大数据下给档案管理带来的挑战研究绪论

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　　【题目】大数据背景下档案信息化建设探析
　　【第一章】大数据下给档案管理带来的挑战研究绪论
　　【2.1  2.2】档案数据资源体系的变化
　　【2.3 - 2.5】档案安全保障体系的变化
　　【3.1  3.2】健全方便人民群众的档案利用服务体系
　　【3.3  3.4】建设为民务实高效的档案行政管理体系
　　【结论/参考文献】大数据下档案管理发展研究结论与参考文献
　　
　　第1章 绪论
　　
　　1.1选题背景与研究意义
　　
　　1.1.1选题背景
　　
　　第一，大数据时代的到来带来了巨量的数据资源。大数据（BIG DATA）是从I T行业开始引发的又一轮的网络技术革命，自WEB2.0、云计算、物联网之后，大数据再一次颠覆网络技术的速度和力量令人震惊，从宏观的国家治理到中观的企业管理，微观到社会的交往、甚至个人的生活，已经无不和大数据有着种种联系，大数据冲击、影响并改变我们的世界。随着新技术和新应用的不断推陈出新，国家、社会、企业、个人每天都在产生大量的数据，整个世界步入了大数据时代。国际数据公司IDC的监测统计报告显示①，2009年尽管全世界遭遇到严重的金融危机，全球信息量也比2008年增长了62%,达到80万PB（ 1PB等于10亿GB）；到2011年时，全球数据总量已经达到1.8ZB（ 1ZB等于1万亿GB），增长速度变成每两年翻一番，如果数据持续以这样的速度激增，那么预计到2020年全球数据量总量将达到35ZB-40ZB,是2009年全球数据存储量的40倍；到2030年，中国一个普通的家庭会有40~50个智能终端，一个家庭产生的数据是20TB,相当于半个国家图书馆的藏书容量。更令人难以想象的不只是急剧增长的数据规模，数据类型也在发生大变化，变得越来越复杂多样，一般包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多个类型，其中非结构化数据已接近数据总量的75%,并且这种数据类型难以采用手段进行处理。数据本身就是一种可用资源，巨量的数据在大数据时代资源特性表现更加明显，成为一种“战略性原料”,美国奥巴马总统将数据定义为“未来的石油”,是与陆、海、空同等重要的“国家核心资产”.马云说，未来三十年，因为数据经济，人类社会将会真正进入巨大的变革时代，未来的世界，我们将不再由石油驱动，而是由数据驱动。②
　　
　　第二，大数据时代的到来对档案管理工作产生了巨大的冲击和影响。面对数据资源来袭，整个社会的各行各业都将面临对巨量而复杂的数据进行高效管理的困难局面，人们越来越认识到对自身产生和拥有的大量数据进行有效管理的必要性、重要性和迫切性，档案学领域也不例外。历经信息数字化时代，档案管理已逐渐从传统的思想观念中解放出来，在政策制定、方法改进、技术提升、设备配置、人员结构等方面都有很大的改变，并在不断进步和完善。而大数据时代的到来，社会和网络每天产生的档案信息的数量和种类与过去完全不可比拟，再加上国家各类型的档案馆（室）、电子文件中心、档案托管外包机构现有的档案数据数量和技术力量，档案管理工作已经明显不负重压。随着档案数量的不断增加，档案资源的实体管理和数字化管理难度骤增，查找、利用、服务工作也难以满足档案利用者异地化、多样化、高效化、个性化的信息需求。因此，迎着大数据的热潮，档案界很有必要深入探讨一下大数据时代背景下的档案管理工作发生了怎样的改变，档案部门、档案管理者、档案工作者应该如何抓住大数据时代给档案管理带来的变化和机遇，改变传统的思维方式和管理模式，促使档案管理水平更上一层楼。同时更应该了解档案管理的现状，认清面对的各种挑战，发现档案管理存在的问题，把大数据的巨量数据资源、创新思维、技术革新运用到档案管理中去，以最佳的方式更好地为国守史、为党管档、为民服务。
　　
　　1.1.2研究意义
　　
　　第一，有利于保护各类档案文化资源，确保档案收集的完整性。档案资源是人类发展、社会变迁和个人进步的历史记录，完整的保护档案资源对国家机构、社会组织、家庭以及个人来说具有非常重大的意义和作用，档案资源所承载的是价值厚重的“国家记忆”.在档案资源收集、技术处理能力受限的时代，以档案的来源、价值大小、重要性等进行有选择的归档是受主客观条件所限。大数据时代的到来颠覆了传统的思维方式，提出了“全数据”概念，档案来源渠道更加广泛，一切信息皆可归档，大大扩宽了档案资源的收集范围，有利于保存各种类型的档案资源，保证“档案全数据”的完整。
　　
　　第二，有利于优化档案业务工作流程，提升档案业务管理工作能力。传统的的档案业务工作环节中，档案管理主要靠人工，档案的收集主要靠“索要”,档案的管理纯粹靠“手工”、档案的利用服务很“被动”.大数据时代，云计算、云存储、微服务、云服务、远程服务、大数据挖掘和分析等技术，档案网络管理系统和应用平台的出现，实现档案“收”、“管”、“用”的全流程控制、全技术支持、全智能服务，可以有效减轻档案工作者任务负担，利用信息科学技术提高档案管理工作水平。
　　
　　第三，有利于挖掘档案增值信息，创造社会、经济双重效益。档案的最终价值体现在提供利用。众所周知，在浩瀚的档案资源中，现在使用和利用的仅仅是其中的冰山一角，还有更多的档案资源被迫归于沉寂，等待我们去发掘它们的价值，利用大数据技术开发使用档案管理软件和系统，有利于把具有民族价值、文化价值、民生价值、社会价值、经济价值的档案进行深挖分析，以供全社会共享共用。
　　
　　第四，有利于加强档案管理机构的职能职责，构建科学的档案管理体系。随着信息社会的高速发展，传统档案管理方式已经不能满足档案信息数量与日俱增的管理需求，二者之间的矛盾日渐突出。大数据时代下档案管理模式创新研究，尤其是对档案管理机构的准确定位和职能优化，有利于提高档案信息资源存量与增量保存的效率，有利于加强档案部门与其他部门的协同合作，同时又节省了人力、物力和财力，为建立科学的现代化档案管理模式创造了可能。
　　
　　1.2国内外研究综述
　　
　　1.2.1国外研究现状综述
　　
　　关于国外相关研究成果，笔者以“big data”、“archives（files）management”、“archives（file）management mode”、“big data+archives（files）”、“bigdata+archives（files）management”、“big data+archives（files）management mode”为主题、关键词主要在Science Direct数据库和Emerald数据库对1980年至2015年3月的文献进行检索，检索日期为2014年3月29日，其中相关的检索结果如表1所示。
　　 　　
　　文献检索结果显示，没有查找到“大数据+档案管理”相关的论文。鉴于“大数据”这一术语最早出现在外国，笔者将根据已搜索到的论文、书籍、资料对其做出简单介绍：
　　
　　（1）大数据来源与发展：大数据这一术语最早期的来源可以追溯到ApacheOrg的开源项目Nutch,当时大数据主要描述的是更新网络搜索索引所需的大量数据集合。1980年，着名未来学家阿尔文托夫勒编写的《第三次浪潮》一书中，把大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”,①不过那时的大数据涵义与现在所指意义相去甚远。2008年，《Nature》杂志出版了一期Big Data专刊，系统的介绍了大数据存在的潜在价值，分析了大数据带来的挑战。2011年2月，《Science》杂志也推出了关于数据处理的专刊-“Dealing with Data”,从互联网、经济、环境等多个方面就科学研究中出现的大数据问题进行深入讨论，以此来阐述大数据在科学研究中的重要作用。不过，全球知名咨询公司麦肯锡（Mc Kinsey）是最早提出“大数据时代”已经到来的权威机构，这个公司在2011年6月份发布的一份关于大数据的研究报告中明确指出大数据的应用已经渗透到每一个行业和每一个业务职能领域，逐渐成为必不可少的生产因素，报告详尽细致地分析了大数据影响的关键技术和应用领域。②2012年3月，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2亿以上美元，启动“大数据研究和发展计划”（Big Data Research andDevelopment Initiative）③，把大数据研究视为具有“国家意志”的战略，提出要通过协调化的方式利用大数据技术在科学、研究、环境、生物医学等领域进行进一步突破，动用所有部门一齐研究大数据相关的核心技术，以提高国家科研教育、公共服务和安全等能力，这是自1993年“信息高速公路（Information Highway）”计划之后，美国政府在信息科技领域的又一重大举措。由此开始，其他欧美、日韩国家和我国也纷纷开始加大资金投入，加入大数据研究的行列。
　　
　　（2）大数据定义：大数据是一个较为抽象的概念，在大数据定义问题上很难达成一个完全的共识，至今尚无确切统一的定义。百度百科关于大数据的定义为大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工作，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。④维基百科中关于大数据的定义比较简单明了：大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。①研究机构Gartner公司对大数据的定义是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。②被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔·舍恩伯格编写的《大数据时代》一书中对大数据定义是不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是采用所有数据的方法，也就是说大数据将采用整体分析法来替代过去的抽样分析法，将人们从传统的定式思维习惯中抽离出来。书中描述大数据时代应该重点关注三个思维方面的变化，不是随机样本而是全体数据，不是精确性而是混杂性，不是因果关系而是相关关系。③
　　
　　（3）大数据类型：大数据时代数据类型繁多，综合分析来看，主要集中体现在出现三种差异明显的数据类型，即结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的行数据；非结构化数据就是不方便用数据库二维逻辑表来表达实现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、各类报表、图像、音频、视频信息等等。半结构化数据，就是介于结构化数据和非结构化数据之间的数据，HTML文档就属于典型的半结构化数据，它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起没有明显的区分④。和过去产生的数据类型相比，大数据时代出现越来越多的非结构化数据、半结构化数据，存储和处理也变得越来越困难。三者之间的关系可以用包含与被包含示意图来理清，如图1所示。
　　
　　（4）大数据特征：目前，学术界较为统一的认识是大数据具有有四个基本特征，常被称作4个“V”:①数据规模大（Volume），超大型数据的集合，数据量从TB级别，跃升到PB级别；②数据种类多（Variety），数据格式和种类超越传统范畴，除了以事务为代表的结构化数据，更多的是半结构化数据（如网页）和非结构化数据（如视频和语音信息）等多类数据，非逻辑型数据占绝对多数；③价值密度低（Value），一个连续不断的视频监控里，可能有用的数据仅仅只有数秒而已；④处理速度快（Velocity），各种类型的数据处理快速且易获得高价值的信息，堪称“1秒定律”①。此外，IBM认为大数据必然具备真实性（Veracity）②，中国电子科学研究院学报编辑部发表的《大数据时代》一文中还提到大数据除了4V外还有“1C”特点，即复杂性（Complexity）③。
　　
　　（5）大数据关键技术：大数据关键技术是指从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术，大数据时代涌现的新技术可以处理传统技术手段不能解决的问题，根据大数据生命周期演变进程，大数据关键技术可以划分为大数据采集、大数据存储、大数据挖掘、大数据分析四个重要阶段。
　　
　　大数据采集。网络技术的快速发展，使得传感器、RFID射频、移动设备及社交网络等产生出各种类型的数据，要采集到这些数据就需要解决针对大数据源的感知、识别、适配、传输、接入等技术，主要是要提供物联网资源和非结构化、半结构化和结构化数据的数据库等基础支撑环境和大数据服务平台所需的虚拟服务器，最重要的是要攻克分布式虚拟存储技术难题，包括大数据操作的可视化接口技术，大数据的压缩技术、网络传输与大数据隐私保护技术等④。
　　
　　大数据存储。数据的长期保存和实时迁移一直是大数据时代的研究重点。从20世纪末以来直到现在，数据存储技术是在随着不断变化的数据量大小而不断优化发展的。近几年尤其是大数据时代的到来，网络技术的不断发展，数据存储环境虚拟化从研究走向现实。数据存储虚拟化就是将原有的服务器进行软件虚拟化，将其划分为若干个独立的服务空间，达到可以在一台服务器上提供多种存储服务的目的，是非结构化数据和半结构化数据的最佳存储选择。数据存储中心在选择存储方式时，要根据服务器类型数量和要处理的数据对象两个重要因素，选择适合的开放系统存储方式，如直连式存储（Direct-Attached Storage,简称DAS），生活中最常见的存储方式，尤其是广泛应用于中小企业中；网络接入存储（Network-Attached Storage,简称NAS），文件级的存储方法，带有云存储功能，方便用户共享文档、图片、视频等资源；存储区域网络（Storage Area Network,简称SAN），技术相当成熟，存储功能相当强大；以及比SAN更经济的存储局域网络（IP SAN）。这些存储方式既大幅度提高了存储效率又大量节约了存储成本，虚拟化存储必然会成为大数据存储的主流方向。①
　　
　　大数据挖掘。数据挖掘是指从大量的、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、又是潜在有用的信息和知识的过程。②大数据时代，数据处理总量通常都是超过百TB,甚至PB级别的异构数据，常规的数据处理工具和技术早已难以胜任。分布式挖掘技术和云计算技术成为大数据时代数据挖掘的主要技术。Google公司一直是分布式挖掘技术行业的先导，公司研发的Map Reduce分布式挖掘工具集合了效率高、安全可靠、可扩展和能容错等一系列的优点，适用于数据量大类型复杂的各种大数据挖掘，英特尔公司开发的Hadoop分布式挖掘工具也具有类似强大的功能，再加上云计算超强的运算能力，根据需求访问计算机和存储系统完成数据挖掘任务不再是难题。③
　　
　　大数据分析。大数据时代，绝大部分的非结构化和半结构化数据都没能有效的开发利用，数据的价值就得不到实现，利用大数据分析技术来获取有用信息对于数据价值的实现就变得极其重要。大数据时代，数据分析技术一般是采用统计分析方法，在分布式数据库中对收集的大量数据进行整合分析，提取有用信息，形成有效结论帮助人们做出正确判断。大数据的分析分为技术和方法两种类型，技术上主要是分布式的数据分析和非结构化数据处理，方法上主要是运用常用的数理统计方法进行数据分析，如可视化的数据分析方法可以将数据分析的过程和结果清晰明了展现出来。需要特别注意的是技术和方法虽然是两种类型，但本质上是一个有机的整体，大数据分析要融合使用，把最准确的分析结果呈现在用户面前。④
　　
　　1.2.2国内研究现状综述
　　
　　关于国内相关研究成果，笔者以“大数据（时代）”、“档案管理”、“档案管理模式”、“大数据（时代）+档案”、“大数据（时代）+档案管理”、“大数据（时代）+档案管理模式”为主题、关键词检索了1979年至2015年中国期刊网（CNKI）下的“中国学术期刊网络出版总库”“中国优秀硕士学位论文数据库”、“中国博士学位论文数据库”以及“万方数据库”,检索日期为2015年3月29日，其中相关的检索结果如表2所示。
　　 　　
　　由上述检索结果可知，目前国内学者对大数据（时代）、档案管理以及档案管理模式的单项研究关注非常多，但是对于大数据时代下档案工作以及大数据时代下档案管理的文献研究数量相对较少。从表二可以看出，笔者删去重复和无关的，有关大数据时代与档案之间关系研究的文献数量有122篇，有关大数据时代与档案管理相关方面的文献研究数量只有31篇，而且多数学者的研究只涉及身处大数据环境中的档案管理的某一方面，缺乏全面的研究和深入的剖析。总的来说，国内对于大数据下档案管理的研究尚处于刚刚起步的阶段。笔者对这些论文主要涉及的研究内容进行归类总结如下：
　　
　　（1）大数据下档案概念泛化研究
　　
　　陈明洁①指出，网络信息时代，信息记录就是档案，生成的数字化的记录就是不可删改的档案。任何记录都可以产生巨大的价值，一些曾经因其单位信息价值有限而不能作为“档案”保存的信息，大数据时代将作为信息不可分割的整体来发挥价值，信息具有了档案的完全属性，档案概念严重泛化。高茂科①提出“档案大数据”的概念，认为档案大数据是指在档案方面涉及的资料信息数量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助用户决策的信息资讯的集合，但这个概念只是比较浅显的套用了大数据的定义，缺乏针对档案大数据的深层次涵义。兰祝刚②等提出档案收集理念将从传统的以文书档案为主向收集视角更为广泛的“大档案观”转变，更多地关注一切具有保存价值的信息。黄少芳③等认为大数据时代，数据库和大量的非结构化数据（如扫描件、电子表格、演示文稿、语音、视频、网页、微博、即时通信等）也是档案信息资源。付建忠④认为大数据时代的大档案理念应该包括三个方面：一切归档成为可能、档案管理将与信息系统相互交织深度融合、档案工作重心加快向收集和利用两端转移。
　　
　　（2）档案管理引入大数据技术的必要性研究
　　
　　李小晨⑤从档案馆融入智慧城市的建设、电子文件的鉴定和非结构化数据的处理、档案数据的存储和备份、档案馆加入政府2.0建设以及档案工作上升至知识管理服务等五个方面的详细分析了档案管理都需要引入大数据技术的必要性。张强⑥则认为大数据时代档案馆必将从传统实体档案馆到现代档案馆再向智慧档案馆渐进。施永利⑦指出数据挖掘技术是大数据时代档案利用服务的必然选择。
　　
　　（3）大数据下档案信息化建设研究
　　
　　2012年12月25日，国家档案局杨冬权局长在全国档案局（馆）长会议上的讲话要求加快档案信息化建设，提高档案科技的驱动力内生力，以数字化建设为先导，促进档案信息化与档案服务体系深度融合⑧。陈永生⑨针对广东省的档案信息化建设趋势和现状的情况进行介绍，认为大数据带来的环境变化和需求变化是实现数字档案馆和档案数字化建设的战略契机，提出要注重基础设施的完善、前沿技术的应用以及档案资源的构建和管理。陈明洁⑩指出在档案信息化过程中保持对信息技术发展的高度敏感，及时追踪新技术趋势并适时引入到档案工作中来。张淑芳①从政策依据和具体保障措施分析档案信息化建设的基本情况。库俊平②则对文书档案的信息化管理的意义、内容、及利用专门进行分析。
　　
　　（4）大数据下给档案管理带来的挑战研究
　　
　　兰祝刚③等认为大数据时代给档案管理工作带来的挑战包括档案管理理论、档案信息资源和档案业务环节三个方面。高茂科④从存储层面研究海量和各种结构复杂的数据给传统档案数据仓库架构带来冲击。梁启敏⑤等对大数据的存储容量、数据安全、成本及数据源分析其对档案管理的威胁。黄少芳⑥等从数据发现提取、数据开发利用和创新知识服务体系方面提出大数据背景下档案工作面临的挑战。王兰成⑦等认为大数据下对档案的挑战主要体现在数据数量、数据特征维度、数据关系、数据隐私问题等方面。兰祝刚⑧等认为信息资源建设、档案管理技术、档案信息服务是大数据时代下给档案工作带来的新挑战。周枫⑨从档案馆的馆藏建设内容形式、传统业务重藏轻用、管理和服务水平、信息安全和隐私威胁分析大数据给档案工作带来四个方面的影响。
　　
　　（5）大数据下档案管理应对挑战的策略研究
　　
　　李小晨⑩指出档案管理应运用大数据技术对档案资源进行统一管理或备份、寻求开发公司合作开发适合档案行业的大数据分析工作，还需要确立明确的目的和标准、注意潜在的风险问题。李玉芬11提出要拓展服务方式、借助社会资源、综合多学科知识提高编研水平来挖掘档案数据背后的价值。兰祝刚12等认为要加强档案规范化管理，实现全流程控制、全技术支持、全智能服务。周枫13从档案馆角度出发，在分析大数据时代档案馆的特征基础上，提出要转变传统观念、创新服务方式、促进多方合作、加大宣传力度、加强信息安全来主动应对困境。
　　
　　1.2.3研究述评
　　
　　从上述分析可知，国内外学术界对大数据时代和档案管理工作的研究还是比较多，也取得了一些成果，研究内容主要集中在大数据时代与特定档案机构、某种档案类型、档案利用服务以及档案信息化等方面，发现了因大数据时代社会环境的变化给档案管理带来的诸多问题，提出了一些针对性的建议和对策，对指导档案部门在大数据时代环境下继续稳步开展各项工作具有重要作用。但是，虽然相关研究涉及到的内容比较多，但还是存在一些不足之处：
　　
　　第一，基于大数据时代的档案管理研究相对滞后。从笔者所查找到的文献数量来看，研究大数据时代和档案相关的文献数量为132篇，研究大数据时代和档案管理相关的文献数量仅31篇，相比于同类学科的图书情报领域研究文献数量要少的多（其中笔者以“大数据时代+图书馆”为主题词检索出文献数量342篇，“大数据时代+情报”为主题词检索出文献数量173篇）。研究大数据时代和档案管理相关论文，从文献发表的时间来看，2012年仅发表2篇文献，2013年4篇，2014年23篇，2015年4篇，从中可以看出，2014年开始档案界对大数据比较关注，大数据与档案管理关系成为档案界一个新的研究领域。而IT、经济这些对数据与技术非常敏感的行业，他们从一开始就对大数据十分关注和投入，研究成果丰硕，相较之下档案界对大数据的到来反应比较迟滞。由此也可以得知，大数据作为时下最火热的词汇，对档案管理领域来说，还是一个新生的理念，对其应用于档案管理的研究也存在一定的困难，需要档案界的所有同仁付出大量的时间和精力。
　　
　　第二，基于大数据时代档案管理变化过程的研究成果少。虽然研究大数据与档案管理的学者能够从大数据和档案之间的微妙关系中找到契合点，但大多数学者都只对大数据影响档案工作的某一方面进行研究，对于大数据是如何影响档案管理理论体系、档案数据资源体系、档案服务利用体系、档案安全保密体系、档案行政管理体系等五个方面，以及如何将大数据的理论、方法、技术运用到档案管理工作实践中更好的为档案管理工作服务，没有做出全面、系统、深入的分析研究，而这也是档案机构、档案工作者以及档案学者在以后的科学研究和实践工作中应该主动关注的重点。
　　
　　1.3研究思路
　　
　　首先，对大数据的由来、定义、类型、特征等相关基本知识进行认知，通过对国内外研究大数据与档案管理现状进行综合分析，进一步厘清大数据和档案管理二者之间的有机联系，阐明在大数据时代下加强档案管理的必要性和重要性。
　　
　　其次，从大数据时代视角分析档案管理模式变化的五个方面，即从档案管理理论、档案数据资源、档案服务利用、档案安全保密和档案行政管理五个体系具体剖析档案管理发生的变化。
　　
　　最后，以大数据时代给档案管理模式带来的改变和机遇为出发点，通过对档案管理模式变化过程的逐一认识，试图融合大数据的理论、方法和技术，提出大数据时代档案部门进行档案管理的科学路径，即建立健全覆盖人民群众的档案资源体系、便利人民群众的档案利用服务体系、保障档案安全保密的档案安全体系以及务实为民高效的档案行政管理体系。
　　
　　1.4研究方法
　　
　　第一，文献分析法。在综述大数据时代与档案管理相关关系的过程中，通过对大量国内外相关文献的阅读分析，尤其是对大数据相关知识的查找，总结、分析，从而归纳出当前大数据时代下档案管理工作所取得的成绩及存在的问题，为探讨文章主体内容提供科学理论的参考依据。
　　
　　第二，比较分析法。在全面了解国内外大数据和档案管理工作现状下，从档案管理理论、档案数据资源、档案服务利用、档案安全保密和档案行政管理等五个方面对档案管理的具体变化与传统管理方式进行对比分析，从而有针对性地改变和完善当前不适应大数据时代的档案管理模式，使我国的档案管理工作取得更大更优地发展。
　　
　　1.5创新之处
　　
　　在选题视角上，大数据时代下的档案管理是档案界一个全新的研究领域，有关在大数据时代下档案管理模式的研究较少，文章以档案身处大数据时代环境为大背景，对档案管理模式的变化方面进行研究，试图突破传统禁锢的思维理念，可以从一个创新的角度对档案工作进行解析，有利于促使档案管理工作不断地进步与完善。
　　
　　在研究内容上，文章对大数据时代下档案管理模式的五个方面前后变化情况进行分析，根据变化的具体方面提出大数据来袭档案管理科学应对的策略，以期为大数据时代档案管理工作理论和实践的深入研究提供些许帮助。