大数据时代下基层电力企业档案管理策略探究.doc

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1、大数据时代下基层电力企业档案管理策略探究【摘要】随着社会的快速发展，大数据的普遍运用使得电力企业档案、电力基层的改革、档案资源管理方式都进行了全面的改革创新。大数据的发展趋势是现在时代所赋予的必然性。论文着重分析了怎样运用大数据来提高基层电力企业档案管理的方式技术和服务能力，从而大力推进基层电力企业档案管理工作的顺利进行。[Abstract]Withtherapiddevelopmentofsociety,thewidespreaduseofbigdatamakestheinnovationreformofthearch

2、ives,grass-rootsandmanagementofthearchivesresourcesofelectricpowerenterprise・Thedevelopmenttrendofbigdataistheinevitabilityofthetimes・Theauthoranalyzedhowtousebigdataenhancetheelectricpowerenterprisearchivesmanagementmodeandabilityoftechnologyandservices,tovigoro

3、uslypromotetheprogressofarchivesmanagementinelectricpowerenterprises・【□P键词】大数据；档案；电力；服务；管理[Keywords]bigdata;archives;power;service;management【中图分类号】F426.61;G270.7【文献标志码】A【文章编号】1673-1069(2017)05-0100-021引言大数据在当今时代普遍运用的同时也遇到了如何对大数据进行合适正确的处理难题，不管是在任何的时候大数据的管理都具有多样化和

4、多量化，它也是决定基层电力档案管理是否进步的关键性因素。随着云科技时代的发展,大数据的应用管理受到社会各界人士的喜欢和关注，但是随之带给我们的就是激烈的竞争和知识的改革。前不久大家还在刚刚习惯数据时代所带给我们的技术和方便时，大数据时代却已经悄悄到来了。无法估量的数据，已经开始慢慢改变我们的工an作方式、思维方式和生活方式。目前，它的到来让我们对相关的数据处理工作和信息的核对工作有了一种不确定感，但是它却给以前陈旧的档案管理模式带来了很大的便利和竞争。2大数据时代的意义大数据的意思就是在档案管理中档案信息出现海量化，就当

5、前时代的发展基层电力企业还不能很快的算出正确的结果，计算机的主板软件也不能在一定的时间里面对所要计算的数据进行相应的管理、处理和撷取，所以，就不能对档案的资料进行快速的归类和整理，进而就不能为基层电力企业档案带来帮助，更不能让领导人依据准确的数据进行高效的决策，这就大大降低了数据信息的使用率［1］。一般情况下我们都以为大数据的档案管理就是一些单位经常用的文本、办公文档、图像、音频、图片和视频等相关的信息数据和一些没有规律可循的信息数据，这些数据要真的想归类整理或者想得到其具体的信息是非常困难的，进而就使得后续的处理中要花

6、大量的时间进行分析，这就会对大量的物力、人力产生浪费，当然，这也会严重影响基层电力企业对数据的正确值进行确认和相关的决策。我们总结了下,大数据的档案管理分为下面几个方面。2.1海量数据大数据就是在各个企业或者其他行业的档案出现或者存在一些无法计算的数据信心，而且这些数据值还因为其公司或者企业等等的发展和变化而产生不定时的增长，以前的数据信息都基本上存在着量小、数据不变和密封的这几个特点，现在海量数据技术的出现很好改变了这个局面，并且把以前陈旧的档案资料管理信息的管理方式和数据进行了舍弃。2.2数据类型众多在基层电力企业的

7、科学研究、运营管理、生产技术这些项目所产生的各式各样的数据进行设备机器类、科学研究类、管理模式类、创建项目类、实物类、产品类、声像类等等这些各式各样的档案类进行管理，就此我们可以看出数据档案的类型很多，可是这就引起未来信息、历史信息、现实信息的相关数据的混乱状态。2.3安全系数要求最高现在的社会科技发展是最快的，我们国家要发展就要和世界接轨，以推动我们国家发展的全球化，科技带给我们的是太多的不确定因素和风险。所以，建立档案管理、建立档案风险管理制度和对档案管理上的应急处理方案这些都是我们现在所要面对的问题。里面的电子档案

8、备份、保密管理、电子文件和不同区域的备份都有更高的标准。2.4数据快速处理在大量的数据跟前，其对数据的处理速度就是基层电力企业利益进行竞争的关键所在，大数据的档案管理和处理是其重中之重。大数据和互联网两个是相辅相成的,大数据利用互联网保持快速的储存、处理和运行；互联网利用大数据保存、管理和处理其所需要的大量数据。3大