大数据分析方法在企业档案管理中的应用

雷 超

（中北大学信息商务学院，山西 晋中 030600）

随着大数据研究进程的不断深入，企业的创新决策主要依赖于大数据分析技术企业档案数据资源，为企业的信息决策提供了数据支持，所以基于大数据时代下企业档案管理工作，应当有效借鉴大数据技术进行分析和探讨。大数据具有容量大、类型多、允许速度快且应用价值高等众多特征，大数据技术以快速发展的方式对于数量巨大企业格式多元的数据进行分析和采集，在此过程中能够发现新知识，从而创造新价值。大数据技术的可持续发展必须要加快云计算和互联网以及各项信息技术的交流与互动深入开发大数据技术与各项产业的发展新模式，进一步推动我国各行各业的进步与繁荣。基于信息化时代下大数据变革对于人们的价值观念产生极为重要的影响，带来的技术创新以及商业领域价值已经难以顾及，越来越多的变化将会严重影响着社会发展的众多方面，也会对企业的发展产生一定的影响作用。所以企业要想可持续发展，必须要深入分析大数据技术在企业档案管理中的有效应用，能够贴合自身的实际发展情况，进行有针对性的完善和改进。

1 大数据分析方法在企业档案管理工作中的应用背景

对于企业发展来讲，应用的信息数据，必须是具有可靠性与真实性的企业档案，是企业在各项活动中形成的文献载体，并且保存的历史记录。企业档案是企业生存发展中形成的有用数据总和，能够有效维护历史真实面貌，并且实现知识资产和信息资源的有效整合，具有不可代替性以及知识创新性等众多特征，能够为企业的创新发展提供数据支持。基于大数据背景下企业数据档案资源的开发与建设，能够进一步促进企业经营决策的有效制定，促进企业更好地适应市场竞争。

2 大数据分析方法在企业档案管理中的应用现状

2.1 企业内部创新决策强调大数据分析方法

创新是企业发展的重要动力，也是企业处于不败之地的重要前提，当前企业必须要实现技术创新，高层管理人员以及创新人员必须要正确认识到大数据分析方法的重要性以及有效性，能够在实际创新过程中有针对性的应用大数据分析方法，结合社会以及环境的发展变化，逐步更新传统的思维方式。大数据分析方法属于优秀的分析手段，能够对海量数据进行严谨的分析，通过探究企业的内部活动以及生产经营活动产生有利的影响，并且有助于提高企业档案的资源管理水平。

2.2 档案资源是企业做出决策的重要依据

企业要想可持续发展，做出正确的决策，必须要确保信息数据分析的全面准确，如果稍有纰漏，可能会导致决策结果缺乏真实性。企业档案在企业生产经营以及管理活动中形成，对于社会与企业、国家发展有用的重要文献资料企业档案能够引导企业更好地进行信息采集和检索，通过最优的方式对各类信息予以开发和使用，有助于提高企业的竞争能力以及创新决策。在此过程中，企业档案是企业内部信息数据的整合与汇总，属于隐形资产企业档案，具有独特性以及创造性等众多特点，也是企业进行各项决策的重要依据。当前我国大数据技术得到有效的重视和认可，企业在创新决策中应当充分重视档案数据的重要性，能够将更多的大数据分析方法应用于企业的内部管理以及决策活动之中。

2.3 有关大数据探究活动更加深入发展

2008年，权威期刊《科学》开设数据专栏，进一步推动了国内外专家学者对于大数据理论的学术分析，在大数据理论的研究与探究过程中，相对于数据分析理论主要划分为4个部分，主要是科学、技术、应用与工程这4个不同的领域，当前学术界十分重视大数据技术以及应用方面。各项活动的有效开展，进一步促进了大数据研究活动的深入、分析，当前大数据研究活动的逐步深入，人们已经能够系统全面地掌握大数据的整体情况，逐步提高纵向把握准确度，并且能够具备从海量信息中获取具有价值内容的能力，企业也能够有效实现创新决策。

2.4 通过数据质量管理提高档案数据资源品质

由于大数据时代下企业的档案数据呈现众多特点，例如存在不一致性与不准确、不完整性以及过时性等各项问题，由于受到企业档案数据资源的生命周期影响，大数据技术必须要根据企业档案数据呈现的特点，有针对性地进行拓展和延伸，能够满足数据存储与管理相关需求。例如：可以将ETL工具融入云计算平台，有助于提高数据的清洗质量，实现重复对象检测，有效处理缺失数据，检测异常数据，检测逻辑错误等，进一步确保档案数据资源的质量。

2.5 通过可视化分析，提高数据资源可理解性

由于大数据技术能够通过自动分析挖掘方法，进一步实现信息的可视化应用，促进人机交互技术的有效拓展融合，计算机计算能力以及人的认知能力，从而增强企业对于复杂数据的洞察能力。例如2015年的百度地图，春节人口迁徙大数据，使人们近距离地感受到大数据的可视化，大数据技术应用，百度后台的LBS定位进行数据分析和计算，能够全程动态地展示出人口的迁移轨迹，为政府的各项决策提供科学可靠的依据。例如：以文本数据可视化能够看出档案文本中蕴含的逻辑结构以及主题类型、此品重要度以及动态化规律进行直接展示，能够为企业的科学发展提供依据。并且各项新技术都能够为数据档案资源格式化提供数据支持。

2.6 通过语音引擎有效实现档案数据资源智能提取

大数据时代呈现激增的发展趋势，相比较传统的人工分类目录以及关键词的搜索引擎等，只能够简单地进行关键词匹配，无法使用户获得准确全面的信息，并且检索的准确率相对较低，相关程度较差，缺乏引导性。为了进一步给客户带来高质量的检索感受，提高检索效果和质量，应当有效应用语义搜索引擎，能够跟随着以往的可持续发展应用语义推理技术，进一步实现语义搜索。在此过程中能够有效地匹配自然语言的处理方法，确保提供的数据资源能够与检索者的需求紧密相同。

例如当前亚马逊公司便分析推理用户的检索语义，从而有效过滤相关规则，能够为用户提供与自己需求相匹配的产品，有效提高自身的经济效益，例如人事档案也可以分析出人事档案中的人的职务和级别，提取出相关的信息，有效提高检索效率与质量，从而实现智能化提取应用。

2.7 借助信息数据挖掘发现企业数据资源隐形价值

数据挖掘也称之为数据知识，发现数据挖掘主要是从企业的海量数据中发现知识模式能够根据相关功能划分为描述性模式以及预测性模式，通过细分能够进一步明确企业信息数据的管理方法。由于数据挖掘属于大数据技术的应用核心，对于企业发展而言，数据档案资源必须要有两部分构成，第一部分是企业在正常的运行中形成的数据资源，通过聚焦和分类以及关联规则进一步实现内部数据挖掘。在此过程中必须要为企业发展提供数据支持，例如2004年沃尔玛商场便分析历史记录的顾客消费情况，发现季节性飓风来临前，蛋挞与手电筒的数量猛增，结合这一数据发现，可以在飓风用品旁放上蛋挞，能够显著提高企业的经济效益。能够看出企业在运行过程中可以借助网络数据实现信息数据跟踪与舆情分析，能够获取市场的最新发展动态，为企业可持续发展调整服务模式。例如菲尔克斯特公司则通过网络进行数据分析，预测机票价格以及发展趋势，能够协助客户掌握最佳购买时机。

3 大数据分析方法应用于企业档案管理中应注意的问题

大数据分析时必须有效借助分析工具，能够在复杂的数据资源中应用大数据技术进行分析探索，但是应用的工具科技成本相对较高，所以必须要合理地选择大数据分析工具有助于节省预算成本，切实提高了信息数据的获取速度。在此过程中，必须要确保数据分析质量，切实降低档案存储成本，能够结合大数据的动态性要求，实现动态变化，环境快速分析或者是实时分析，否则导致数据可能是无效过时的。对于这一情况，大数据分析技术必须要构建数据模型，适应数据动态变化，能够根据当前的社会文化以及经济环境、政治生态等各项因素有效实现创新变革，逐步加强对数据的实时监测与分析，有效识别数据中的细微之处，构建与其相适应的模型。

从另一角度分析，大数据具有一定的局限性，例如难以表现并描述用户情感，所以虽然能够处理企业的档案数据，但是大数据仍然属于科学机器，难以实现人文价值提取，所以必须要融入人的情感直觉去实现，如果只依靠严谨的科学难以实现，在应用大数据分析方法量化结果过程中，切记不要忽略传统工作中的人文精神。

4 结语

结合上述内容，我们能够看出企业要想可持续经营与发展，开展各项管理活动必须有效拥有大数据分析方法全方位掌握信息资源管理内容，所以企业在各项资源管理活动中，必须要根据数据资源的运作周期，有效掌握信息数据，切实加强数据的保存。由于当前主要是拥有大数据分析方法进行格式化预操作，通过大数据分析与应用，能够提高高校档案资源管理质量，对于可视化数据进行关联分析以及数据勘查、语义搜索引擎与前景预测等。所以新时期大数据变革必须要逐步更新人们的思想价值观念，将大数据技术有效融入企业发展过程中，加强云计算和物联网等各项信息技术的有效结合与应用，进一步促进企业的可持续发展与建设。