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数字化背景下农业档案管理的优化研究

2025-03-31 55 上传者：管理员

摘要：随着农业行业信息化进程的加快，如何提高档案信息的利用效率、促进数据资源共享、推动智能化管理成为关键问题。研究基于对当前农业档案管理现状的分析，旨在通过优化数据标准化、加速管理流程的数字化转型、深化档案信息的应用以及完善信息安全体系，提出实现档案资源一体化、智能化、数据价值提升与信息安全保障的优化路径，以推动农业档案管理的现代化和创新发展。

关键词：
农业档案
农业领域
数字化
数字化转型
档案管理
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在全球数字化转型浪潮中,农业领域的信息化建设逐步深入,农业档案作为行业发展过程中积累的重要数据资源,其管理方式的革新成为实现农业现代化的重要环节｡传统的档案管理模式难以满足现代农业生产对信息及时性､精确性和共享性的要求,数字化管理已成为档案管理发展的必然趋势｡农业档案不仅承载着历史数据资源,还为农业决策提供数据支撑,因此,深入探讨数字化背景下农业档案管理的优化路径,可为农业信息资源的高效整合､智能化管理与安全性保障提供理论依据与实践参考｡

1、数字化背景下农业档案管理的价值阐释

1.1 提高农业档案信息的利用效率

数字化技术能够赋予农业档案信息新的价值,对于档案管理效率的提升有着重要意义｡通过数字化,档案信息不仅变得更加精准,而且其记录的全面性和一致性能够得到有效保障,这使得农业管理过程中信息的准确度和可追溯性得以提升[1]｡在此背景下,数字化档案能够更加快速､便捷地获取和处理信息资源,为农业生产中的各类决策提供坚实的数据支持｡数字化技术能够对农业档案进行高效的数据处理与检索,使得以往繁琐的纸质档案查询过程得以简化,从而缩短信息获取的时间成本｡同时,通过数字化平台,档案信息的系统化呈现使其更加条理分明,有助于用户在短时间内获取所需的关键信息｡此种信息的高度可用性不仅有助于农业项目的规划与实施,还能够为农业科研､政策制定等提供及时的参考｡

1.2 促进农业行业的数据资源共享

数字化技术能够在农业档案管理中为数据资源的共享提供强大的技术支持｡通过数字化手段,档案数据能够长久､稳定地保存,减少了由于纸质介质老化､损毁或丢失而导致的档案信息丢失的风险,从而确保档案的长期可用性和历史记录的延续性[2]｡数字化农业档案能够打破时空限制,实现多维度的档案资源共享,从而促进农业行业内部及跨部门之间的数据流通｡通过统一的数字化平台,各类农业档案得以在不同机构､地区及行业间实现快速共享,从而为农业生产､科研､教育､政策制定等多个领域提供高效的数据支持｡此种信息的开放性与可获取性,能够有效解决信息孤岛问题,促进数据资源的集成与流动｡

1.3 推动农业档案管理的智能化和创新

数字化技术的广泛应用不仅能够改变农业档案的管理模式,还能够推动档案管理的智能化和创新｡数字化档案在便于社会各界广泛利用的同时,通过智能化技术进一步挖掘档案数据的潜在价值,不仅发挥其历史记录功能,更通过大数据分析､人工智能等技术手段实现数据的深度转化,从而为农业经济和社会发展提供有力支撑｡档案信息与数字化和智能化的结合,能够赋予农业档案超越传统记录功能的多维价值｡

2、数字化背景下农业档案管理的问题

2.1 档案数据标准化有待提升

在数字化背景下,农业档案管理面临的首要问题之一是档案数据的标准化不足｡由于农业档案数据的来源广泛,涵盖了不同类型的生产记录､科研成果､政策文件等,且由于采集方式和管理机构的不同,使得档案数据的格式､结构和内容存在较大的差异性[3]｡首先,档案数据缺乏统一的标准,导致跨部门､跨领域的档案资源在整合时出现不兼容性问题,从而难以形成系统化､规范化的档案数据集｡不仅妨碍了数据共享与利用,还导致了重复劳动和信息资源的浪费,阻碍了档案信息在农业生产､科研和政策制定等领域的高效应用｡其次,数据标准化不足对农业档案管理的效率和准确性也带来了负面影响｡不同格式的数据在进行数字化处理时需要额外的转换和调整工作,从而增加了档案管理的技术和时间成本｡

2.2 管理流程数字化进展缓慢

在农业档案管理的数字化转型过程中,管理流程数字化的进展缓慢已成为亟待解决的关键问题｡传统档案管理流程以手工操作和纸质档案为核心,这种模式对数字化转型的适应性明显不足｡部分档案管理环节依然依赖于人工录入､整理和查阅,导致信息处理速度慢､效率低,并且容易出现人为错误｡数字化转型的步伐较为迟缓,使得档案管理过程未能实现应有的自动化和智能化水平,制约着档案管理效能的提升｡

2.3 档案信息深度应用尚未普及

当前,农业档案管理虽然逐步向数字化存储方向前进,但档案信息的深度应用尚未普及,仍主要停留在基础的存储和检索层面,未能充分发挥其潜在的分析与决策支持功能[4]｡部分农业档案仅作为历史数据的记录与保存,并未与现代数据分析技术深度结合,导致这些信息资源无法得到有效的挖掘和利用｡这种浅层次的档案管理模式使得档案数据的价值被局限在简单的存档功能中,难以为农业生产管理和政策制定提供有力的数据支撑｡其根本原因在于农业档案管理缺乏智能分析工具的广泛应用,限制了对海量档案数据进行深入分析和预测的能力｡传统管理手段主要依赖于手动检索和人工分析,面对复杂多样的农业档案信息,难以实现高效的数据整合和知识提炼｡由于农业档案数据量庞大､类型复杂,人工方式难以充分识别和利用数据中的潜在规律和价值,不仅阻碍了档案信息在农业科研､资源优化配置等方面的深度应用,也影响了数据支持农业行业发展和决策的能力｡

2.4 信息安全保障体系有待完善

现阶段,农业档案信息的数字化程度逐渐提高,但与之相匹配的安全保护机制尚未完全健全,使得数据安全面临多重威胁｡首先,由于档案管理系统的技术架构较为复杂,部分系统未能实施足够的加密措施和访问控制机制,导致档案数据在传输和存储过程中存在较高的泄露风险｡黑客攻击､恶意软件入侵等网络安全威胁可能导致农业档案数据的窃取､篡改,严重危害档案信息的完整性和保密性｡同时,管理人员在信息安全意识上的不足和技术操作中的疏漏也加剧了安全隐患｡部分农业档案系统在用户权限管理､数据备份､日志记录等环节上尚不完善,存在未授权访问､数据丢失和不可追溯操作等问题,进一步增加了档案信息泄露和损毁的风险｡

3、数字化背景下农业档案管理的优化路径

3.1 数据集成共享,推动档案资源一体化

一是通过大数据技术将来自不同来源和格式的档案数据进行清洗､转换和整合｡目前,农业档案数据的来源极为广泛,包括生产记录､科研成果､土地规划､政策文件等,涉及农作物种植､土壤监测､气候数据等多种不同类别的数据集,且此类数据采用了不同的采集方式和存储格式,导致其在系统间的兼容性较差｡为此,可借助ETL(Extract,Transform,Load)技术,对档案数据进行提取､转换和加载,通过数据清洗和格式转换,确保所有档案数据能够以统一的标准化格式存储在共享数据库中[5]｡通过此步骤,原本杂乱无章的数据可以转化为结构化信息,便于后续的统一管理与使用｡二是统一标准体系｡标准化是数据集成的基础工作,也是推动档案资源共享的前提｡由于农业档案管理涉及多个部门和机构,各单位在档案管理上采用了不同的标准和分类体系,这使得数据在跨部门和跨区域的流通中存在障碍｡为了解决这一问题,可构建统一的农业档案数据标准化体系,包括定义统一的数据格式､分类标准､元数据结构等｡例如,可以参考现有的国家标准《GB/T18894-2016电子文件归档与电子档案管理规范》中的相关规定,制定适用于农业档案的数据标准,具体如下表1所示｡

表1 农业档案数据标准化规范表

3.2 流程自动重塑,实现档案管理智能化

要有效解决农业档案管理流程数字化进展缓慢的问题,必须从档案管理的每个环节出发,逐步实施自动化和智能化的技术手段｡为此,应从档案采集､分类存储､检索调阅三个关键流程入手,结合现代技术手段,对每个环节进行细化优化,以推动农业档案管理实现从被动保管向主动服务的转型｡首先,档案采集环节的自动化与智能化重塑｡数字化背景下,农业档案可通过物联网(IoT)和传感器技术实现自动化的采集｡例如,在农业生产环境中,通过部署传感器网络,实时采集气候数据､土壤湿度､作物生长情况等多维数据,并通过无线传输技术(如5G或NB-IoT)将这些数据直接传送至档案管理系统｡其次,档案分类与存储的自动化管理｡在档案分类和存储环节,传统的人工归档方式无法适应现代化农业档案管理的需求,尤其在面临海量数据时,传统方式显得冗长低效｡为此,可借助大数据技术和自然语言处理(NLP)技术,自动化完成档案数据的分类和标签生成｡大数据技术不仅能对数据进行批量处理,还能通过分析历史数据,预测和生成有意义的分类标签;NLP技术则可以解析文本内容,提取档案的关键信息进行分类归档｡以某地区农业档案的数字化转型为例,通过自然语言处理技术,档案分类效率提高了约40%,自动生成的标签比人工分类更加精确和一致｡最后,档案检索与调阅的智能化升级｡农业档案管理的价值不仅在于数据的保存,更在于档案信息能够被高效检索和使用｡传统的档案检索方式往往依赖人工翻阅,导致信息获取速度缓慢,难以满足现代农业高效决策的需求｡为此,可通过引入OCR(光学字符识别)技术和智能搜索算法,以提高档案检索的精确度和速度｡例如,OCR技术可以将纸质档案数字化,智能搜索算法则可以根据关键词快速定位相关档案,避免冗长的手动查找过程｡

3.3 智能分析驱动,增强档案数据价值转化

农业档案管理不仅应满足基础的存储和检索需求,还应通过智能分析技术挖掘档案数据的深层价值,解决当前档案信息深度应用尚未普及的瓶颈问题｡一方面,在我国农业档案中沉淀的大量历史数据,包括农作物种植记录､气象数据､土壤监测､农业生产实践等,这些信息不仅是静态的历史记录,还蕴含着复杂的农业规律和趋势｡因此,可通过大数据技术,对这些数据进行深入分析和预测｡例如,通过对多年农作物产量和气候条件进行大数据分析,能够识别出影响农作物产量的主要因素,并基于此提供精准的种植指导｡此种技术能够帮助管理者从历史数据中提取有价值的模式和规律,优化农业生产管理决策,提升产量和资源利用率｡另一方面,可通过引入机器学习和深度学习技术,帮助农业档案管理系统自主学习历史数据中的潜在模式,并进行智能预测和分析｡例如,通过AI算法对档案中多维度数据(如气候､土壤､作物等)的综合分析,能够预测未来某一地区农作物的最佳种植时间､可能的病虫害风险以及市场需求｡此种智能化分析能力使档案数据不再局限于记录历史,而是成为农业行业动态规划和前瞻性决策的重要依据｡

3.4 安全技术护航,确保档案信息稳固化

在数字化背景下,通过引入数据加密､权限控制､备份与恢复､网络安全防护等多层次的安全技术,可以有效解决农业档案管理中的安全隐患问题｡第一,在数据传输和存储过程中,采用对称加密(如AES)和非对称加密(如RSA)技术,能够有效防止未经授权的访问和数据篡改｡加密算法应结合农业档案的特点,如大文件和多元数据格式,确保在不影响系统性能的前提下提供强有力的数据保护｡例如,针对档案的传输环节,可以采用SSL/TLS协议对数据进行端到端的加密传输,防止中间人攻击｡同时,通过硬盘加密技术(如BitLocker)以及数据库加密技术进行档案的存储,确保静态数据的安全性｡第二,强化信息安全意识的培训是提升管理人员安全水平的基础措施｡通过定期开展信息安全培训和应急演练,使管理人员充分了解数字化档案管理中的安全风险,掌握应对措施｡通过针对性培训,管理人员能够学会如何应对网络钓鱼攻击､社交工程攻击以及敏感数据的泄露风险｡第三,农业档案管理中应设立明确的操作规程,包括数据的录入､存储､传输及备份操作标准｡每一个操作环节都应经过系统化的操作指南和严格的审核机制,以确保操作人员在执行档案管理时遵循最佳实践,避免操作失误导致数据丢失或泄露｡例如,在数据录入过程中,规定必须由两名授权人员共同验证数据的准确性,并定期对数据的更新和修改进行复核｡这样的操作流程能够确保在管理操作中减少人为疏漏,从而提升档案数据管理的准确性和安全性｡

4、结语

围绕农业档案管理在数字化背景下的优化路径展开深入研究,结合现阶段的管理现状和存在问题,提出了系统化的解决方案｡不仅着重于提高档案信息的利用效率和推动资源共享,还探讨了智能化管理和信息深度应用的路径,通过大数据和人工智能技术充分挖掘档案数据的潜在价值,以期推动档案管理从传统模式向智能化､集成化的转型｡

参考文献

[1]乔美军.关于农业科研档案数字化管理的思考[J].现代农村科技,2024(9):152-153.

[2]梁军.浅析如何实现农业科研单位会计档案数字化管理[J].中国农业会计,2024,34(13):18-20.

[3]鄂履鹤.数字化时代农业档案管理的挑战与应对策略[J].兰台内外,2024(6):27-29.

[4]孙宇.农机档案管理的数字化建设与功能扩展分析[J].农机使用与维修,2022(12):96-98.

[5]郭秀萍,胡新元,方蕊.“十四五”时期农业科研档案管理数字化转型发展探析[J].档案,2022(2):60-63.

文章来源:李巧稚.数字化背景下农业档案管理的优化研究[J].农业开发与装备,2025,(03):69-71.