资源多元。档案资源是智慧档案馆的信息基础。智慧档案馆的信息资源主要由以下内容构成：由原生电子档案、档案数字化成果、经济社会运行及管理信息的归档数据库等构成的档案内容信息资源，由档案目录、档案索引等构成的档案管理信息资源，基于rfid（射频识别）技术的档案实体信息资源，由媒体信息、网站信息、非物质文化信息等构成的城乡记忆资源，由用户信息、档案利用信息、档案数据挖掘信息等构成的档案应用信息资源，由供电信息、温湿度信息、安保信息等构成的档案馆楼宇管理信息资源。这些资源既可以让用户感知和获取档案内容信息，满足利用需求；也可以让管理者感知和获取档案管理信息，协同处理档案业务工作。
（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，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，业务数字图书馆，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，业务数字图书馆建设方案，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。
爱因斯坦说，万事万物都应尽可能简单，直到无法简化为止。智能的产品一定是简单的，越系统的东西越简单，单轨制电子数字图书馆建设，越有智慧的东西越简单，山西数字图书馆，将简单的智慧产品体验呈现给用户，是一种成功。而智慧档案馆的智慧就是化繁为简，以简驭繁。
智慧档案馆是采用物联网、云计算等新技术智能管理多元化档案资源、具有感知和处置档案信息能力并提供档案信息泛在服务的档案馆模式。主要包含了智慧档案管理平台，rfid实体档案管理系统，智能密集架、盘点车、门禁等设备，库房环境控制系统以及设备等，能够实现对档案实体以及档案环境的高度自动化和智能化管理。
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