论文部分内容阅读
[摘 要]近年来，我国社会经济水平不断提高，我国移动信息技术得到了前所未有的发展，人类已经进入信息化时代，大数据信息数据处理方式极大地改变了人们的日常工作、生活方式。随着人们物质文化生活水平的不断提升，人们更偏爱现代信息数据浏览、管理方式，就现代档案管理工作而言，加强档案管理大数据管理方式的应用至关重要。本文主要从传统纸质档案管理工作方式的弊端着手，进一步分析了大型数据库的档案数据挖掘系统与挖掘技术，并深入探究了档案数据挖掘中大数据技术的有效融入，望对我国未来档案管理数据挖掘中大数据技术的应用与发展提供相应借鉴。
[关键词]档案管理 大数据技术 应用探究
中图分类号：G270.7 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）43-0330-01
1 传统纸质档案管理工作方式的弊端
传统纸质档案管理工作在发展的过程中，形式不断扩展，但是它的使用条件受到很大的限制。实际档案管理中主要存在以下几方面问题：第一，传统纸质档案管理形式相对落后，在信息发布的过程中需要进行严格的筛选，虽然这能够保证档案管理发布的质量，但却缺少管理发布的时效性，无法实现对信息的实时登记与宣传。第二，传统纸质档案管理工作无法实现双向交流，在纸质档案管理应用与发展的过程当中，受众处于被动的地位，发布信息的结构占据的主导地位，双方无法进行实际的交流，纸质的档案对于档案的翻阅以及查询难度更高，如今依靠互联网数字移动技术等，借助互联网渠道对信息进行查询，已经成为一种发展趋势，传统纸质档案管理工作的缺陷更进一步展现出来。
2 大型数据库的档案数据挖掘系统与挖掘技术
2.1 大型数据库的档案数据挖掘系统
2.1.1 关联规则挖掘
档案数据挖掘的主要内容就是将不同用户的信息进行整合处理，利用这些信息对用户的个人生活或工作情况进行分析和预测。关联规则挖掘可以有效地帮助企业了解潜在客户人群，并更准确地掌握客户的喜好情况，了解客户的真实需求，这样一来，档案管理的工作人员就能为客户提供更加优质的服务。当前，档案管理广泛使用的程序算法是Apriori算法，这种算法很大程度上避免了传统算法的各种缺陷，提高了时间的利用率。
2.1.2 分类
档案数据挖掘可以对用户人群进行分类，根据不同人群的信息处理方式和检索条件的差别，对这些用户进行更为细致的分类。依照这些分类结果，企业或档案管理技术人员可以更好地了解不同数据信息，不同用户之间的联系，并将这种联系进行整合处理，方便日后使用。这种新的档案数据挖掘技术的推广和使用对人们的生活起到了很好的辅助作用。
2.1.3 聚类
聚类数据挖掘技术的前景较好，准确度更高，在企业和档案管理技术人员的管理工作中被大量使用。一般来说，分割聚类算法可以将不同档案数据处理程序进行比较，并将比较之后的信息进行综合处理，形成一个高效、科学的分类表。而分层聚类算法处理更加简便，应用更加优化，它有效改善了分割聚类算法中存在的缺点和不足，开创了自身的应用领域，为人们的生活带来了更多的便利条件。
2.2 大型数据库的档案数据挖掘技术
2.2.1 库存管理档案数据挖掘
库存管理档案数据挖掘是基于大型数据库的一种档案数据处理方式，它被广泛应用在档案管理当中。在档案的管理当中，很多的管理人员选择使用库存管理档案数据挖掘技术，这主要是由该档案数据挖掘系统的自身特点所决定的。相比于传统的档案管理数据系统来说，这种大数据的档案管理挖掘技术更加简便，更为细致，可以更加准确地对库存档案进行清点和信息统计。系统会自动将档案的数据信息记录在数据库当中，方便档案管理人员的调用和更改。
2.2.2 空间档案数据挖掘
空间档案数据挖掘技术是一类新兴的档案数据挖掘处理技术，它的理论体系还不完全成熟，因此，它的应用范围并没有库存档案数据挖掘技术广泛。这种技术的出现是为了更好地解决和处理用户的空间信息，它除了需要依托大型数据库之外，还需要依托空间可视地图，因此，它的技术要求相对较高。然而，无论是在日常的档案管理工作当中，还是在军事，农业等其他领域，空间档案数据挖掘都有着良好的应用前景，我们可以预测，在未来的生活和工作当中，空间档案数据挖掘技术可以随处可见。
3 档案数据挖掘中大数据技术的有效融入
3.1 实现了档案数据采集层的优化管理
将大数据技术应用在档案数据的管理和挖掘当中，进一步提高了数据处理的效率。一般來说，在进行档案数据管理的时候，第一步就是要对相关的档案数据进行采集，只有实现对档案数据的有效采集，才能避免在后续的管理过程中出现错误。可以说，只有利用大数据技术才能实现高质量的档案数据采集，这样，隐藏在档案文件后的全部信息都可以被采集出来，另外，在档案数据的采集过程中，还可以依照实际的采集需要，对档案数据进行更为细致的筛选，这样的档案数据采集方式既保留了档案数据来源的准确性，同时，在日后的调用过程中也不会出现不必要的失误。
3.2 实现了档案数据整理层的优化管理
在档案数据采集之后，相关的工作人员就要实现对档案数据的整理，一般来说，这些档案数据信息都是十分复杂的，因此，工作人员的整理工作也相当麻烦。因此，将大数据技术应用在档案数据的整理过程中，可以有效地提高工作人员的工作效率，既能保证档案数据的有效存储，同时，还可以避免在整理的过程中出现失误，导致数据的缺失。随着互联网技术的不断发展，当前，可应用在档案数据整理中的大数据技术已经相对成熟，大数据技术已经成了档案数据整理人员必不可少的技术工具，可以说，一旦离开了大数据技术，档案数据的整理工作将会变得异常艰难。
3.3 实现了档案数据分析层的优化管理
每一份档案数据都有其自身的特点和应用，因此，对于档案数据管理的工作人员来说，还需要在后台对这些档案数据进行分析管理。另外，不同的档案数据之间并不是完全孤立的，它们之间可能存在某些联系，这种数据的相关性分析需要依靠大数据技术才能实现。就档案数据的表面分析来说，工作人员很难在第一时间了解到不同档案数据之间的关联，只有通过大数据技术，才能挖掘到隐藏在档案数据背后的相关信息。在了解档案数据之间的相关性之后，工作人员才能更好地利用档案数据信息，挖掘它们的最大价值，进行档案数据的分析整合，更好地实现信息和资源的共享。
3.4 实现了档案数据展示层的优化管理
对于档案数据来说，无论是对其进行采集整理，还是对其进行分析整理，其最终的目的都是为了将档案数据展示出来，供人们参考使用。因此，档案数据的展示工作是极其重要的，在进行档案数据的展示时，工作人员需要利用大数据技术更好地实现对数据的可视化管理，建立并完善良好的档案数据管理系统，这样一来，在用户进行档案数据的调用和查阅的时候，可以更加方便快捷，避免浪费用户的时间，同时，也避免产生不必要的麻烦。
结束语
大数据信息时代的到来给人们的日常工作生活带来了极大地便利，不论是传统纸质档案管理中的数据挖掘技术，还是现代信息化档案管理中的数据挖掘技术，都极大地改变了档案管理的数据挖掘方式，从根本上提升了档案管理工作中数据挖掘工作效率。因此，未来档案管理数据挖掘工作开展过程中，工作人员务必要积极利用大数据信息数据处理方式，只有这样才能够进一步促进档案管理工作中数据挖掘工作的顺利开展。
参考文献
[1]乔瑞花.档案管理在大数据背景下面临的挑战及对策分析[J].创新科技，2015（6）：82-84.
[2]滕春娥.大数据环境下档案工作转型研究[J].北京档案，2015（2）：17-19.
[3]钟静.探析大数据时代背景下的档案管理[J].兰台世界，2014（S3）：23-24.
[关键词]档案管理 大数据技术 应用探究
中图分类号：G270.7 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）43-0330-01
1 传统纸质档案管理工作方式的弊端
传统纸质档案管理工作在发展的过程中，形式不断扩展，但是它的使用条件受到很大的限制。实际档案管理中主要存在以下几方面问题：第一，传统纸质档案管理形式相对落后，在信息发布的过程中需要进行严格的筛选，虽然这能够保证档案管理发布的质量，但却缺少管理发布的时效性，无法实现对信息的实时登记与宣传。第二，传统纸质档案管理工作无法实现双向交流，在纸质档案管理应用与发展的过程当中，受众处于被动的地位，发布信息的结构占据的主导地位，双方无法进行实际的交流，纸质的档案对于档案的翻阅以及查询难度更高，如今依靠互联网数字移动技术等，借助互联网渠道对信息进行查询，已经成为一种发展趋势，传统纸质档案管理工作的缺陷更进一步展现出来。
2 大型数据库的档案数据挖掘系统与挖掘技术
2.1 大型数据库的档案数据挖掘系统
2.1.1 关联规则挖掘
档案数据挖掘的主要内容就是将不同用户的信息进行整合处理，利用这些信息对用户的个人生活或工作情况进行分析和预测。关联规则挖掘可以有效地帮助企业了解潜在客户人群，并更准确地掌握客户的喜好情况，了解客户的真实需求，这样一来，档案管理的工作人员就能为客户提供更加优质的服务。当前，档案管理广泛使用的程序算法是Apriori算法，这种算法很大程度上避免了传统算法的各种缺陷，提高了时间的利用率。
2.1.2 分类
档案数据挖掘可以对用户人群进行分类，根据不同人群的信息处理方式和检索条件的差别，对这些用户进行更为细致的分类。依照这些分类结果，企业或档案管理技术人员可以更好地了解不同数据信息，不同用户之间的联系，并将这种联系进行整合处理，方便日后使用。这种新的档案数据挖掘技术的推广和使用对人们的生活起到了很好的辅助作用。
2.1.3 聚类
聚类数据挖掘技术的前景较好，准确度更高，在企业和档案管理技术人员的管理工作中被大量使用。一般来说，分割聚类算法可以将不同档案数据处理程序进行比较，并将比较之后的信息进行综合处理，形成一个高效、科学的分类表。而分层聚类算法处理更加简便，应用更加优化，它有效改善了分割聚类算法中存在的缺点和不足，开创了自身的应用领域，为人们的生活带来了更多的便利条件。
2.2 大型数据库的档案数据挖掘技术
2.2.1 库存管理档案数据挖掘
库存管理档案数据挖掘是基于大型数据库的一种档案数据处理方式，它被广泛应用在档案管理当中。在档案的管理当中，很多的管理人员选择使用库存管理档案数据挖掘技术，这主要是由该档案数据挖掘系统的自身特点所决定的。相比于传统的档案管理数据系统来说，这种大数据的档案管理挖掘技术更加简便，更为细致，可以更加准确地对库存档案进行清点和信息统计。系统会自动将档案的数据信息记录在数据库当中，方便档案管理人员的调用和更改。
2.2.2 空间档案数据挖掘
空间档案数据挖掘技术是一类新兴的档案数据挖掘处理技术，它的理论体系还不完全成熟，因此，它的应用范围并没有库存档案数据挖掘技术广泛。这种技术的出现是为了更好地解决和处理用户的空间信息，它除了需要依托大型数据库之外，还需要依托空间可视地图，因此，它的技术要求相对较高。然而，无论是在日常的档案管理工作当中，还是在军事，农业等其他领域，空间档案数据挖掘都有着良好的应用前景，我们可以预测，在未来的生活和工作当中，空间档案数据挖掘技术可以随处可见。
3 档案数据挖掘中大数据技术的有效融入
3.1 实现了档案数据采集层的优化管理
将大数据技术应用在档案数据的管理和挖掘当中，进一步提高了数据处理的效率。一般來说，在进行档案数据管理的时候，第一步就是要对相关的档案数据进行采集，只有实现对档案数据的有效采集，才能避免在后续的管理过程中出现错误。可以说，只有利用大数据技术才能实现高质量的档案数据采集，这样，隐藏在档案文件后的全部信息都可以被采集出来，另外，在档案数据的采集过程中，还可以依照实际的采集需要，对档案数据进行更为细致的筛选，这样的档案数据采集方式既保留了档案数据来源的准确性，同时，在日后的调用过程中也不会出现不必要的失误。
3.2 实现了档案数据整理层的优化管理
在档案数据采集之后，相关的工作人员就要实现对档案数据的整理，一般来说，这些档案数据信息都是十分复杂的，因此，工作人员的整理工作也相当麻烦。因此，将大数据技术应用在档案数据的整理过程中，可以有效地提高工作人员的工作效率，既能保证档案数据的有效存储，同时，还可以避免在整理的过程中出现失误，导致数据的缺失。随着互联网技术的不断发展，当前，可应用在档案数据整理中的大数据技术已经相对成熟，大数据技术已经成了档案数据整理人员必不可少的技术工具，可以说，一旦离开了大数据技术，档案数据的整理工作将会变得异常艰难。
3.3 实现了档案数据分析层的优化管理
每一份档案数据都有其自身的特点和应用，因此，对于档案数据管理的工作人员来说，还需要在后台对这些档案数据进行分析管理。另外，不同的档案数据之间并不是完全孤立的，它们之间可能存在某些联系，这种数据的相关性分析需要依靠大数据技术才能实现。就档案数据的表面分析来说，工作人员很难在第一时间了解到不同档案数据之间的关联，只有通过大数据技术，才能挖掘到隐藏在档案数据背后的相关信息。在了解档案数据之间的相关性之后，工作人员才能更好地利用档案数据信息，挖掘它们的最大价值，进行档案数据的分析整合，更好地实现信息和资源的共享。
3.4 实现了档案数据展示层的优化管理
对于档案数据来说，无论是对其进行采集整理，还是对其进行分析整理，其最终的目的都是为了将档案数据展示出来，供人们参考使用。因此，档案数据的展示工作是极其重要的，在进行档案数据的展示时，工作人员需要利用大数据技术更好地实现对数据的可视化管理，建立并完善良好的档案数据管理系统，这样一来，在用户进行档案数据的调用和查阅的时候，可以更加方便快捷，避免浪费用户的时间，同时，也避免产生不必要的麻烦。
结束语
大数据信息时代的到来给人们的日常工作生活带来了极大地便利，不论是传统纸质档案管理中的数据挖掘技术，还是现代信息化档案管理中的数据挖掘技术，都极大地改变了档案管理的数据挖掘方式，从根本上提升了档案管理工作中数据挖掘工作效率。因此，未来档案管理数据挖掘工作开展过程中，工作人员务必要积极利用大数据信息数据处理方式，只有这样才能够进一步促进档案管理工作中数据挖掘工作的顺利开展。
参考文献
[1]乔瑞花.档案管理在大数据背景下面临的挑战及对策分析[J].创新科技，2015（6）：82-84.
[2]滕春娥.大数据环境下档案工作转型研究[J].北京档案，2015（2）：17-19.
[3]钟静.探析大数据时代背景下的档案管理[J].兰台世界，2014（S3）：23-24.