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  (1)文件數(shù)據(jù)集成。檔案館和機(jī)房在接收到來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)后，需要整合大量的檔案數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)交換平臺利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，將數(shù)據(jù)從源端高效、無感知地傳輸?shù)侥繕?biāo)端，還可以按照標(biāo)準(zhǔn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，從而有效保證數(shù)據(jù)在目標(biāo)端的完整性、實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。通過數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)管平臺，自動感知和檢測大數(shù)據(jù)平臺中的數(shù)據(jù)質(zhì)量，追溯質(zhì)量問題的根源，有效輔助數(shù)據(jù)管理部門的工作。

  (2)檔案數(shù)據(jù)的深度處理。檔案數(shù)據(jù)的深度處理分為三個(gè)方面：挖掘檔案資源。深度挖掘檔案資源數(shù)據(jù)，展示數(shù)據(jù)價(jià)值，創(chuàng)造新價(jià)值。用戶數(shù)據(jù)挖掘。對用戶信息、用戶搜索和瀏覽記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)洞察和精準(zhǔn)服務(wù)，增強(qiáng)檔案用戶的認(rèn)同感，實(shí)現(xiàn)檔案服務(wù)的價(jià)值。關(guān)系洞察和趨勢分析。通過對孤立數(shù)據(jù)點(diǎn)的深入分析和整合，得到完整的文件網(wǎng)絡(luò)，使得預(yù)測和分析文件發(fā)展和社會服務(wù)的趨勢成為可能。因此，通過對檔案數(shù)據(jù)的深度處理，可以解決存儲重使用輕、深度挖掘不足、數(shù)據(jù)庫孤立不連接等問題。

  (3)可視化展示。基于檔案大數(shù)據(jù)管理平臺，管理中心可實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)可視化統(tǒng)計(jì)分析，為各部門檔案領(lǐng)導(dǎo)和管理人員提供“一站式”決策支持，可根據(jù)瀏覽場景和習(xí)慣進(jìn)行布局，通過豐富的儀表盤、圖標(biāo)、數(shù)據(jù)圖等圖像展示各種檔案業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)指標(biāo)，便于直觀監(jiān)控檔案運(yùn)行情況，對關(guān)鍵指標(biāo)異常進(jìn)行預(yù)警。

  (4)檔案的利用。關(guān)注用戶，更好地了解公眾，優(yōu)化服務(wù)，變被動為主動。

  (5)圖書館入口預(yù)測。通過收集近年來入館檔案的數(shù)據(jù)，如文獻(xiàn)、照片、民生、電子檔案入館數(shù)量等?？梢愿鶕?jù)財(cái)政局、民政局、教育局、林業(yè)局等不同單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)?；谶@些原始?xì)v史數(shù)據(jù)，通過基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測方法，可以實(shí)現(xiàn)對未來圖書館檔案的預(yù)測。