信息化档案管理业务流程初探

周琴

摘 要：随着互联网时代的到来，信息化档案管理是未来发展的必然趋势。在信息化时代中目前普及化程度最高的就是大数据信息处理方式。伴随着我国高等学校教育改革的深入发展，传统意义上的纸质档案管理工作方式已经无法满足于档案管理工作的需要，信息化时代的档案工作业务流程必须进行创新，偿试着把业务流程的重组引入高校档案管理工作来。

关键词：数字档案;信息化;大数据;业务流程重组

伴随着互联网时代的到来，信息化档案管理是未来发展的必然趋势。在信息化时代中目前普及化程度最高的就是大数据信息处理方式。大数据的出现意味着要改变传统的思维方式和计算方法，并不因为数据的庞大，而是在于这些庞大数据能为我们提供更快捷的运算过程和更强大的数据分析结果。舍恩·伯格评价：“大数据是一种新的价值观和方法论”。而国务院也于2015年9月5日印发了关于《促进大数据发展的行动纲要》，这是国家首次从发展战略全局的高度为出发点，提出我国目前所面临大数据发展的重要性。纲要对大数据的内在涵义做出更权威的阐述，让我们对大数据有了更全面、更深刻的认知。随着我国高等教育改革的不断深入，高校人事档案管理越来越呈现出专业性和复杂性的特点，对我们档案管理工作提出了更新、更高的要求。传统纸质档案时代的业务流程显然已经无法满足信息化档案管理的需要，必须要对其进行业务流程的重组。

业务流程重组（简称：BPR）最早由美国的Michael Hammer 和James Champy提出来，这是一种出现在上个世纪90年代的全新管理思想，他们为其定义为：通过企业的运作战略方案，运营工作流程以及对支撑系统、组织、结构和政策的重组，从而达到生产力的最优化为目的。专业数据人士曾提出：经过提取、存储、分析和深度挖掘等方式可以准确的得出大数据的分析结果。笔者认为可以尝试着借鉴企业业务流程的基本原理，结合目前高校档案工作数据化管理及服务的工作要求，重组目前正在运用的纸质档案工作业务流程。让其组织机构由原来组织结型转化成流程型模式，这种全新的业务流程主要分成以下四个步骤：全面采集、分散存储、后台分析、可视化发布。

一、档案信息数据全面采集

1.根据高校档案管理工作规划及需要解决的问题，制定出科学合理的全方面档案信息数据采集工作业务流程。首先，业务流程要从大数据的角度出发，明确高校目前现存档案信息数据具体包括哪些？其次，要明确知道这些数据分别所处在学院的哪些职能部门中，谁是负责人谁保管？再次，要知道目前这些档案数据的现存使用状态如何？这些第一手的基础数据信息不仅仅是制定大数据档案信息业务流程的重要参考依据，同时也是确保大数据档案信息采集完成后使用效果的最重要基础性支撑材料。

2.根据高校全方位管理的需要，积极采集空白、缺失档案信息数据的方案。档案信息数据的采集，在于需获取学院所有职能部门全部档案信息数据;档案信息数据的整理，在于解决各部门各类型档案之间混杂性的问题;档案信息数据的分析，在于深层挖掘各类档案数据之间紧密关联。因此，高校应当严格遵照“全面采集”原则，建立建全档案信息数据采集各种规章制度和档案工作管理办法。

3.高校内部职能部门制定档案信息大数据协作协议，实现档案信息共享机制。目前，各高校内部职能部门都拥有自己独立的，功能单一的办公管理操作系统，比如：学院办公室的OA系、教务处的教学管理系统、人事处的全国教师信息管理系统、科技处的科研统计系统、国有资产处的资产统计系统、学生工作处资助贷款等等。这些工作管理系统基本上都没有与档案室的管理系统建立联系，从而导致各类档案信息数据没有互通协作。因此，要针对高校内部这种档案信息数据“各自为政”“信息孤岛”的窘境，加快制定档案大数据互操作协议的业务规则与考核标准尽快构建起档案信息大数据管理平台，把各部门中分散孤立、类型繁多的档案信息数据有效整合，这样能更好的推进高校内部职能部门之间乃至高校与高校之间档案信息大数据资源的“三互”功能：互联、互通与互享。避免了各部门之间的重复工作，大大提高了工作效率。

二、档案信息数据分散存储

档案信息分散存储，就是高校内部各职能部门将本单位所属的档案信息数据存储在单独的电脑设备中。目前咱们常用的网络存储系统通常采用集中存储服务器来存放所有档案信息数据，其安全性和可靠性比较低，随着档案信息量的逐年增加无法满足现有存储应用的需求。而分散存储可以利用多台存储服务器来分担存储的负荷，既提高了存储系统的安全性和使用性，随着高校职能部门调整增设时，这样更易于档案的扩展工作。

1.根据档案信息数据的专有属性特征来构建合理的存储方式。首先，对我们已经采集到档案信息数据和在下一工作阶段即将采集到的各类档案信息原始数据进行科学的划分成三种类型，分别是结构化类型、半结构化类型和非结构化类型。接着，根据以上划分的三种数据类型来创建档案信息分散式文件管理系统、分散式数据库管理系统和分散式数据流处理管理系统。最后制定规范的存储管理办法。

2.构建高校档案信息大数据存储平台。目前最为典型运用的就是“HDFS”存储管理系统，因其具有成本低、包容量大、数据分析精准等优点，成为各高校大力推广使用的档案信息数据存储系统。

3.把采集的档案信息数据进行优化，提高数据质量，做好数据管理。第一，通过使用Google Refine这种数据转换工具，把各部门分散式存储的档案信息数据进行数据分析。第二，根据这些真实数据从而提高档案信息数据整体质量。第三，档案信息数據都有自己的生命周期，根据生命周期来进行技术优化，增加或者删除，保证档案信息数据的质量。

三、档案信息数据分析

档案信息数据分析，就是把各部门收集的大量档案信息数据通过算法搜索将隐藏其中的信息，根据我们自己工作的要求进行数据分析的过程。数据分析常常与计算机科学有关，通过计算机后台的数据统计、在线分析处理、检索系统等各类方法来实现上述目标。

1.档案数据分析的基本原理。档案信息数据关联性分析是运用大数据特有的计算机算法模式，对静态和动态的档案信息数据进行评估，分析出有价值的数据信息，为高校的决策提供科学的基础性依据。

2.档案数据分析流程。目前各高校沿用的档案数据分析流程为：发现问题、数据分析、分析原因、提出解决方案，这是一种被动的工作流程，严重的影响我们的工作效率。而档案数据分析流程主要作用体现在“预测”二字，档案数据分析流程为：分析数据信息、找内在关联、得预测结果、出解决办法。而这一种主动的思维模式，这种操作流程更适用于目前档案大数据信息化和个性化管理的工作需要，提升了工作效率。

3.采用合理的开发工具 。“购物篮分析”是目前最为先进的档案信息数据分析工具，其主要依靠强大的云计算技术对高校工作人员行为等进行评估和梳理，快速得出高校各类档案信息内在的联系性，较短时间内把复杂多样的高校档案信息转化成个性化工作需求。

四、 档案信息可视化发布

可视化数据管理与发布系统VisualDB，是一套基于Web界面、实现关系型数据库可视化数据录入、更新、发布以及安全控制的软件工具。我们可以利用该工具建立起档案信息业务流程。

1.理解该系统的工作原理。数据可视化主要旨在借助于直观的列表、图形化手段，能更清晰更有效地传达与沟通各类信息。可视化数据管理与发布系统针对科学数据库中多学科、多类型的专业数据库建设需求，提出了切实可行的技术解决方案，同时也方便工作人员对档案信息数据资源进行管理。

2.档案信息可视化发布技术的方式有三种：第一种是运用直观的图形技术开发出丰富的可视化分析结果。第二种是运用智能处理工作平台中人工与机器互动，更好的对档案信息数据分析进行调整。第三种运用技术融合机制，让档案信息分析结果更好强化平台黏度。

3.档案“信息图”工具的使用。现在有一种与可视化发布技术非常接近能够达到互相替换使用的 “信息图 ”技术，此项技术可以使枯燥的数据显示出趣味性，“信息图”技术还可以广泛运用到高校档案管理，各高校可根据自己的情况选择运用。

高校传统的纸质档案管理工作方式已经被信息化档案管理工作方式所接替，新的档案工作内容和特征对我们档案工作者提出了更高的要求，众所周知，在所有生产要素中，劳动者自身的改变是最困难的而且也是最缓慢的，改变从思维模式开始，让我们在高校档案工作这条路上不断探索、创新。

参考文献：

[1][英]维克托·邁尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛阳燕，周涛译.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]https：//baike.baidu.com/item/业务流程重组/10375610

[3]HDFS（HadoopDistributed File System）又称为分布式文件系统，以流式数据访问模式来存储超大文件，可以从MB乃至PB级大小。

[4]购物篮分析，该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。

[5]信息图：是指数据、信息或知识的可视化表现形式。