［摘要］在大数据时代背景下，高校档案数据呈现数量激增、类型多样、价值密度低等特点，传统的档案管理模式难以适应新形势下的发展需求。基于此，本文从高校档案数据特点出发，分析了大数据背景下高校档案数据治理面临的标准不统一、质量待提升、安全风险增加等挑战。通过探索数据治理架构完善、标准体系建设、质量管理强化和安全保障升级等路径，提出高校档案数据治理的系统性解决方案，旨在推进高校档案数据治理水平的提升。

　　［关键词］大数据；高校档案；数据治理

　　0引言

　　随着信息技术的快速发展，高校各类信息系统不断建设完善，产生了海量的教学、科研、人事等电子档案数据。这些数据分散存储在教务、人事、科研等不同业务系统中，数据标准不一，存在信息孤岛现象。同时，高校档案数据规模呈指数级增长，数据类型日益丰富，既包含结构化的文本数据，也包含非结构化的图片、音视频等多媒体数据。在数字化转型背景下，高校亟须建立系统化的档案数据治理机制，实现档案数据的规范管理与价值挖掘。

　　1高校档案数据特点分析

　　高校档案数据包含教学档案、科研档案、人事档案、学生档案、基建档案等多个类别[1]。根据数据形态可分为结构化数据（如学生成绩、教师职称信息等）、半结构化数据（如教学课件、实验报告等）和非结构化数据（如会议视频、科研图片等），呈现多样化、复合型的特点。从数据来源来看，高校档案数据的产生渠道十分广泛。纵向上涵盖教务处、科研处、人事处等职能部门，横向上包括各院系、图书馆、实验室等教学科研单位。各部门在日常工作中持续产生的档案数据主要类型如表1所示。

　　从数据价值密度来看，高校档案数据具有较高的利用价值和研究价值。这些数据不仅记录了学校的发展历程，也是教学科研、人才培养、管理决策的重要依据。通过对档案数据的深度挖掘和分析，可以为高校发展规划、教学改革、科研创新等提供数据支撑，实现数据资产的增值。

　　2大数据背景下高校档案数据治理面临的挑战

       2.1数据标准需要统一

　　数据标准统一是高校档案数据治理的重要基础。当前高校各部门、各系统采用的数据标准存在差异，主要体现在数据采集标准、存储格式和源数据规范等方面[2]。在数据采集环节，不同部门使用的字段定义、数据类型和取值范围缺乏统一规范。具体表现为：在文件著录过程中，题名、责任者、日期等要素的著录格式不一致；数字档案命名规则呈现多样化编码方式。在数据存储方面，业务系统分别采用关系型数据库、文档型数据库等不同存储结构，造成数据整合难度增大。此外，源数据标准不统一也影响着档案数据的互联互通，不同系统间的数据交换和共享面临技术障碍。

　　2.2数据质量有待提升

　　数据质量问题涉及完整性、准确性、一致性等多个维度。在数据完整性方面，部分档案记录存在信息缺失现象，表现为科研档案中的项目进展记录不全，教学档案中的教学活动记录不完整等情况。在数据准确性方面，除人工录入可能产生的错误外，数据更新不及时也是一个突出问题。当源数据发生变化时，相关联的系统未能及时同步更新，导致数据准确性降低。在数据一致性方面，同一信息在不同系统中可能出现不一致的情况。典型表现为教师信息在人事系统和教务系统中的记录存在差异，学生信息在教务系统和图书馆系统中出现不同步现象。这些问题影响着档案数据的可用性和可信度。

　　2.3数据安全风险增加

　　在大数据环境下，高校档案数据的安全风险呈现新的特点。首先，数据规模的扩大和数据形式的多样化，使传统安全防护措施难以满足需求。特别是在处理非结构化数据时，文档、图像、音视频等不同类型数据的安全保护问题日益突出。其次，数据共享和利用过程中的安全风险也在增加。随着数据开放共享需求的增长，数据价值挖掘与安全保障之间的平衡成为一个重要课题。在技术层面，数据传输过程中的加密措施、访问控制机制、日志审计等安全功能需要进一步完善。最后，大数据分析技术的发展带来新的安全挑战，通过数据关联分析可能会导致敏感信息泄露。云存储、分布式系统等技术的应用，使数据存储和处理的安全风险相应增加，对安全防护措施提出更高要求。

　　3大数据背景下高校档案数据治理路径

       3.1完善数据治理架构

　　高校档案数据治理架构应构建三层治理体系：决策层、管理层和执行层，如图1所示。

　　决策层由学校分管领导、档案馆负责人等组成数据治理委员会，负责制定数据治理战略和重大决策。管理层设立数据治理办公室，由档案馆牵头，联合信息中心、教务处等部门人员，负责具体规划和协调[3]。执行层则由各职能部门的数据管理专员组成，负责日常数据治理工作的具体实施。

　　在组织架构基础上，建立健全四项基本工作机制。首先，建立责权明晰的管理制度，明确各层级机构的职责边界和决策权限。其次，构建部门协同机制，通过定期召开数据治理工作会议，协调解决跨部门数据治理问题。再次，实施项目管理机制，将数据治理任务分解为具体项目，设定时间节点和考核指标。最后，建立激励约束机制，将数据治理工作纳入部门绩效考核体系。

　　在运行保障方面，设立数据治理工作专项经费，为数据治理提供必要的人力、物力支持。建立数据治理人才培养机制，通过专题培训、技术研讨等方式提升数据管理人员的专业能力。同时构建数据治理督查机制，定期开展督查评估，及时发现并解决数据治理过程中的问题，确保各项工作有序推进。此外，建立数据治理的长效机制，将数据治理工作常态化、制度化。通过建立数据治理工作例会制度、工作报告制度和应急响应机制，确保数据治理工作持续有效开展，形成完整的组织保障体系。

　　3.2健全数据标准体系

　　在数据标准体系建设中，需构建分层分类的数据标准框架。基础层面建立数据元标准，规范数据项的命名、定义、数据类型、值域范围等基本要素[4]。在此基础上制定档案数据分类标准，将档案数据按照人事档案、学生档案、教学档案、科研档案等类别进行系统划分，明确各类档案的标识规则和编码体系。

　　针对数据采集环节，制定统一的数据著录规范。设计标准化的数据采集模板，统一规范人名、机构名、时间等常用字段的录入格式。例如，人名统一采用“姓名（工号/学号）”格式，时间统一采用“YYYY-MM-DD”格式，避免因录入方式不同造成的数据不一致。同时建立档案源数据标准，包括描述源数据、管理源数据、保存源数据等，确保档案数据的规范描述和有效管理。

　　在数据交换共享方面，建立统一的数据接口标准。制定数据交换格式规范，统一采用XML、JSON等标准格式进行数据传输。设计统一的API接口规范，规定接口调用方式、参数格式、返回值类型等技术要求。建立数据字典标准，统一各系统间的代码对照关系，实现数据的互通互认。

　　在标准执行层面，建立标准发布和更新机制。通过数据标准管理平台统一发布和维护各项标准规范，确保标准的及时更新和有效落实。建立标准符合性评估机制，定期对各系统的标准执行情况进行检查评估。同时建立标准使用培训机制，通过编制标准使用手册、开展培训讲座等方式，提高数据管理人员对标准的理解和应用能力。

　　3.3强化数据质量管理

　　高校档案数据质量管理应建立全流程的质量控制机制。在数据采集阶段，实施源头治理策略，通过设置数据采集表单的智能校验规则，对必填字段、数据格式、取值范围进行自动检查[5]。运用自然语言处理技术对非结构化档案数据进行智能识别和规范化处理，提高数据录入的准确性。

　　针对存量数据，开展系统性的数据清洗和治理工作。利用数据清洗工具对重复数据、异常数据、冗余数据进行识别和处理。通过数据挖掘技术发现数据关联规则，对不符合业务规则的数据进行校正。建立数据纠错机制，设计数据更正流程，明确数据更正的申请、审核、执行等环节，确保数据更正的规范性。构建数据质量评估体系，从完整性、准确性、一致性、时效性等维度制定评估指标。运用数据探查技术，对档案数据进行定期扫描和质量检测。通过数据画像技术，直观展现数据质量状况，并生成质量分析报告。建立质量问题预警机制，对发现的数据质量问题及时发出预警通知，督促相关部门进行处理。

　　在数据维护方面，实施数据生命周期管理策略。建立数据更新机制，确保档案数据与业务数据的实时同步。通过数据版本管理技术，记录数据变更历史，实现数据的追溯与恢复。设置数据质量监控岗，负责日常数据质量监测和维护工作。同时建立质量考核机制，将数据质量指标纳入部门绩效考核，促进各部门重视数据质量管理工作。

　　3.4加强数据安全保障

　　在数据安全保护层面，应实施多层级纵深防御策略。建立网络安全防护体系，通过部署防火墙、入侵检测、网络隔离等技术手段，构建档案数据安全防护网[6]。采用基于零信任架构的访问控制模型，实施最小权限原则，对档案数据访问进行精细化管理。在数据传输过程中，采用SSL/TLS加密协议保障数据传输安全。

　　针对档案数据存储，采用多副本容灾备份策略。通过分布式存储技术，将重要档案数据存储在不同物理位置，建立异地灾备中心。对存储介质采用加密存储技术，确保数据存储安全。实施数据分级分类存储机制，根据档案数据的重要程度和敏感程度，采取差异化的存储策略和保护措施。

　　在数据使用环节，建立严格的授权审批机制。通过身份认证、角色管理、访问控制等技术手段，全程监控档案数据的调阅、处理、导出等操作。实施数据脱敏技术，对涉及个人隐私的敏感信息进行动态脱敏处理。建立数据使用痕迹管理，通过区块链等技术记录数据访问轨迹，实现数据操作全程可追溯。

　　建立数据安全应急响应机制，制定应急预案，定期开展应急演练。通过安全态势感知平台，实时监测数据安全状况，及时发现和处置安全威胁。同时建立数据安全审计制度，定期开展安全评估，对数据安全管理过程进行监督检查。强化数据安全意识培训，通过组织安全培训、发布安全公告等方式，提升档案管理人员的安全防范意识和技能。

　　4结束语

　　总之，大数据背景下的高校档案数据治理是一项系统性工程，需要从治理架构、标准体系、质量管理和安全保障等多个维度协同推进。通过建立三层治理架构，统一数据标准规范，加强质量控制机制，完善安全防护体系，有效提升高校档案数据的规范化、标准化水平。未来，高校档案数据治理还需在技术创新与管理优化中不断完善，以适应数字化发展的新要求。

主要参考文献

　　［1］孙垂莲，何辰.大数据背景下高校数字档案安全防范策略研究［J］.潍坊学院学报，2023，23（2）：111-114.

　　［2］杨仁雪，郭金丽.大数据时代下的高校档案数字化发展创新策略［J］.办公自动化，2024，29（12）：72-74.

　　［3］谢俊英.大数据时代高校档案部门参与学校治理初探［J］.浙江档案，2023（9）：39-42.

　　［4］储华.大数据视域下高校人事档案管理信息化建设研究［J］.信息系统工程，2024（10）：111-114.

　　［5］欧阳燕.基于大数据技术优化高校档案利用服务工作探究［J］.广西教育，2024（24）：89-92.

　　［6］冯朔.基于大数据的高校档案管理困境与创新发展对策研究［J］.赤峰学院学报（自然科学版），2023，39（4）：29-31.