大数据环境治理范文

导语：如何才能写好一篇大数据环境治理，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

1.1传统国有企业文档管理

随着企业信息化的要求，国有企业的文档管理虽然实行了电子化、网络化，但是仍有许多纸质文档占用大量的存储库房、橱柜和文档架等空间。文档机构将文档转化为知识的能力严重不足，这使得原本步入半衰期的文档资源直接进入休眠期乃至死亡期，进而导致掌握着企业最有价值信息的文档机构在数字化时代不断边缘化。虽然文档机构所收藏资源实现了数字化储存，但这些资源长期处于休眠期，并没有实际价值意义。

1.2基于知识管理的国有企业文档管理

随着数字化、电子化，网络化时代的来临，文档管理的管理模式经历了实体管理、信息管理、知识管理过程，这演化过程实际是文档价值的升华与知识内涵的拓展过程。知识管理是指通过对企业内外各种信息、知识进行有效的识别、全面的收集、科学的加工和充分的运用,并且通过促进知识共享、鼓励知识创新、实现知识增值，从而来提高企业的应变能力和创新能力。基于文献的梳理，文档管理与知识管理的研究集中于构建知识管理的要求。笔者认为企业文档是企业重要的知识资源，是企业知识管理的基础；同时，文档管理是保护企业知识产权的有力武器。知识管理是实现隐性知识价值的途径，而文档管理是对显性知识的管理。从文档管理与知识管理的性质来看，文档管理是使归档文件的有序化和结构化，实现文档的利用价值；而知识管理是通过对文档的收集、加工、利用、编研和信息化管理等手段，将文档转化为知识资源。从文档管理与知识管理的共同性质来看，它们都是对信息资源进行加工，提取出有价值的信息，为企业提供服务。

1.2.1文档管理模式的转变

传统的文档管理是以纸质文件为管理对象，而现在多以电子文件与纸质文件互为交融的资源为管理对象，并且重视知识管理、知识共享与知识创新。

1.2.2文档业务的流程再造

业务流程再造是企业管理对组织流程重组的一种管理思想。文档业务流程再造是以文档业务流程为改造对象和中心，以关心客户的需求和满意度为目标，对现有的文档业务流程进行根本的再思考和形式的再设计，使得企业能最大限度地适应新形势下的现代经营环境。文档管理的流程再造是以文件管理的流程为基础，实现文件“产生、运转、归档、永久保存或销毁”流程的改造与知识管理的前端控制，流程再造是根据文件管理的流程实行文件前端控制，主要是对企业内部文档而言，将产生于职能部门的文档，经过初次加工，送入文档机构，由文档人员根据企业文档管理的标准体系进行再次加工，然后进行归档，通过数据挖掘的知识管理平台提取知识，最后通过服务平台提供给用户。

1.2.3文档管理人才队伍的建设

传统的文档管理人员的职能是接受、保管、排序、借出、归档等基本职能，但是基于知识管理的文档管理模式中，更要重视知识的产出，重视资料背后隐藏的有价值的知识。这要求作为参与信息管理、知识管理的工作人员提高自己的素质与工作能力，掌握管理学和现代企业管理知识，熟悉企业业务流程，同时懂得利用科学技术提高自己的工作效率。

2大数据环境下国有企业文档管理面临的新挑战

2.1文档管理模式面临的新挑战

大数据时代意味着企业的数据量多而且结构化数据与非结构化数据并重。基于知识管理的企业文档管理模式重视知识管理、知识共享、知识创新。大数据到来，对知识管理的模式提出了新的要求。现有管理模式的收集视角狭隘，而在大数据背景下，文档机构的收藏应多元化发展，从广泛视角收集文档资料，更多关注一些复杂化、碎片化、底层化信息的收集。

2.2文档业务流程面临的新挑战

目前，我们从文档流程与数据流程两方面进行文档管理。我们注重文档的前端控制，但是只是对文档产生之前的文件做出简单鉴定与加工处理。这样的处理并没有减轻文档机构人员的工作量，而是加重了文档机构重复性鉴定与加工处理。文档资料的冗余性、复杂性导致了知识提取工作量繁重，提取知识不可靠性。所以对文档的前端控制来说，文档产生之前的文档鉴定方法与文档的标准化格式是非常必要的，选择正确的文档鉴定方法能快速辨别文档的价值，提高文档输入速度，而文档标准化格式处理是挖掘知识的基础。

2.3文档管理人才建设面临的新挑战

人才资源是企业文档管理的关键。传统的文档管理模式中，只要求工作人员有归档、收集资料、查询等基本知识，而随着电子化、网络化的推进，企业要求文档机构人员除了具备基本服务素养，还要懂得信息化技术。但是在大数据背景下的企业文档管理，这些素养还远远不够，文档工作人员不仅要懂得现代企业管理理论，熟悉企业业务流程，还要具有数据处理能力，能够运用先进的技术提高工作能力与效率。工作人员要从数据的视角看待文档，以大数据理念推动文档的管理与服务。从管理层来看，要严格把关人才选拔；加快文档人员知识结构的变革，多途径、多层次培养人才。

2.4管理技术支持和服务面临的新挑战

技术是企业发展的生产力。在基于知识管理的企业文档管理模式中，技术是整个模式架构的基石。从整体来看，IT架构布局是整个知识管理平台的基础；从局部来看，数据挖掘技术是知识提取的核心技术，是整个企业文档管理的中心。整个文档管理的轴心是数据挖掘技术，所有的活动都围绕它开展。现有文档管理模式提供的是点对点的个性化服务。在大数据背景下，用户在竞争日益激烈的环境下需要更多的信息与知识才能做出好的决策，这对国有企业文档机构提供的服务提出了新的挑战。用户要求文档机构的服务响应速度更快，信息检索与查询更便捷，信息与知识的可理解性更强，并且能够提供全过程的信息服务。这要求文档机构在大数据背景下的个性化服务不仅提供用户所需要的信息，还要通过对用户需求进行分析，提供基于海量分布式资源的精细化知识组织输出，即实现“信息+解决方案”的一站式服务。

3基于知识管理的国有企业文档管理的优化途径

为了应对大数据时代的挑战，我们可从两个方面解决基于知识管理的文档管理的问题。

3.1基于知识管理的文档管理模式的改进文档

管理工作的开展需要两方面的支持。文档是企业的宝贵资源，促进企业的成长，所以知识管理需要管理层领导的支持。管理层要重视、关注企业文档管理工作，为文档管理配备必要资源，从大局出发，定时提出要求，及时给予工作指导。在人员配备方面，企业要选用有一定信息素养，掌握一定管理理论的工作人员，同时要具有数据处理能力。大数据技术能够解决企业文档的电子文档数据储存提供与调用速度慢的问题，所以企业的技术服务部必须从企业大局出发，全面建设企业信息化平台。从企业底层的网络IT架构到面向用户的信息平台，技术部的人员要提供一站式技术，为文档管理部门提供基础技术支持。另外，在面向用户的文档管理平台上，必须要对用户进行权限管理，防范企业泄密的风险。

3.2基于知识管理的文档管理业务流程再造

基于文档管理业务流程再造，是指我们在文档前端控制的时候，增加文档鉴定与文档格式标准化功能。在文档鉴定方面，采用徐拥军学者（2008年）的宏观鉴定论。它不再采用“时间、来源、职能、内容或用户”之类的具体标准，而是改用更加宏观且相对抽象的“文件形成机关的社会职能”标准。这种宏观鉴定标准与方法可以对体积量大的文件进行批处理式的鉴定，提高鉴定速度，进而提高资料收集工作的效率。对于提高企业文档输入工作的效率问题，这就要求企业建立文档管理标准化体系。标准化体系分为两个层次：第一个是数据输入的标准化格式。标准化格式的电子文档数据提高了工作人员对数据输入的效率，同时也利于工作人员对海量标准化数据深层次的挖掘。第二个是企业文档管理流程的标准化。工作人员严格按照标准化流程办事，落实流程各个阶段的责任，防止文档泄密与丢失等其他突发事件。知识管理平台是企业档案管理的核心，它的前端是企业收集的文档经过标准化处理的数据，后端是面向用户的开放性信息平台。知识管理平台的核心是数据挖掘技术，数据挖掘技术是大数据时代的一种数据处理技术，它指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术善于发现文档海量信息中的精华，有利于有效的知识管理，是实现知识挖掘、知识共享、知识创新的途径与方法。

4结语

篇2

关键词：地理标志产品 大数据 申报流程

中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）02（b）-0080-02

文章将基于地理标志产品申报全业务全流程的专业知识，主要是针对地理标志产品保护申请流程，结合大数据相关数据挖掘、分析处理等手段，对地理标志产品保护与监管系统在大数据环境下就数据采集、分类、汇总等方面进行分析。

1 地理标志产品

地理标志产品指产自特定地域，所具有的质量、声誉或其他特性取决于该产地的自然因素和人文因素，经审核批准以地理名称进行命名的产品。

2 大数据环境

2.1 大数据

大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理的庞大的数据集合。大数据的5 V特点（IBM提出）分别为：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）。

2.2 数据挖掘

大数据有着量大、多变、复杂等特点。所以要在这庞大的数据中寻找到隐藏的、有用的资料十分困难。而大数据的潜在价值主要表现在数据与数据之间的关联性。所以需要通过数据挖掘等方式来获取合理、有用的数据。

2.3 地理标志产品数据定义

根据数据的来源与数据的应用领域进行界定，可以把地理标志产品数据定义为：（1）地理标志产品保护申请信息数据；（2）地理标志保护产品专用标志使用申请信息数据。

2.4 地理标志产品数据分类

地理标志产品大数据按其数据结构可分为：结构化数据、半结构化数据和无结构化数据。

文本数据按来源及收集方式可以分为：显示数据、系统数据。显示数据是指由用户主动输入或者输出用于显示的数据。系统数据是指系统自动生成的数据，主要为申请信息数据在工作流程中阶段状态、受理公告、批准公告、核准公告。数据类型图见图1。

3 地理标志产品保护与监管系统对申报流程的影响

3.1 数据来源

系统中的数据分为两类：地理标志产品保护申请信息数据、地理标志保护产品专用标志使用申请信息数据（因此文主要分析对象为地理标志产品保护申请流程，故地理标志保护产品专用标志使用申请信息数据暂不考虑）。来源为有申请者输入的文本数据。

地理标志产品保护申请信息数据中文本数据主要包括：产品名称、产品类别、产地范围、产地地理特征、产品的理化感官等质量特色、产地的自然因素和人文因素、产品生产技术规范、产品知名度、销售情况、历史渊源说明。

3.2 地理标志产品保护申请工作流程整理

由现有地理标志产品保护申请流程可知，申请流程主要分为申请、初审、形式审查、公示、技术审查、批准6个阶段。通过集成大量的地理标志产品保护申请信息数据，经过数据汇总、合并、过滤、解析，将收集的大量的数据整理成便于系统使用结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。如设定统一的申请号、受理号、批准号格式，确定文本的长度及内容限制、拟定附件的格式限制。

3.3 数据挖掘与分析

在大数据环境下，利用数据挖掘方式，获取地理标志产品保护申请流程中在初审阶段、形式审查阶段、技术审查阶段中被打回的数据的原因。通过建立数学模型进行数据分析，总结出易犯错误及优质的申报机构。

3.3.1 总结出易犯错误

设定在地理标志产品申报过程中因各种原因需补正或整改材料被打回或是不予受理的总次数为x，因某种原因需补正或整改材料被打回或是不予受理的总次数yn，n=1，2，3，4，...，m，每个数字对应一种错误，即y1代表的是因产品名称不符合规范这一错误而被打回的总次数，m为错误种类最大数。

根据数值偏差算法：偏差值p=yn-x/m；可得知p值区间为（-∞，+∞），经总结可发现如下规律：（1）数值偏向+∞时，代表这一类错误经常出现，需要注意。（2）数值偏向0时，代表这一类错误也会出现，但是出现的频率不高。（3）数值偏向-∞时，代表这一类错误只是很少或偶尔出现。由以上结论可以得知何种错误属于易犯错误，可在申报之初就提醒申报者注意，以减少犯错的可能性。

3.3.2 筛选优质的申报机构

与1中所述同理，设定在地理标志产品申报过程中因各种原因需补正或整改材料被打回或是不予受理的总次数为x，设定省局初审通过后，在形式审查阶段和技术审查阶段因需补正或整改材料被打回或是不予受理的总次数为sj，其中j=1，2，3，4，...，k，每个数字对应省级质量技术监督部门或出入境检验检疫部门，在此便不一一列举赘述了。k代表所有省级部门总数。

根据数值偏差算法：偏差值q=sj-x/k，可得知q值区间为（-∞，+∞），经总结可发现如下规律：（1）数值偏向+∞时，代表该机构初审通过后的地理标志产品申报信息任然存在较多问题，可提醒该机构加强初审力度。（2）数值偏向0时，代表该机构初审通过后的地理标志产品申报信息任然存在部分问题，需要注意。（3）数值偏向-∞时，代表该机构初审通过后的地理标志产品申报信息任然存在较少问题，可将该机构列为优质上报机构。

4 分析及优势总结

在大数据环境下地理标志产品保护与监管系统对依然处于传统人工阶的段标志产品的申报流程将起到极大的促进作用，可加快地理标志产品申报流程，加速我国对地理标志产品保护的步伐。且由于大数据分析后可以得出在申报的过程容易出现的错误，在申报初期提示申报机构，以避免人力和时间的浪费。而一些被筛选出的优质申报机构，可向社会公布供选择，也可对一些存在较大问题的申报机构给予有针对性的干预措施。

（致谢：该项目受到质检公益性行业科研专项项目《质检行业大数据关键技术研究及典型应用示范》的资助。）

参考文献

[1] 佚名.地理标志产品[J].China Fruit News，2008， 25（1）.