采用。該技術利用先進的加密算法，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。具體而言，數據安全加密策略通常包括數據加密存儲、數據傳輸加密以及數據完整性校驗等環節。通過這些措施，可以有效防止未經授權的訪問和數據被泄露。即使在黑客攻擊等極端情況下，由于數據已經經過嚴格加密，攻擊者也難以獲取有用的信息。

值得一提的是，隨著密碼學和加密技術的不斷發展，數據安全加密策略也在持續優化。一些新興的加密技術，如同態加密和零知識證明等，為檔案管理領域的數據安全提供了更強有力的保障。這些技術能夠在確保數據安全的同時，還支持對數據高效計算和查詢，給檔案管理帶來了新的可能性。

3.數據挖掘與分析策略

大數據時代的檔案數據中蘊含著豐富的價值。為了充分發掘這些價值，數據挖掘與分析策略成為檔案管理的關鍵策略之一。該策略通過運用各種先進的數據挖掘算法和工具，深入分析和挖掘海量的檔案數據，以發現數據中的關聯、模式和趨勢。在職業院校中，數據挖掘與分析策略同樣具有廣闊的應用前景。例如，某職業院校為了提高教學質量，引入了數據挖掘技術分析學生的學習行為。通過挖掘學生的學習成績、出勤記錄和在線學習行為等數據，學校發現了一些影響學生學習效果的關鍵因素。基于這些分析結果，學校有針對性地改進了教學方法和手段，提供了更加個性化的教學服務，不僅提高了學生的學習興趣和積極性，還有效提升了學校的教學質量。同時，學校還通過數據挖掘分析，為招生、就業等方面的決策提供支持，推動了學校的全面發展。

三、大數據時代檔案管理中存在的問題

1.數據存儲的安全性問題

大數據時代，檔案管理面臨的首要問題是數據存儲的安全性。隨著檔案數據量的急劇增加，傳統的數據存儲方式可能已經無法滿足需求，分布式存儲等新技術逐漸嶄露頭角。然而，這些新技術在應用過程中也帶來了一系列安全性問題。

一方面，分布式存儲系統的安全性需要全方位防護。由于數據分散存儲在多個節點上，一旦某個節點遭受攻擊或出現故障，可能導致數據被泄露或丟失。因此，確保分布式存儲系統的每個節點都具備足夠的安全防護措施是至關重要的；另一方面，隨著檔案管理數字化程度的提升，網絡安全風險也隨之增加。黑客可能利用漏洞入侵檔案管理系統，竊取或篡改重要數據，檔案管理部門需要不斷完善網絡安全體系，及時修補漏洞，以防止潛在的數據安全事故。

2.隱私被泄露的風險

大數據時代，檔案數據隱私被泄露成為公眾和企業日益關注的問題。由于大數據技術的廣泛應用，越來越多的個人隱私信息被納入檔案數據中。一旦這些數據被泄露，將對個人隱私造成嚴重威脅。檔案管理部門在收集、存儲和使用檔案數據時，應嚴格遵守相關法律法規，確保個人隱私得到充分保護。然而，在實際操作中，一些機構可能因為技術漏洞、管理疏忽或惡意行為等原因，導致用戶隱私被泄露。這類事件不僅損害了個人隱私權，還可能引發社會信任危機。

3.數據挖掘算法的局限性

在大數據時代的檔案管理中，數據挖掘技術的運用對于釋放檔案數據價值具有重要意義。然而，在實際應用中，數據挖掘算法往往面臨著一定的局限性。

數據挖掘算法的準確性受多種因素影響。首先，不同算法在不同場景下的表現可能存在差異，而選擇合適的算法是一個具有挑戰性的任務。此外，算法的性能還受到數據質量、特征選擇等因素的影響，這些因素均可能導致挖掘結果的偏差；其次，數據挖掘算法的可解釋性成為一個關注焦點。在很多情況下，數據挖掘算法產生的結果難以直觀解釋，使得一些機構在利用挖掘結果指導決策時產生困惑，降低了數據挖掘的實際價值。

四、關于大數據時代檔案管理策略優化的意見建議

1.加強數據安全防護

隨著大數據技術的廣泛應用，檔案數據的安全性成為檔案管理部門首要關注的問題。為了確保檔案數據的安全，必須采取一系列措施來加強數據安全防護。首先，積極引入先進的數據安全防護技術是必不可少的。其中，零信任安全模型是一種新型的安全防護理念，它摒棄了傳統的基于網絡和應用的信任模式，強調在每次訪問時都需要身份驗證和權限控制。這種模型可以有效防止未經授權的訪問，確保只有合法用戶才能訪問檔案數據，極大地提高了數據的安全性；其次，區塊鏈技術為檔案管理提供了全新的數據安全解決方案。區塊鏈技術的去中心化特性使得數據不再依賴于單一的中央服務器存儲，而是分布在網絡中的各個節點上。這種分布式存儲方式不僅能夠確保數據的可靠性，還能防止數據被篡改或偽造。

要實施這些防護措施，檔案管理部門可以選擇與專業的網絡安全公司合作。這些公司擁有豐富的安全技術和經驗，可以幫助檔案管理部門打造高效、穩健的數據安全防護體系。此外，定期安全審計和漏洞掃描也是必要的，能夠幫助檔案管理部門及時發現并修復潛在的安全隱患，確保檔案數據的安全不受侵害。

2.提高數據挖掘效率

在大數據時代，檔案數據呈現爆炸式增長，如何從龐大的數據中挖掘出有價值的信息，提高數據挖掘效率顯得尤為重要。

算法的選擇和優化是提高數據挖掘效率的關鍵環節。檔案管理部門應仔細評估不同的數據挖掘算法，根據檔案數據的類型和規模，應用適合的算法，以確保挖掘結果的準確性和高效性，避免資源的浪費和算法的不匹配。此外，持續優化算法性能也是必不可少的。通過不斷改進算法的設計和調整參數，可以提高算法的運行速度，減少數據挖掘所需的時間，使決策者能夠更迅速獲得所需的信息支持，及時作出準確的決策。

3.培養大數據檔案管理人才

在加強技術防護的同時，檔案管理部門還應重視人才的培養。大數據時代下的檔案管理人才需要具備豐富的大數據技術知識和檔案管理經驗，能夠熟練運用各種大數據工具和平臺開展數據處理和分析。

在職業院校中，面對大數據時代下的檔案管理挑戰，同樣需要重視大數據檔案管理人才的培養。這類人才不僅需要具備豐富的檔案管理經驗，還需要掌握大數據技術知識，能夠熟練操作各種大數據工具和平臺。院校可以與檔案管理相關企業或機構建立合作關系，共同搭建實踐教學平臺。師生可以在企業實習，參與實際的大數據檔案管理項目，提高實踐能力和解決問題的能力。還可以舉辦校內外的學術交流和研討會，邀請行業專家和企業代表分享經驗和前沿技術，激發學生的學習興趣和動力。同時，還應為教職工提供繼續教育和進修的機會。此外，職業院校應聘請具有大數據技術和檔案管理背景的教師，并鼓勵教師教學研究和實踐，不斷提升自身的教學水平和專業能力。

五、結論

大數據時代，檔案管理的重要性和挑戰性愈發突出。通過加強數據安全防護，確保檔案數據的安全可信，提高數據挖掘效率，快速獲得有價值的信息。然而，職業院校檔案管理的策略優化需要跨部門、跨領域的合作，才能共同建設高效、穩健的檔案管理系統。希望職業院校能夠推動大數據時代下的檔案管理創新與發展，為學校可持續發展貢獻更大力量。

參考文獻：

[1]單 濤.大數據時代電子檔案管理的發展現狀及優化策略[J].黑龍江人力資源和社會保障，2022（16）：152-154.

[2]李明宇.基于大數據時代背景下檔案管理的優化策略[J].卷宗，2019，9（20）：123.

[3]王建香.大數據時代背景下檔案工作管理體制變革與創新發展[J].產業與科技論壇，2022，21（18）：269-270.

[4]陳 焰.大數據時代背景下檔案管理工作探析[J].新絲路，2023（9）：223-225.

[5]張曉培.大數據時代下科技檔案管理和數字化建設探究[J].中文科技期刊數據庫（全文版）社會科學，2023（4）：4.

作者單位：山東省萊陽衛生學校

作者簡介：王曉萍（1965—），女，漢族，山東榮成人，本科，副研究館員，研究方向：檔案管理。