高校档案扫描方案-高校档案扫描-兴源科创科技公司

首先，简化了工作流程。传统***档案管理是人工整理、登记，耗费了大量的人力、物力、财力，并且出错率比较高。现在采用数字化的档案管理模式，极大地简化了工作流程，数字化档案管理是采用计算机技术、扫描技术、摄影技术、数据库技术、多媒体技术以及存储技术等，将传统纸质的资源转化为数字化的档案信息，以数据库的形式进行储存。数字化的存储模式能够实现及时利用、有效共享，对档案的现代化管理、使用和传播都具有很重要的作用。数字化的档案管理模式可以随时修改，随时调动，既方便又迅速。

其次，数字化管理灵活，直观性强。在***中如果想要查询档案的借记情况，在计算机上直接输入借记人的信息就可以查 阅，管理人员可以及时地查到相应的信息，方便灵活，减少了管理人员的很多时间，高校档案扫描，而且提高了检索的准确率。在不接触档案的情况下就可以检索到相关信息，这对档案原件来说是极大的保护，可以延长纸质档案的存放时间。在档案的录入及整理上，数字化技术有着人工档案管理没有的优势，可以减少出错率，高校档案扫描建设，档案提高的利用率。

实施数字化模式后，统计工作变得轻松、有效。***档案管理是***里比较棘手的问题，现在数字化的档案管理模式，极大地简化了传统档案工作模式，有效提高了工作效率，对***整体的发展具有重要的推动作用。因此，针对***档案数字化管理中存在的问题，采取对应的策略具有重要意义。

（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，高校档案扫描方案，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，高校档案扫描建设方案，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，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。

档案数据化之于档案数字化，智慧档案馆（室）之于数字档案馆（室），是迭代式的更新和发展，是覆盖性的提高和增强，是管理方式的根本性变化、转向性发展。不少工作在数字档案馆（室）建设中是必要项，而在智慧档案馆（室）中则会成为非必要项，成为闲置的、冗余的、无用的东西。如果我们尽早开展档案数据化，则可以不做这些不久将会无用的工作，避免不必要的人力、物力和时间的浪费。比如，我在2019年年底到一个省级档案馆参观时，看到他们正在大规模地开展档案数字化，其中有几十个人都在搞档案题名的著录。但是在智慧档案条件下，档案已经全文数据化，每个字都可以供电脑任意检索了，现在著录的题名、责任者、文种、形成时间等，就没有单独存在的意义了，因为它已经包含在全文数据当中了。一份档案的每句话、每个词、每个字，都可被检索出来，无需人工再去重新拟写标题并著录各项主要内容。