大数据时代职业院校档案管理策略优化研究

摘 要：21世纪，大数据技术的崛起和应用对各行各业产生了深远影响，档案管理领域也不例外。据统计，全球数据量每两年翻一倍，预计到2025年，全球数据量将达到175ZB（Zettabytes）。在如此海量的数据背景下，传统的档案管理方式已显得力不从心。基于此，文章深入探讨了大数据时代档案管理的内涵，分析了当前常用的档案管理策略及其存在的问题，并提出了针对性的优化建议。以期为职业院校档案管理的现代化转型提供新的思路和方向。

关键词：大数据；档案管理；策略优化

档案是记录社会活动信息的载体，是历史的见证，是文化的传承，是科学的基础，是法律的依据，是管理的工具。档案管理是指对档案系统地组织、指导、协调、控制和评价的过程，是档案工作的核心。档案管理的目的是保证档案的安全、完整、真实、有效以及有序以及满足社会和个人的各种需求，实现档案的最大价值。

随着信息技术的发展，特别是互联网、物联网、云计算和人工智能等技术的广泛应用，人类社会进入了一个数据量、数据类型和数据处理速度都呈现爆炸式增长的时代，即大数据时代。据统计，全球数据总量在2020年达到了59ZB，预计到2025年将达到175ZB。这些数据不仅包括传统的结构化数据，还包括非结构化的文本、图像、视频、音频、地理位置和社交网络等数据。这些数据具有海量、多样、快速、价值和不确定等特征，为各个领域的创新和发展提供了巨大的潜力和机会。

职业院校的档案作为一种特殊的数据，也受到大数据时代的影响。一方面，大数据时代为职业院校的档案管理提供了新的技术支撑和应用场景，使档案管理更加高效、智能、便捷和开放；另一方面，大数据时代也给职业院校的档案管理带来了新的挑战和问题，如档案数据的安全、质量、整合和价值等。因此，如何在大数据时代优化档案管理策略，提高档案管理水平，是一个亟待研究和解决的问题。本文从档案管理的内涵、常用策略、存在问题和优化建议四个方面分析，旨在探讨如何在大数据时代提高档案管理的效率和质量。

一、大数据时代档案管理的内涵

大数据时代的档案管理是一种以利用先进技术处理、存储和分析大规模数据为核心的管理实践。它通过采用自动化、智能化和云计算等技术，以更高效、精确的方式组织、保存和检索信息。档案管理在大数据环境中强调数据质量、安全性和合规性，以满足信息管理的新需求。它不仅关注传统的文件管理，还注重从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，促进创新和业务发展。

1.数据的集成与处理

在大数据时代背景下，档案管理的首要任务是对海量数据高效、准确地集成与处理。这意味着档案管理系统需要具备强大的数据处理能力，能够快速对数据自动分类、标签化和结构化处理。为了实现这一目标，现代化的档案管理系统通常引入大数据技术，如分布式存储和并行计算，以提高数据处理效率。

职业院校每天都会产生大量的数据，包括学生的学籍、教师的授课计划、学校的教科研及行政文件等。通过引入大数据技术，职业院校可以建立高效的数据处理流程，对这些海量数据自动分类、标签化和结构化处理，不仅提高了数据查询效率，降低了数据管理成本，还能让学校管理者更快、更准确地获取所需信息，为学校的决策提供更加准确、及时的支持。

2.档案数据的安全与隐私

随着大数据技术的广泛应用，档案数据的安全与隐私问题日益凸显。在大数据时代，保护档案数据不被外泄、确保数据的完整性成为档案管理的核心任务之一。这要求档案管理系统具备强大的安全防护机制，能够抵挡黑客攻击和数据被泄露等风险。

在职业院校中，保证学生档案数据的安全与隐私尤为重要，涉及学生的个人信息、成绩和奖惩等敏感信息。因此，档案管理系统需要具备强大的安全防护机制，能够防止数据被黑客攻击或者泄露信息。例如，某职业院校非常重视学生档案數据的安全。他们引入了先进的数据加密技术，对所有学生档案加密处理。同时，学校还建立了严格的访问控制制度，只有经过授权的人员才能访问学生档案。这些措施有效保证了学生档案数据的安全与隐私。

3.档案数据的价值挖掘

大数据时代的档案管理不仅局限于数据的存储和查询，更重要的还是挖掘档案数据背后的潜在价值。通过大数据分析技术，可以深度挖掘档案数据，发现数据中的关联和趋势，为企业或机构提供有价值的决策支持。

对于职业院校来说，通过大数据分析技术挖掘档案数据背后的潜在价值，可以为学校的发展提供新的思路。例如，某职业院校通过挖掘分析历届毕业生的就业数据，发现了某些专业的毕业生更受市场欢迎，某些课程的学习对毕业生的就业有更大的帮助。基于这些分析结果，学校调整了专业设置和课程设计，更好地适应了市场需求，提高毕业生的就业率。这就是档案数据价值挖掘在职业院校中的实际应用。

大数据时代的档案管理内涵丰富多样，涵盖了数据的集成与处理、档案数据的安全与隐私以及档案数据的价值挖掘等多个方面。企业或机构需要紧跟时代步伐，充分利用大数据技术优化档案管理策略，以应对日益增长的数据挑战。

二、大数据时代常用的档案管理策略

1.分布式存储技术

在大数据时代，由于档案数据量庞大，传统的集中式存储方式往往难以满足需求。因此，分布式存储技术应运而生。该技术将数据分散存储在多个节点上，每个节点都可以独立存储和处理数据，不仅可以提高数据的可用性和可靠性，还能够大幅提高查询效率。

例如，某职业院校拥有大量的学生档案、教育教学资源和行政文件，传统的集中式存储方式已经无法满足需求。为了解决此问题，该院校引入了分布式存储技术，并建立了校园私有云存储平台。该平台将数据分散存储在多个服务器节点上，每个节点都可以独立处理数据请求，从而提高了数据存储和处理的效率。通过这种方式，该职业院校不仅实现了海量档案数据的高效管理，还为师生提供了更快速、更稳定的数据访问服务。

2.数据安全加密技术

大数据时代的档案数据安全至关重要。为了确保档案数据不被非法访问和篡改，数据安全加密技术被广泛采用。该技术利用先进的加密算法，确保数据在传输和存储过程中的安全性。具体而言，数据安全加密策略通常包括数据加密存储、数据传输加密以及数据完整性校验等环节。通过这些措施，可以有效防止未经授权的访问和数据被泄露。即使在黑客攻击等极端情况下，由于数据已经经过严格加密，攻击者也难以获取有用的信息。

值得一提的是，随着密码学和加密技术的不断发展，数据安全加密策略也在持续优化。一些新兴的加密技术，如同态加密和零知识证明等，为档案管理领域的数据安全提供了更强有力的保障。这些技术能够在确保数据安全的同时，还支持对数据高效计算和查询，给档案管理带来了新的可能性。

3.数据挖掘与分析策略

大数据时代的档案数据中蕴含着丰富的价值。为了充分发掘这些价值，数据挖掘与分析策略成为档案管理的关键策略之一。该策略通过运用各种先进的数据挖掘算法和工具，深入分析和挖掘海量的档案数据，以发现数据中的关联、模式和趋势。在职业院校中，数据挖掘与分析策略同样具有广阔的应用前景。例如，某职业院校为了提高教学质量，引入了数据挖掘技术分析学生的学习行为。通过挖掘学生的学习成绩、出勤记录和在线学习行为等数据，学校发现了一些影响学生学习效果的关键因素。基于这些分析结果，学校有针对性地改进了教学方法和手段，提供了更加个性化的教学服务，不仅提高了学生的学习兴趣和积极性，还有效提升了学校的教学质量。同时，学校还通过数据挖掘分析，为招生、就业等方面的决策提供支持，推动了学校的全面发展。

三、大数据时代档案管理中存在的问题

1.数据存储的安全性问题

大数据时代，档案管理面临的首要问题是数据存储的安全性。随着档案数据量的急剧增加，传统的数据存储方式可能已经无法满足需求，分布式存储等新技术逐渐崭露头角。然而，这些新技术在应用过程中也带来了一系列安全性问题。

一方面，分布式存储系统的安全性需要全方位防护。由于数据分散存储在多个节点上，一旦某个节点遭受攻击或出现故障，可能导致数据被泄露或丢失。因此，确保分布式存储系统的每个节点都具备足够的安全防护措施是至关重要的；另一方面，随着档案管理数字化程度的提升，网络安全风险也随之增加。黑客可能利用漏洞入侵档案管理系统，窃取或篡改重要数据，档案管理部门需要不断完善网络安全体系，及时修补漏洞，以防止潜在的数据安全事故。

2.隐私被泄露的风险

大数据时代，档案数据隐私被泄露成为公众和企业日益关注的问题。由于大数据技术的广泛应用，越来越多的个人隐私信息被纳入档案数据中。一旦这些数据被泄露，将对个人隐私造成严重威胁。档案管理部门在收集、存储和使用档案数据时，应严格遵守相关法律法规，确保个人隐私得到充分保护。然而，在实际操作中，一些机构可能因为技术漏洞、管理疏忽或恶意行为等原因，导致用户隐私被泄露。这类事件不仅损害了个人隐私权，还可能引发社会信任危机。

3.数据挖掘算法的局限性

在大数据时代的档案管理中，数据挖掘技术的运用对于释放档案数据价值具有重要意义。然而，在实际应用中，数据挖掘算法往往面临着一定的局限性。

数据挖掘算法的准确性受多种因素影响。首先，不同算法在不同场景下的表现可能存在差异，而选择合适的算法是一个具有挑战性的任务。此外，算法的性能还受到数据质量、特征选择等因素的影响，这些因素均可能导致挖掘结果的偏差；其次，数据挖掘算法的可解释性成为一个关注焦点。在很多情况下，数据挖掘算法产生的结果难以直观解释，使得一些机构在利用挖掘结果指导决策时产生困惑，降低了数据挖掘的实际价值。

四、关于大数据时代档案管理策略优化的意见建议

1.加强数据安全防护

随着大數据技术的广泛应用，档案数据的安全性成为档案管理部门首要关注的问题。为了确保档案数据的安全，必须采取一系列措施来加强数据安全防护。首先，积极引入先进的数据安全防护技术是必不可少的。其中，零信任安全模型是一种新型的安全防护理念，它摒弃了传统的基于网络和应用的信任模式，强调在每次访问时都需要身份验证和权限控制。这种模型可以有效防止未经授权的访问，确保只有合法用户才能访问档案数据，极大地提高了数据的安全性；其次，区块链技术为档案管理提供了全新的数据安全解决方案。区块链技术的去中心化特性使得数据不再依赖于单一的中央服务器存储，而是分布在网络中的各个节点上。这种分布式存储方式不仅能够确保数据的可靠性，还能防止数据被篡改或伪造。

要实施这些防护措施，档案管理部门可以选择与专业的网络安全公司合作。这些公司拥有丰富的安全技术和经验，可以帮助档案管理部门打造高效、稳健的数据安全防护体系。此外，定期安全审计和漏洞扫描也是必要的，能够帮助档案管理部门及时发现并修复潜在的安全隐患，确保档案数据的安全不受侵害。

2.提高数据挖掘效率

在大数据时代，档案数据呈现爆炸式增长，如何从庞大的数据中挖掘出有价值的信息，提高数据挖掘效率显得尤为重要。

算法的选择和优化是提高数据挖掘效率的关键环节。档案管理部门应仔细评估不同的数据挖掘算法，根据档案数据的类型和规模，应用适合的算法，以确保挖掘结果的准确性和高效性，避免资源的浪费和算法的不匹配。此外，持续优化算法性能也是必不可少的。通过不断改进算法的设计和调整参数，可以提高算法的运行速度，减少数据挖掘所需的时间，使决策者能够更迅速获得所需的信息支持，及时作出准确的决策。

3.培养大数据档案管理人才

在加强技术防护的同时，档案管理部门还应重视人才的培养。大数据时代下的档案管理人才需要具备丰富的大数据技术知识和档案管理经验，能够熟练运用各种大数据工具和平台开展数据处理和分析。

在职业院校中，面对大数据时代下的档案管理挑战，同样需要重视大数据档案管理人才的培养。这类人才不仅需要具备丰富的档案管理经验，还需要掌握大数据技术知识，能够熟练操作各种大数据工具和平台。院校可以与档案管理相关企业或机构建立合作关系，共同搭建实践教学平台。师生可以在企业实习，参与实际的大数据档案管理项目，提高实践能力和解决问题的能力。还可以举办校内外的学术交流和研讨会，邀请行业专家和企业代表分享经验和前沿技术，激发学生的学习兴趣和动力。同时，还应为教职工提供继续教育和进修的机会。此外，职业院校应聘请具有大数据技术和档案管理背景的教师，并鼓励教师教学研究和实践，不断提升自身的教学水平和专业能力。

五、结论

大数据时代，档案管理的重要性和挑战性愈发突出。通过加强数据安全防护，确保档案数据的安全可信，提高数据挖掘效率，快速获得有价值的信息。然而，职业院校档案管理的策略优化需要跨部门、跨领域的合作，才能共同建设高效、稳健的档案管理系统。希望职业院校能够推动大数据时代下的档案管理创新与发展，为学校可持续发展贡献更大力量。

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作者单位：山东省莱阳卫生学校

作者简介：王晓萍（1965—），女，汉族，山东荣成人，本科，副研究馆员，研究方向：档案管理。