大数据下高校档案管理模式的改革和创新

摘 要：随着移动互联网技术、计算机技术的深度融合和发展，逐渐步入大数据时代，大数据技术影响着人们生活的方方面面，并对各个领域的生产生活产生了较大影响。在大数据技术的不断改革发展背景之下，高校的档案管理模式面临着较大的挑战，过去传统陈旧的档案管理方式已经不能满足大数据时代对档案管理的新要求。新的历史时期，伴随着高校教育制度的深度改革与发展，各种需要整理储存的档案种类越来越多，越来越复杂，工作量日益增大，无疑给档案管理工作人员带来了极大的难题，如果一直沿用传统的档案管理方式，势必会投入更多的资金和人力成本，很容易因为人为因素导致大量有价值的档案信息丢失、损坏、遗弃，对提高档案管理效率产生了不利影响。针对这一现状就需要依托大数据技术，注重做好档案管理模式的改革与创新，以更好地适应新时代的发展要求。文章主要结合实际工作经验，探讨了大数据背景下高校档案管理模式的改革和创新，以期能够促进高校档案管理工作顺利、高质量发展。

关键词：大数据；高校档案管理模式；改革创新

中图分类号：G647 文献标识码：A

大数据技术是由移动互联网、云计算和社交网站等现代化信息技术相结合而发展的时代产物，其被广泛应用到学术、商业和科学技术等诸多领域。大数据技术的深度融合和普及运用给人们的生产、生活及学习带来了很多便利，促使人们的生活方式发生了翻天覆地的变化。在大数据背景之下，高校档案管理工作也需要顺应时代的发展要求，摒弃传统、低效率的档案管理模式，借助大数据技术不断改革创新高校档案管理工作，以此来发挥档案管理的使用功能，更好地满足师生的实际需求，推动高校档案管理工作高质量开展，为深度挖掘和高效利用档案信息资源奠定坚实基础。

一、大数据的基本概念

1.大数据定义

大数据是指规模庞大、复杂度高且难以使用传统技术来处理和分析的数据集合。这些数据集合通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并涵盖多个领域和来源。大数据的特点主要包括四个方面：V4（Volume，Variety，Velocity和Value）。Volume（体量）指的是大数据的规模非常庞大，以至于无法使用传统的数据管理和处理方法展开处理；Variety（多样性）指的是大数据来自多个不同的来源和格式，包括文本、图像、音频等非结构化数据以及数据库、日志和传感器数据等结构化数据。因此，需要具备处理不同数据类型的能力；Velocity（速度）指大数据的产生和流动速度非常快，需要实时或准实时展开处理和分析，并及时作出反应；Value（价值）指的是从大数据中挖掘出有用的信息和洞察力，为决策制定和业务增长带来真实的价值。大数据对于各行各业都具有重要的作用，可以帮助企业和组织发现新的商机和趋势，提高决策的准确性和效率，改进产品和服务的质量以及优化运营和管理等方面。

2. 数据划分

在大数据技术应用背景下，数据划分是指将庞大的数据集合划分为更小、更易处理的数据块或数据集。数据划分可以提高数据处理和计算的效率，并充分利用并行计算等技术，以加快数据分析和挖掘的速度。在大数据技术应用背景下，常见的数据划分方法有垂直切割、水平切割、哈希划分、范围划分和样本划分。垂直切割（Vertical Partitioning）是按照属性或字段劃分数据库，将具有相同属性的数据存放在一起。这种划分方式可以提高查询效率，降低数据冗余；水平切割（Horizontal Partitioning）是根据记录或行来划分数据库，将相同类型或相关的数据分配到不同的节点上。这种划分方式可以提高并行处理的能力，加快数据处理速度；哈希划分（Hash Partitioning）依据数据的哈希值将数据划分到不同的节点上，确保数据在各个节点上均匀分布。这种划分方式适用于需要负载均衡和分布式处理的场景；范围划分（Range Partitioning）根据某个属性的值范围将数据划分到不同的节点上，如按照时间范围划分数据。这种划分方式适用于按照某个属性连续查询或分析的场景；样本划分（Sampling Partitioning）是通过抽样的方式将数据划分为训练集和测试集，用于机器学习和模型验证等任务。数据划分的目的是根据具体需求将大数据集合划分为更小、更易处理的数据块，以提高数据处理效率和性能。划分策略的选择取决于数据的特点、处理需求和系统架构等因素。

二、大数据背景下高校档案管理工作的特点

1.档案数量庞大

随着高等教育的普及和高校规模的扩大，高校档案数量快速增长。每年招生和毕业的学生人数众多，加上员工、教师和校友的档案，使得高校档案数量呈现指数级增长。高校档案涵盖了不同类别的数据，包括学生的个人信息、成绩记录、课程选修信息、奖励和处分情况、教职工履历、著作研究成果、专业资质以及校友信息、捐赠记录等。这些数据来自不同的部门和系统，格式和结构各异。档案管理需要实时更新和维护，从学生入学到毕业以及员工的聘用与离职等过程都会产生新的档案记录。同时，学生和教职工的个人信息可能会发生变化，导致档案需要及时更新。高校档案通常需要长期保留，以满足法律法规的要求和学校内部的信息管理需求。学校需要妥善保存学生和教职工的档案，为后续的教育、科研和管理提供支持。在很多高校档案中往往会涉及大量个人隐私信息，如姓名、身份证号码和成绩等，需要严格保护。学校在处理和存储档案数据时，必须遵守相关的法律法规，确保数据安全和隐私保护。面对这些特点，高校需要采用高效的大数据技术和管理策略来处理和管理档案数据。借助大数据技术，高校可以展开数据清洗、整合和分析，挖掘出有用的信息，为学生管理、教学评估和科研分析提供支持。

2.档案开发利用呈现多元化

在大数据背景下，高校档案开发利用呈现出多元化的特点。大数据技术能够实现各类数据的整合与共享，打破信息孤岛，促进高校内部及与外部合作伙伴的数据资源整合，为档案开发利用提供更加丰富的数据支持。新技术的应用也能够促进不同学科之间的融合，为高校档案开发利用提供了跨学科的研究视角和方法。例如，通过将档案管理与计算机科学、数据分析等学科相结合，可以实现对档案资源的创新性开发利用。基于大数据技术，高校档案可以提供更加多元化的服务。此外，通过数据分析，可以为学生提供个性化的学习建议、教师评价等，也可以为行政管理、教学研究等提供数据支持。同时，大数据技术为高校档案开发利用提供了智能化应用的可能。

3.档案价值的精细化、准确化

在大数据背景下，高校档案价值的精细化和准确化特点主要表现在以下几个方面：第一，数据挖掘与分析。利用大数据技术，高校档案可以深入挖掘和分析数据，从而发现隐藏在大量数据中的有价值信息。例如，通过分析学生成绩、教师教学评价等数据，可以挖掘教学质量的关键因素，为提高教育质量提供依据；第二，个性化服务。基于大数据分析，高校档案可以提供更加个性化的服务。例如，通过分析学生的学习习惯和兴趣爱好，可以为学生推荐合适的学习资源，提高学习效果；第三，精细化管理。大数据技术可以帮助高校实现档案的精细化管理。例如，通过收集和分析校园设备设施使用情况、能源消耗等数据，可以实现对资源的精细化管理，提高资源利用效率；第四，实时监控与预警。利用大数据技术，高校档案可以实时收集和分析各类数据，实现对教学质量、校园安全等方面的实时监控和预警，提高应急响应能力；第五，决策支持。基于大数据分析，高校档案可以为决策者提供更加准确、全面的信息支持，帮助决策者制定更加科学、合理的决策。

三、大数据下高校档案管理模式的改革和创新

1.构建统一的数据平台

构建统一的高校档案管理数据平台是打破信息孤岛、提高数据利用率的重要举措。因此，需要整合高校不同部门和系统的档案数据，建立统一的数据模型和标准，使不同数据源的档案数据可以无缝连接和共享。通过数据集成，确保数据一致性和完整性，减少重复数据存储，提高数据利用效率。建立统一的档案管理系统或平台，实现对各类档案数据的集中管理。该系统应具备强大的权限控制机制，根据不同角色和职责划分数据访问权限，保护数据安全和隐私。建立数据质量监控机制，及时发现和解决数据质量问题。通过数据清洗和纠错，确保档案数据的准确性和完整性，提高数据利用价值。利用大数据技术和分析工具，挖掘和分析档案数据。通过数据分析，发现学生学习和发展的规律、教职工的科研成果等有价值的信息，为教学管理和决策提供支持。推动高校档案数字化转型，将纸质档案逐步转化为数字化档案，实现档案的电子化、智能化存储和查询。数字化转型可以极大地提高数据检索和利用效率，方便档案管理和共享。集成高校档案管理系统与其他相关系统，如教务管理系统、人事管理系统等。实现系统之间的互联互通，实时更新数据，减少人工操作和数据重复输入，提高工作效率。

2.引入智能化技术

引入人工智能（AI）、机器学习等智能化技术可以帮助高校实现档案管理的自动化和智能化，提高工作效率和数据利用价值。利用光学字符识别（OCR）技术扫描和识别纸质档案，将档案中的文字转换为可搜索和可索引的电子文本；通过自动索引，可以快速定位和检索档案文件，提高档案管理的效率。借助机器学习和自然语言处理（NLP）技术，对档案文件智能分类和归档；通过训练模型，系统可以自动识别档案文件的类别、内容和重要性，并将其自动归档到相应的文件夹或数据库中；通过分析学生或教职工的档案数据和偏好，利用推荐算法和机器学习技术为其提供个性化的档案推荐和智能检索功能。用户可以更快速地找到所需的档案文件或信息。利用机器学习技术监控档案数据的质量，并自动检测和修正数据中的错误或缺失；通过自动纠错，确保档案数据的准确性和完整性。应用机器学习和数据挖掘技术，对档案数据深度分析和挖掘，从中发现有价值的信息和洞察力，可以用于学生学业预测、教师绩效评估和科研成果分析等方面。同时，利用智能化技术实现档案审批和流程管理的自动化。

3.开展个性化服务

依托大数据技术，高校可以开展个性化高效的档案服务，提供更好的用户体验和支持。第一，个性化档案查询。基于大数据技术和用户行为分析，记录和分析学生、教职工等用户的档案查询行为，建立个性化档案查询推荐模型。根据用户的偏好和历史查询记录，为用户提供个性化的档案查询结果和推荐；第二，智能档案檢索和浏览。利用机器学习和自然语言处理技术，对档案展开智能化的检索和分类，提供更快速和准确的档案浏览体验。用户可以根据关键词、时间范围和档案类型等条件实行高效检索和浏览；第三，学习档案个性化分析。通过大数据分析学生的学习档案数据，如成绩、选课记录和学业计划等，为学生提供个性化的学习支持和指导。通过挖掘学生的学习行为和模式，推荐适合学生的课程、教材和辅导资源等，帮助学生提高学习效果和成绩；第四，教职工绩效评估。利用大数据技术分析教职工的档案数据和科研成果，为教职工提供个性化的绩效评估和发展建议。通过综合评估教职工的教学质量、科研成果和师德表现等，提供针对性的培训和支持措施；第五，校友档案管理和服务。利用大数据技术整合和管理校友的档案数据，为校友提供个性化的服务和支持。通过对校友档案的分析和挖掘，了解校友的需求和兴趣，提供针对性的活动、招聘信息和捐赠项目等。

4.推进实时监控与预警

依托大数据技术实现对档案管理过程的实时监控和预警，能够进一步提高高校档案管理的应急响应能力，保证数据安全。要想实现这一目标，需要利用大数据技术，实时采集各类档案数据，实现数据的快速整合与分析。对于分散在各个部门、系统的档案数据，可以通过数据交换、数据抽取等技术手段来整合，形成完整的数据视图。运用数据挖掘、机器学习等技术，对档案数据深入分析，发现数据背后的规律和趋势。同时，通过数据挖掘，可以及时发现异常数据和潜在风险，为应急响应提供依据。根据数据分析结果，建立针对档案管理过程的预警机制。例如，可以设置数据异常波动、访问量激增等预警指标，当指标超过预设阈值时，自动触发预警信号，提醒相关人员采取措施。依据大数据技术，实现对档案管理过程的实时监控。当预警信号发出时，可以快速定位问题，采取相应措施来处理。同时，实时监控可以确保档案数据的安全，及时发现并防范安全风险。管理期间要采取一系列措施保障档案数据的安全，如数据加密、访问控制、权限管理以及数据备份与恢复等。此外，还需定期对档案管理系统展开安全检查和漏洞修复，提高系统的安全防护能力。定期组织应急演练，检验预警机制和应急响应能力的有效性，并加强相关人员的大数据技术培训，提高他们应对突发情况的能力。

四、结语

综上所述，高校档案管理工作是高校教书育人的重要组成。新时期，通过大数据技术与高校档案管理工作的有机融合，实现档案管理工作的高效创新与改革，更好地推动高等教育的高质量发展。今后，在高校档案管理工作开展过程中，应该明确大数据时代高校档案工作特点的基础上构建完善的档案管理模式，及时转变传统的思维和理念，加强大数据技术的深度融合，推动高校档案管理工作高质量开展。

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（作者单位：南昌师范学院）

作者简介：王于萍（1972—），女，汉族，江西赣州人，本科，中级八级，研究方向：档案管理。