一、大数据管理工程档案的现状
本文在对国内外关于大数据管理工程的研究进行分析的基础上[3][4]，发现目前针对大数据管理工程档案的研究还较少，现有的大数据管理工程的平台构建大多在Hadoop技术进行的，研究工作主要关于大数据的收集和分析方法，并没有形成一个系统的大数据平台开发及应用的体系。并且大数据管理工程档案的核心信息收集工作尚处于初期的发展阶段，许多数据的收集工作以及后期处理应用工作还停留于初期的处理水平，并没有整体性的开发应用，智能化的探析。目前在大数据管理工作中，工程管理的决策将逐渐依据数据及相关的分析而制定，而非如传统意义上根据主观直觉或者以往经验，特别是随着大数据的推进和过程建设的要求的增加，管理工程档案工作在大数据时代已完全不同，但是实际操作中，大数据管理工程档案存在较多的问题。第一，目前，有些工程管理工作中，单纯的把大数据管理工程档案仅仅理解为纸质档案的一个数字化扫描及网络化的过程。并没有将工程档案的管理系统化，这也是要解决的一大问题。在实际中，数字化扫描和网络化工程档案档案数字化的基本任务。事实上，大数据管理工程档案是将档案信息资源建设作为核心工作，把电子信息管理列为重点工作，电子信息的管理能够使得信息档案能够真实的保存在工程档案管理部门，同时，实现电子文件和数字化馆藏系统管理。第二，在大数据管理工程档案的实施中出现唯数字化的现象，在工程档案管理工作中任务“数字化”即意味着档案管理工作的结束，造成了本末倒置的状况。第三是大数据管理工程档案中出现浪费，且没有重视数据库及软件开发应用。不仅仅是数据库的建设，针对当前大数据管理工程档案较少的开展整体性的开发应用，智能化的探析等问题。第四，大数据管理工程档案工作有着其特有的风险，存在着较大的安全隐患。在大数据时代，工程档案的管理工作在提高效率的同时，其风险也会随之增大，因此针对大数据管理工程档案的风险预警机制的构建势在必行。第五是当前跨领域、跨行业的数据共享仍存在大量壁垒[5]。
二、大数据管理工程档案与工程管理模型
大数据管理工程档案也是一个信息的整理的过程，本文在整合管理工程档案现有模型研究的基础上，结合大数据时代的来临给管理工程档案的实施带来的挑战和机遇，通过大数据管理工程档案来促进工程的发展，分析了的大数据时代来临下针对管理工程档案的双向决策模型，分别从工程评估与预测及工程监测与预警两个维度构建了针对大数据管理工程档案的方案[6]。因此，在本文中，针对大数据管理工程档案构建了两种工程档案管理的模型，第一个模型是数据驱动下的的工程监测和预警的模型，采用的技术是跟踪以及聚类；第二个模型是目标驱动的工程评估与预警模型采用的技术是推送以及表征，如下图1所示。1.工程内部集成档案数据目标驱动管理的工程评估与预测模型。工程评估与预测模型的是目标驱动的一个模型，也即在工程内部的目标驱动下的模型，也就是说在这一模型中，工程的决策者需求清楚的界定自己目标需求，根据自己的目标寻求实现目标的路径。可以使用普通的数据挖掘和收集的方法，利用工程信息系统中关于工程档案数据收集、整理以及分析计算等方法来达到，通过收集的数据表征、检索、可视化以及推送等技术实现工程档案大数据开展有针对性目标的挖掘，从而把这些收集整理的数据转化为可以为工程决策目标所利用的信息及建议。此外，工程评估与预测模型是于传统的数据挖掘和收集的方法上发展的，结合计量学学科中的相关技术方法应用于工程档案管理工作中，在目标驱动下对大数据时代来临时工程的策划、工程的实施以及工程的评估等工程档案数据中的海量信息进行有效整理和探析，以达致管理工程档案的效用，从而有效评估工程的发展情况，有效及时的对工程发展的最终目的进行预测。2.工程外部网络信息建档数据驱动管理的工程监测与预警模型。大数据时代来临时工程外部网络中有着海量的有用信息，这些信息对于工程建设中的新思维、新想法能起着启发或促进作用，大数据管理工程档案可以通过实时建档对这些有效核心数据加以收集和利用，在工程实施过程中，可以通过大数据收集对工程发展有积极作用的新信息和新技术，同时对于工程的不利影响因素和工程竞争对手的一些相关技术进行监测，在监测后针对所有会发生的情况进行分析，最终建立起工程的预警和监测档案数据库，从另一个角度说，这也是建立工程监测与预警模型的最终目标。与工程评估与预测模型的目标驱动不同的是，工程评估与预测模型通过预先定下的目标，来根据目标收集和整理相关数据，而工程监测与预警模型则不同，其更为重视通过数据系统自主分析来对网络舆情进行研究，大数据时代来临时的舆情分析系统有聚类、热点主题检测等相关的计算机文本信息的内容识别技术。3.工程管理档案大数据安全战略体系构建。以档案大数据的方式来对工程的实施进行管理有着安全的风险，这也是大数据管理工程档案的存储存在的新安全问题，一般来说，工程档案数据的数量以及质量会对安全存储系统的运行状况带来影响，大数据管理工程档案中的安全存储技术的升级速度较之数据增长的速度慢，因此，相应的面临的大数据安全防护预警风险也大。
三、对策建议
在大数据带来发展机遇的同时，也带来了信息工程技术、科技人才培养等的新挑战。这些挑战能够得到解决才能将大数据发展带来的机遇把握好，充分利用好大数据的价值。从宏观的政府层面来说，政府应该从国家的角度自上而下的对大数据进行关注，如政策制定何人才培养等方面给予倾斜支持；而从微观层面来说社会各界也需要在政府部门或者说国家政策的指引下以此为大数据管理工程档案进行努力。就大数据管理工程档案的实际问题，本文提出如下的对策：1.重视网络大数据的研究。大数据的有机组成部分是网络空间中的海量数据，这些网络空间中的海量数据和我们紧密关联，同时也和工程档案管理紧密联系。但是实际上网络数据研究与工程档案管理都是信息科技和其他不同学科有着高度交叉关系的新的学科，对工程档案管理有着特殊的影响，在实际工作中针对工程档案管理系统化较差的问题，应该重视网络大数据的发展。2.构建新型的数据库。在数据不断扩充和发展的时代，大数据管理工程档案的数据存储是目前现有的数据存储载体不能承载的，为了更好的发挥大数据在管理工程档案中的作用，应该着力构建新型的数据库。这一新型数据库在对数据存储的空间进行增大的同时，还对多元性的数据存储能力进行了增强，这使得大数据管理工程档案不仅对文字、符号等数据能够进行有效的存储，而且对声音、图像等的存储能力也逐渐加强，最终实现数据传输及管理端口的一体，达到数据信息的有效交流，为大数据管理工程档案的工作创造良好的数据环境。3.重视分析软件开发应用。不仅仅是数据库的建设，针对当前大数据管理工程档案较少的开展整体性的开发应用，智能化的探析等问题，对于大数据下的工程管理档案中数据分析速度也需要进行提升，为提高大数据的利用率，应该在工程管理数据分析和相关的技术开发与数据开发专业团队进行合作，并有针对性的对于大数据管理工程档案的实际需求开展相关的分析软件开发，此外，还需要提升档案工作人员的技术素质，以达到大数据最优的管理效果。4.加大风险预警机制构建。通常来说，所有的管理工作都有着其特有的风险。在大数据时代，工程档案的管理工作在提高效率的同时，其风险也会随之增大，因此针对大数据管理工程档案的风险预警机制的构建势在必行。在大数据管理工程档案的风险预警机制构建中最重要的组成部分即为以大数据信息传输和管理的特殊性为依据来对工程档案信息的安全性进行相应的监管，在实际的监督中可以适当的设置一些有效的控制点，风险预警机制的主要内容为防止信息泄露、丢失、被篡改等危及信息安全的内容。同时在大数据管理工程档案的实际工作中，可以建立起风险应对工作小组，这样有效的建立起风险预警机制。5.强化大数据管理安全应对。在大数据管理工程档案的发展中，对于大数据系统的安全性应该给予重视尤，特别是从技术安全性以及管理安全性两个角度着眼，对数据可能被破坏、篡改或者窃取做好应对和保护工作[7]。具体来说可以从组织以及制度这两个方面进行讨论。第一方面，是针对组织建设，这一工作的核心为在工程档案的管理部门设立起一个针对大数据的安全机构，这一安全机构的机构建立要根据产生工程档案数据的相关部门的职能和性质以及实际的工程档案数据进行科学合理的构建。第二方面，是针对于管理制度来说。针对于工程档案大数据的相关安全制度制定应该根据实际需求进行补充和更改，以网络风险环境以及工程档案的需求变化情况进行适时的补充及更改。大数据给管理工程档案工作带来机遇和挑战并存。换句话说“，大数据时代来临的时代背景下，我们应该重视的问题较多，其带来的冲击是无法避免的[8]。大数据是当前时代发展需求，大数据通过把新技术等和我们的实际生活关联在一起，因而从整体上对我们的行为方式进行着影响，特别是在管理工程档案的领域，影响着当今工程档案的实施方法和发展的方向，伴随着大数据时代的来临的是工程档案管理工作重大变革和挑战。在今后的发展中，工程档案管理工作应该考虑，采取怎样有效的措施去避免在数字化、信息化时代被边缘化。与此同时，大数据时代的来临也相应的带来了较多的机会，工程档案的管理部门应当把握机会，在实际工作中应当重视网络大数据的研究、着力构建新型的数据库、重视分析软件开发应用、加大风险预警机制构建以及强化大数据管理安全应对，这样大数据管理工程档案实施的工作也会迎来广阔的空间。
作者：高华 单位：中国石油集团工程设计有限责任公司北京分公司
