大数据环境下事业单位档案管理的知识服务模式构建

引言：信息技术的迭代升级，数据已成为驱动社会治理现代化的核心资源。事业单位作为公共服务的重要载体，档案管理承载着组织记忆与历史凭证的功能，然而，传统档案管理模式存在数据孤岛化、服务滞后性、利用低效化等问题，难以满足大数据时代对信息精准化、智能化服务的需求。大数据技术的兴起为档案管理转型提供了技术支撑。通过数据采集、存储、分析和可视化技术的综合应用，档案管理可突破物理载体限制，实现从“静态保管”到“动态服务”的跨越，构建适应事业单位特点的知识服务模式，成为提升档案管理价值、推动组织数字化转型的重要课题[1]。

一、大数据技术对事业单位档案管理的影响

（一）数据规模与复杂性的挑战

事业单位档案类型涵盖文书、人事、科研、基建等多个领域，数据格式包括文本、图像、音频、视频等非结构化信息。大数据技术通过分布式存储与计算框架，可实现海量异构数据的统一管理，但同时也对数据清洗、标准化和安全防护提出更高要求。

（二）服务模式转型的机遇

传统档案管理以“存”为核心，用户需通过人工检索获取信息，效率低下且利用率不足。大数据技术赋予档案管理“用”的属性，通过关联分析、趋势预测等功能，可将档案转化为可支持决策的知识资产。例如，某高校利用档案数据构建科研成果图谱，为学科规划提供数据支撑[2]。

（三）技术融合的驱动作用

云计算提供弹性资源池，降低档案管理系统建设成本；人工智能实现智能分类与自动标引；区块链技术保障档案真实性。多技术协同为知识服务模式构建奠定基础。

二、事业单位档案管理知识服务模式构建框架

（一）模式构建目标：从保管库到智慧引擎

事业单位档案管理知识服务模式的根本目标，在于彻底转变传统档案工作的定位与效能，以用户的实际知识需求为出发点和落脚点，构建一个深度融合数据价值、智能技术和应用场景的全新服务体系，推动实现三个关键性的跨越：（1）知识价值的深度释放： 改变过去偏重物理保管的被动状态，主动挖掘沉睡在档案数据中的宝贵信息。通过先进的数据分析手段，系统性地识别、提炼并呈现那些难以直接获取的隐性知识和规律，将原始档案转化为可驱动业务的知识资产。（2）服务生态的协同共生： 打破部门壁垒和系统孤岛的限制，着力构建一个开放、互联的知识共享网络。促进不同职能部门、不同业务系统之间档案知识资源的顺畅流动与高效协同，形成跨领域的知识服务合力，提升组织整体的知识利用效率。（3）服务能级的智能跃升： 显著降低对人工操作的依赖程度，引入人工智能技术作为核心支撑。利用 AI 强大的信息处理、模式识别和学习能力，实现知识服务的自动化、精准化和快速响应，大幅提升服务效率与用户满意度，使档案服务更具预见性和主动性。这一目标的实现，标志着档案部门将从后台的“保管员”角色，转型为组织运行的“智慧知识引擎”[3]。

（二）核心模块设计：构建服务体系的三大支柱

知识服务模式的有效运转依赖于三个紧密衔接、功能明确的核心模块：（1）坚实的数据资源基座： 这是整个体系的基础，实现档案资源的全域汇聚，不仅包括结构化的数据库信息，更要整合海量的非结构化文档（如报告、邮件、图片、音视频等）。为此，需要建立并严格执行“一档一码”的唯一标识体系，确保每份档案在数字空间中的精准定位和全生命周期管理。数据质量是生命线，运用自然语言处理（NLP）等技术手段进行自动化数据清洗、校验与纠错，持续保障入库数据的准确性、完整性和一致性，为上层应用提供可靠的数据原料。（2）强大的智能分析中枢： 此层负责将原始数据转化为结构化知识，核心技术之一是构建领域知识图谱，利用实体识别、关系抽取等技术，自动发现并建立档案元素（如具体项目、参与人员、产出成果、使用经费、关联事件等）之间复杂、多维的内在联系网络，形成可视化的知识关联体系。同时，建立用户画像系统，通过持续分析用户的检索历史、浏览偏好、岗位职责等信息，精准刻画其知识需求特征，为后续的个性化知识推送和服务提供智能依据。（3）敏捷的服务应用平台： 此层直接面向用户提供价值，要革新传统检索方式，部署支持语义理解、上下文关联和模糊匹配的智能搜索引擎，有效克服关键词检索的局限，让用户更快速、更准确地找到所需知识。更重要的是，基于底层数据和智能分析，平台应具备主动服务能力，例如自动生成深度分析报告（如揭示特定领域人才流动规律、评估重大项目经费使用效能、追踪科研成果转化链路等），为管理者的科学决策提供强有力的知识支撑，实现从被动

查询到主动赋能的转变[4]。

（三） 实施路径：分步推进，务实落地

构建这一知识服务模式需要遵循清晰的阶段性实施路径，确保稳步推进：阶段一：筑牢数字化根基（基础建设期）： 完成基础设施的现代化升级，部署安全、可控的私有云平台，为海量档案数据的存储、管理和计算提供强大的底层支撑，集中力量完成历史存量档案的全面、高质量数字化转换工作，建立完整的数字档案资源库，这是后续所有智能应用的前提。此阶段需制定严格的数字化标准和质检流程。阶段二：突破智能化瓶颈（技术攻坚期）： 在夯实数据基础后，聚焦核心技术的自主研发与适配，重点投入适用于事业单位档案领域特点的专业化自然语言处理（NLP）模型的训练与优化，解决专业术语理解、非结构化文本信息精准提取等难题，研发或优化适用于构建本领域复杂关系网络的知识图谱算法，确保知识关联的准确性和实用性，此阶段强调技术的深度定制和验证。阶段三：验证场景化价值（应用推广期）： 技术成熟后，选择具有代表性和迫切需求的高价值业务场景进行试点应用。例如，在人事管理场景中，利用知识图谱辅助人才盘点、干部任免分析、培训需求挖掘；在科研服务场景中，智能推送相关项目历史资料、成果关联、专家网络，辅助科研立项与成果评价。

结语：

大数据技术为事业单位档案管理知识服务模式构建提供了技术可行性与实践路径。通过数据资产化、服务智能化和机制协同化，档案管理可突破传统职能边界，成为组织创新发展的知识引擎。未来需重点关注深化AI 技术在档案鉴真、情感分析等场景的应用；构建跨机构知识共享联盟，打破数据壁垒，真正实现档案管理从“技术适配”到“价值创造”的跨越，助力事业单位数字化转型迈向新阶段。

参考文献：

[1] 王丹 . 论如何推进事业单位档案管理工作的规范化与标准化 [J]. 兰台内外 , 2025, (16): 50-52.

[2] 张辉. 数字化管理在事业单位档案管理中的应用分析[J]. 兰台内外,2025, (16): 32-34.

[3] 吴东亮 . 数字化时代事业单位档案管理理论创新及路径优化探析[J]. 兰台内外 , 2025, (16): 35-37.

[4] 吴玉红 . 刍议数字化档案管理在事业单位的应用 [J]. 兰台内外 ,2025, (16): 7-10.