长期以来，很大一部分人对于档案管理这块的重视度还不够高，许多档案操作的流程没有做到严格按照程序办理，管理手段也较为落后，并且暴露出许许多多的问题，比如说电子档案管理不够规范、档案库房管理中存在安全隐患，难以及时获知库房中的异常情况，档案整理多少钱，库房管理不够智能化，中学档案整理多少钱，如库房环境无法自动调节、缺乏有效的用电管理、档案封存和查阅制度规范等。
疫情出现以后，也需要一种能够对人员出入库进行有效管理的措施，如进行体温检测等，而这些智慧档案馆都能满足到位。
智慧档案馆解决方案是以科学技术为基础，利用信息化管理及其相关的***技术，整合档案相关系统，以电子档案系统对实体档案进行一体化管理，并结合RFID技术对档案状态与位置实现集中管理，在给用户提供一个便捷式工作模式的同时，也给档案提供一个安全舒适的环境，使得档案由传统的“被动”查阅转变至“主动”推送相关档案。
与数字档案馆相比，智慧档案馆的服务范围因使用移动服务技术而更为广泛。采用有线宽带技术和无线宽带技术，使智慧档案馆成为宽带档案馆和无线档案馆，在档案馆内将实现档案信息感知与服务的泛在化；并通过三网融合的互联网、移动通信网络等服务平台，实现城乡档案信息利用服务的全覆盖。智慧档案馆能够在数字档案馆的基础之上，通过各类采集终端和各类有线、无线宽带网络技术，实现物联网、互联网和移动互联网等网络互联，随时采集环境信息、物体动态信息，增强智慧档案馆信息获取、实时反馈和随时随地智能服务的能力，充分发掘数字档案的资源优势，运用新的信息技术和通信技术手段感知、分析、整合档案资源和档案馆运行的信息，从而对于包括档案收集、管理、利用、存储、监督等活动在内的各种需求做出智能响应和智慧支持，为档案馆中物与物、人与物、人与人的多面互联、互通、互动提供基础条件，为档案管理和信息开发创造更美好的前景。
（1）采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Or***e等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
（2）导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
（3）统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Or***e的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，业务档案整理多少钱，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
（4）挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高层级数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
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