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完善顶层设计，健全治理体系
档案大数据的开发利用需要以科学的顶层设计和健全的治理体系为基础支撑。首先，要完善法律法规，明确权责边界。当前，我国档案大数据治理的法律规范体系尚不完善，亟须制定专门的法律法规，清晰界定档案大数据在采集、共享、开放、利用等各环节的责任主体、权力边界和行为规范，为档案大数据的有序流动和合规开发利用提供坚实的法治保障。同时，要加快修订现行档案法律法规，将数据要素特性、大数据技术应用等内容纳入法律调整范畴，增强法律的前瞻性、适应性和可操作性。其次，要建立多方参与机制，形成工作合力。档案大数据的开发利用涉及档案部门、大数据管理部门、业务主管部门、高校及科研机构、社会组织等诸多利益相关方。应充分发挥各方主体的积极性和创造性，构建政府主导、部门协同、社会参与的多方协作机制，形成分工明确、优势互补、良性互动的协同治理格局。基于各治理主体的功能定位，建立权责明晰、运转高效的联动工作机制，促进数据共享、项目共建、成果共用，实现档案大数据开发利用整体效能的最大化。
打破数据壁垒，促进资源融通
破除制约档案大数据流通共享的体制性、结构性障碍，是提升数据要素配置效率、释放数据潜在价值的关键举措。首先，要统一数据标准规范，实现互联互通。需制定档案大数据在采集、存储、描述、交换、安全等方面的统一标准，构建跨部门、跨层级、跨系统的数据标准规范体系，为档案大数据的互联互通和融合利用奠定基础。特别要加强对非结构化档案资源的规范化处理，打破档案大数据的异构壁垒。其次，要加强数据清洗治理，提高数据质量。推动档案数据治理与数据标准规范同步实施，建立档案数据资源目录体系，实施档案数据全生命周期管理。对存量档案数据进行系统性的清洗、比对、去重、修复、关联等处理工作，切实提高数据的准确性、完整性、时效性、一致性，筑牢档案大数据应用的质量基础。再次，要创新数据流通机制，激发数据活力。应坚持需求导向、应用牵引，建立统筹利用、分类开放的档案大数据流通机制，完善数据资源交易、定价、结算等市场规则。遵循安全可控、互惠互利的原则，探索政府数据、社会数据与档案数据的深度融合路径，推动数据实现跨层级、跨地域、跨部门的流动，打通基础数据、公共数据、商业数据协同共享的通道，促进数据价值转化和放大。
强化技术赋能，拓展应用场景
档案大数据价值的深度挖掘离不开新兴技术的支撑。应紧跟新一代信息技术的发展步伐，强化人工智能、区块链等前沿技术在档案大数据领域的创新应用，拓展档案大数据开发利用的广度、深度和精度。一是发展数据关联技术，挖掘数据深层价值。运用图数据库、知识图谱等技术手段，加强档案大数据与政务数据、互联网数据、行业数据的关联融合，挖掘数据背后的内在联系、演化规律和发展趋势。同时，利用数据指纹、区块链、隐私计算等技术，在数据脱敏的基础上实现数据的可信共享与协同利用。二是运用人工智能技术，实现智能化应用。探索人工智能在档案大数据采集、理解、分析、预测等方面的应用，研发智能数据标引、自动语义理解、知识推理挖掘等智能化工具，提升数据处理的自动化和智能化水平。发挥人工智能和机器学习的优势，建立档案大数据智能分析、辅助决策模型，提高档案数据应用的智能化、精准化程度。三是提升数据可视化水平，优化用户交互体验。充分运用数据可视化、虚拟现实、人机交互等技术，建设集数据展示、分析、应用于一体的档案大数据可视化平台。创新开发沉浸式、体验式的数字应用场景，增强档案大数据服务的直观性和交互性，提升用户体验。
培育复合人才，提升专业能力
档案大数据的开发利用涉及档案学、数据科学、计算机科学、管理学等多学科知识，对从业人员的专业能力提出了更高要求。要加强档案大数据复合型人才培养，打造一支精通档案业务、熟悉数据技术、善于数据分析的高素质专业队伍。一是加大档案大数据专业人才培养力度。适应时代发展需求，以问题为导向、以需求为牵引，创新人才培养模式，优化专业课程设置，深化产教融合与校企合作，提升档案大数据人才的实践和创新能力。鼓励在职档案人员学习数据分析、数据挖掘等专业知识，提高数字化、智能化业务能力。二是建设跨学科人才培养实践基地。依托高校和科研院所建设档案大数据人才培养实践基地，开展跨学科联合人才培养。充分利用产学研用联盟平台，聚合多方力量，促进人才、项目、资源的共享，为复合型人才的成长提供良好环境。三是完善人才引进与激励机制。拓宽档案大数据人才引进渠道，从数据科学、计算机科学、管理科学等相关领域引进高层次人才。建立健全人才评价、流动、激励机制，优化人才发展环境，完善人才职业发展通道，增强人才的吸引力和凝聚力，为档案大数据事业发展集聚高端智力资源。
