大數據分析方法在企業檔案管理中的應用

雷 超

（中北大學信息商務學院，山西 晉中 030600）

隨著大數據研究進程的不斷深入，企業的創新決策主要依賴于大數據分析技術企業檔案數據資源，為企業的信息決策提供了數據支持，所以基于大數據時代下企業檔案管理工作，應當有效借鑒大數據技術進行分析和探討。大數據具有容量大、類型多、允許速度快且應用價值高等眾多特征，大數據技術以快速發展的方式對于數量巨大企業格式多元的數據進行分析和采集，在此過程中能夠發現新知識，從而創造新價值。大數據技術的可持續發展必須要加快云計算和互聯網以及各項信息技術的交流與互動深入開發大數據技術與各項產業的發展新模式，進一步推動我國各行各業的進步與繁榮。基于信息化時代下大數據變革對于人們的價值觀念產生極為重要的影響，帶來的技術創新以及商業領域價值已經難以顧及，越來越多的變化將會嚴重影響著社會發展的眾多方面，也會對企業的發展產生一定的影響作用。所以企業要想可持續發展，必須要深入分析大數據技術在企業檔案管理中的有效應用，能夠貼合自身的實際發展情況，進行有針對性的完善和改進。

1 大數據分析方法在企業檔案管理工作中的應用背景

對于企業發展來講，應用的信息數據，必須是具有可靠性與真實性的企業檔案，是企業在各項活動中形成的文獻載體，并且保存的歷史記錄。企業檔案是企業生存發展中形成的有用數據總和，能夠有效維護歷史真實面貌，并且實現知識資產和信息資源的有效整合，具有不可代替性以及知識創新性等眾多特征，能夠為企業的創新發展提供數據支持。基于大數據背景下企業數據檔案資源的開發與建設，能夠進一步促進企業經營決策的有效制定，促進企業更好地適應市場競爭。

2 大數據分析方法在企業檔案管理中的應用現狀

2.1 企業內部創新決策強調大數據分析方法

創新是企業發展的重要動力，也是企業處于不敗之地的重要前提，當前企業必須要實現技術創新，高層管理人員以及創新人員必須要正確認識到大數據分析方法的重要性以及有效性，能夠在實際創新過程中有針對性的應用大數據分析方法，結合社會以及環境的發展變化，逐步更新傳統的思維方式。大數據分析方法屬于優秀的分析手段，能夠對海量數據進行嚴謹的分析，通過探究企業的內部活動以及生產經營活動產生有利的影響，并且有助于提高企業檔案的資源管理水平。

2.2 檔案資源是企業做出決策的重要依據

企業要想可持續發展，做出正確的決策，必須要確保信息數據分析的全面準確，如果稍有紕漏，可能會導致決策結果缺乏真實性。企業檔案在企業生產經營以及管理活動中形成，對于社會與企業、國家發展有用的重要文獻資料企業檔案能夠引導企業更好地進行信息采集和檢索，通過最優的方式對各類信息予以開發和使用，有助于提高企業的競爭能力以及創新決策。在此過程中，企業檔案是企業內部信息數據的整合與匯總，屬于隱形資產企業檔案，具有獨特性以及創造性等眾多特點，也是企業進行各項決策的重要依據。當前我國大數據技術得到有效的重視和認可，企業在創新決策中應當充分重視檔案數據的重要性，能夠將更多的大數據分析方法應用于企業的內部管理以及決策活動之中。

2.3 有關大數據探究活動更加深入發展

2008年，權威期刊《科學》開設數據專欄，進一步推動了國內外專家學者對于大數據理論的學術分析，在大數據理論的研究與探究過程中，相對于數據分析理論主要劃分為4個部分，主要是科學、技術、應用與工程這4個不同的領域，當前學術界十分重視大數據技術以及應用方面。各項活動的有效開展，進一步促進了大數據研究活動的深入、分析，當前大數據研究活動的逐步深入，人們已經能夠系統全面地掌握大數據的整體情況，逐步提高縱向把握準確度，并且能夠具備從海量信息中獲取具有價值內容的能力，企業也能夠有效實現創新決策。

2.4 通過數據質量管理提高檔案數據資源品質

由于大數據時代下企業的檔案數據呈現眾多特點，例如存在不一致性與不準確、不完整性以及過時性等各項問題，由于受到企業檔案數據資源的生命周期影響，大數據技術必須要根據企業檔案數據呈現的特點，有針對性地進行拓展和延伸，能夠滿足數據存儲與管理相關需求。例如：可以將ETL工具融入云計算平臺，有助于提高數據的清洗質量，實現重復對象檢測，有效處理缺失數據，檢測異常數據，檢測邏輯錯誤等，進一步確保檔案數據資源的質量。

2.5 通過可視化分析，提高數據資源可理解性

由于大數據技術能夠通過自動分析挖掘方法，進一步實現信息的可視化應用，促進人機交互技術的有效拓展融合，計算機計算能力以及人的認知能力，從而增強企業對于復雜數據的洞察能力。例如2015年的百度地圖，春節人口遷徙大數據，使人們近距離地感受到大數據的可視化，大數據技術應用，百度后臺的LBS定位進行數據分析和計算，能夠全程動態地展示出人口的遷移軌跡，為政府的各項決策提供科學可靠的依據。例如：以文本數據可視化能夠看出檔案文本中蘊含的邏輯結構以及主題類型、此品重要度以及動態化規律進行直接展示，能夠為企業的科學發展提供依據。并且各項新技術都能夠為數據檔案資源格式化提供數據支持。

2.6 通過語音引擎有效實現檔案數據資源智能提取

大數據時代呈現激增的發展趨勢，相比較傳統的人工分類目錄以及關鍵詞的搜索引擎等，只能夠簡單地進行關鍵詞匹配，無法使用戶獲得準確全面的信息，并且檢索的準確率相對較低，相關程度較差，缺乏引導性。為了進一步給客戶帶來高質量的檢索感受，提高檢索效果和質量，應當有效應用語義搜索引擎，能夠跟隨著以往的可持續發展應用語義推理技術，進一步實現語義搜索。在此過程中能夠有效地匹配自然語言的處理方法，確保提供的數據資源能夠與檢索者的需求緊密相同。

例如當前亞馬遜公司便分析推理用戶的檢索語義，從而有效過濾相關規則，能夠為用戶提供與自己需求相匹配的產品，有效提高自身的經濟效益，例如人事檔案也可以分析出人事檔案中的人的職務和級別，提取出相關的信息，有效提高檢索效率與質量，從而實現智能化提取應用。

2.7 借助信息數據挖掘發現企業數據資源隱形價值

數據挖掘也稱之為數據知識，發現數據挖掘主要是從企業的海量數據中發現知識模式能夠根據相關功能劃分為描述性模式以及預測性模式，通過細分能夠進一步明確企業信息數據的管理方法。由于數據挖掘屬于大數據技術的應用核心，對于企業發展而言，數據檔案資源必須要有兩部分構成，第一部分是企業在正常的運行中形成的數據資源，通過聚焦和分類以及關聯規則進一步實現內部數據挖掘。在此過程中必須要為企業發展提供數據支持，例如2004年沃爾瑪商場便分析歷史記錄的顧客消費情況，發現季節性颶風來臨前，蛋撻與手電筒的數量猛增，結合這一數據發現，可以在颶風用品旁放上蛋撻，能夠顯著提高企業的經濟效益。能夠看出企業在運行過程中可以借助網絡數據實現信息數據跟蹤與輿情分析，能夠獲取市場的最新發展動態，為企業可持續發展調整服務模式。例如菲爾克斯特公司則通過網絡進行數據分析，預測機票價格以及發展趨勢，能夠協助客戶掌握最佳購買時機。

3 大數據分析方法應用于企業檔案管理中應注意的問題

大數據分析時必須有效借助分析工具，能夠在復雜的數據資源中應用大數據技術進行分析探索，但是應用的工具科技成本相對較高，所以必須要合理地選擇大數據分析工具有助于節省預算成本，切實提高了信息數據的獲取速度。在此過程中，必須要確保數據分析質量，切實降低檔案存儲成本，能夠結合大數據的動態性要求，實現動態變化，環境快速分析或者是實時分析，否則導致數據可能是無效過時的。對于這一情況，大數據分析技術必須要構建數據模型，適應數據動態變化，能夠根據當前的社會文化以及經濟環境、政治生態等各項因素有效實現創新變革，逐步加強對數據的實時監測與分析，有效識別數據中的細微之處，構建與其相適應的模型。

從另一角度分析，大數據具有一定的局限性，例如難以表現并描述用戶情感，所以雖然能夠處理企業的檔案數據，但是大數據仍然屬于科學機器，難以實現人文價值提取，所以必須要融入人的情感直覺去實現，如果只依靠嚴謹的科學難以實現，在應用大數據分析方法量化結果過程中，切記不要忽略傳統工作中的人文精神。

4 結語

結合上述內容，我們能夠看出企業要想可持續經營與發展，開展各項管理活動必須有效擁有大數據分析方法全方位掌握信息資源管理內容，所以企業在各項資源管理活動中，必須要根據數據資源的運作周期，有效掌握信息數據，切實加強數據的保存。由于當前主要是擁有大數據分析方法進行格式化預操作，通過大數據分析與應用，能夠提高高校檔案資源管理質量，對于可視化數據進行關聯分析以及數據勘查、語義搜索引擎與前景預測等。所以新時期大數據變革必須要逐步更新人們的思想價值觀念，將大數據技術有效融入企業發展過程中，加強云計算和物聯網等各項信息技術的有效結合與應用，進一步促進企業的可持續發展與建設。