档案数据化之于档案数字化，智慧档案馆（室）之于数字档案馆（室），是迭代式的更新和发展，是覆盖性的提高和增强，是管理方式的---性变化、转向性发展。不少工作在数字档案馆（室）建设中是---项，而在智慧档案馆（室）中则会成为非---项，成为闲置的、冗余的、无用的东西。如果我们尽早开展档案数据化，则可以不做这些不久将会无用的工作，避免不---的人力、物力和时间的浪费。比如，我在2019年年底到一个---档案馆参观时，看到他们正在---地开展档案数字化，初中档案整理多少钱，其中有几十个人都在搞档案题名的著录。但是在智慧档案条件下，档案已经全文数据化，高校档案整理多少钱，每个字都可以供电脑任意检索了，现在著录的题名、责任者、文种、形成时间等，就没有单独存在的意义了，因为它已经包含在全文数据当中了。一份档案的每句话、每个词、每个字，都可被检索出来，无需人工再去重新拟写并著录各项主要内容。
（1）采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自---（web、app或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库mysql和oracle等来存储每一笔事务数据，中学档案整理多少钱，除此之外，redis和mongodb这样的nosql数据库也常用于数据的采集。
（2）导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些---数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自twitter的storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
（3）统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的---数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到emc的greenplum、oracle的exadata，以及基于mysql的列式存储infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，---是i/o会有---的占用。
（4）挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（predict）的效果，从而实现一些高层级数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的kmeans、用于统计学习的svm和用于分类的---bayes，主要使用的工具有hadoop的mahout等。
为什么说在智慧档案馆（室）中档案全文数据和数据挖掘及主动推送技术缺一不可呢？因为只有数据的档案馆（室）还不能称为智慧档案馆（室），也还不是真正的智慧档案馆（室）。数据只
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