2.2  资产视角 

档案资产观的表述并不陌生。20世纪90年代，我国就从国有资产流向控制的角度对资产产权变动过程中的档案流向提出了规范要求，从而开启了档案资产化管控的道路。随着知识经济的兴起，对信息的资源属性和资产价值得到进一步认识。档案的资产化管理从流向控制走向了知识资产的挖掘[22]。文件档案是宝贵的信息资产的观念已经非常普遍，在 ISO 15489，ISO 30300等文件档案管理国际标准中得到了明确阐述。如今我们要在大数据背景下加深对档案资产、数据资产的价值认知。一方面，数据的生产要素地 位已经确立。2020年4月，中共中央、国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素。在培育数据要素市场、加快数据流动的过程中，数据的开放共享、隐私保护、安全保护等问题亟待通过制度设计实现多利益相关主体共同治理[23]。另一方面，大数据时代，数据不仅是业务的副产品，而且是业务开展的基础和条件，是驱动业务发展的生产力。比如智慧法院中，利用历史诉讼档案，帮助法官规范化诉讼文书的写作，提示证据标注，自动判断案件类型，推动案件审理工作流程[24]。要实现这样的数据资产利用，数据量大不等于能派上用场，数据驱动业务的实现，要依靠对数据质量控制和精准分析[25]，这些都是数据治理派上用场的地方。

2.3  融入视角

融入视角或可称为输出视角。自从《全国档案信息化建设实施纲要》（2002年）首次提出“档案信息化纳入 国家信息化建设的总格局”之后[26]，“纳入”思维一直在体现在我国档案信息化相关制度规范中，《档案法》修订草案第二十八条规定“各级人民政府应当将档案信息化纳入信息化发展规划”[27]。融入视角是对纳入思维的继承和发展，档案管理不仅作为一个整体纳入业务信息化，而且各项具体的档案管理活动能够和其他数据管理活动相互渗透、相互影响，以分支漫流的方式融入数据管理之中。比如文件归档融入数据归档，档案分类融入数据分类，档案管控融入数据管控，档案数据融入主数据和参考数据的建设中，档案数据质量要求融入整体数据质量要求，数据管理制度体现档案管理的要求，最终实现档案数据和其他数据无缝集成、有效共享和整合利用。

融入视角要求我们正视数据治理的需求和挑战，实现档案部门和其他数据管理部门的双向合作，不仅请其他部门“走进来”，承担档案管理职责；还要主动“走出去”，顺应数据管理环境的变化，协助推动其他数据管理工作，积极打造数据治理的生态。这也会涉及数据治理的生态视角。

2.4  生态视角 

生态视角也可理解为共同体意识。随着数据管理手段和内容的丰富，数据管理相关主体日益丰富，形成具有动态结构的生态系统。数据生产、管理、利用和服务等上中下游各方不仅是服务和被服务、竞争和合作的关系，也是支撑和被支撑的“共生演化”关系[28]。以档案界和产业界的关系为例，档案界依赖产业界提供的软硬件产品，有时会担心技术锁定因而有一定的防范心理。但从另外一个角度来看，档案界需要高质量的产品，而产品的成熟也依赖于档案管理规范的输出，一个行业的规范管理越高，其软件越有基础走向成熟。我们从西方国家的内容管理平台产品中看到的不仅是技术的先进性，而且是对管理实践的深入理解，比如文档管理软件中设置处置规则的前提是业界有相应的保管期限与处置表，相比而言我国的档案保管期限表中没有处置行为的规定。因此，档案管理系统功能的不完备不仅是厂商开发能力不足，而可能是整体行业规则的缺失。档案主管部门、用户单位、科研院所和产业界应各司其职[29]，协同数据管理的其他主体，互动共生， 共同演化，同步提升，构建日趋向好的数据管理行业生态。

3.1.1 国家档案局增补为促进大数据发展部际联席会议成员单位

我国国家层面尚未有统一的信息资源管理立法和职能部门，在目前的体制安排下，近年来我国先后建立国家电子文件管理部际联席会议（以下简称国电联）和促进大数据发展部际联席会议（以下简称促大联）等协调机制来解决跨部门协调问题[31]。国电联10个成员单位，国家档案局位居其中；促大联43个成员单位，国家档案局尚未列入，这种缺位已经引发了档案界的忧思[32]。大数据时代，大量综合性的数 据问题需要多部门协同治理，而促大联承担了协调职责。以政务信息资源共享为例，根据《政务信息资源共享管理暂行办法》（国发〔2016〕51号），我国政务信息资源共享由促大联统筹推进。档案主管部门的缺位，导致各地档案部门在信息共享等数据治理中面临单兵作战的被动局面，而这关系到数据时代档案部门的职业形象。未来还有可能有类似事情出现。从长远发展的角度，本文建议国家档案局增补为促进大数据发展部际联席会议成员单位，在大数据治理中争取主动性。

 3.1.2 建立高层次电子档案治理协作组 

随着电子文件的普遍应用，国家档案局先后和财政部、商务部、交通运输部、国家税务总局等多部委联合发文，推动电子会计凭证、电子发票、电子票据的电子化归档，形成了档案主管部门和业务主管部门共同治理电子档案问题的态势。然而，随着新型数据的不断增加，新技术的不断应用，国家有关部门在加强数据管理的时候，并未注意到其档案属性，未明确档案管理要求。比如《科学数据管理办法》（国办发〔2018〕17号）规定“国务院科学技术行政部门牵头负责全国科学数据的宏观管理与综合协调”，未提及科学数据也是重要的科研过程档案，需要纳入档案管理范畴。再如电子签名等认证技术的 相关规范中也未明确档案保存的要求，档案主管部门尚未成为电子认证服务治理体系的一员[33]。为了形成全面开展电子档案治理的新格局，本文建议国家档案局和相关部委建立高层次电子档案治理协作组。在国家档案局指导下，全国建立了多区域、多类型的档案协作组，有效地促进了档案基层组织的交流。不过，协作组主要建立在档案界内部，成员来自机关企事业单位的档案部门、各级各类档案馆。本文建议的高层次电子档案治理协作组，主要由各部委高层领导参与，就专门性、特殊性电子档案管理政策制定和工作推进进行协商。这样的协作机制若能建立，或可开复杂治理问题高层沟通之先河。

3.1.3 档案馆利用政策良好导向建立与图博领域的合作联盟 

《档案法》明确了档案馆文化事业单位属性，2015—2019年政府工作报告均将档案事业归入文化事业，要求繁荣发展。国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）中明确指出要 “加强数字图书馆、档案馆、博物馆、美术馆和文化馆等公益设施建设，构建文化传播大数据综合服务平台”。这为档案馆承担文化记忆数据治理提供了坚实的政策基础。自20世纪90年代起国际上开始提倡图档博（GLAM）等文化机构的合作，形成了艺术馆、图书馆、档案馆、博物馆等文化机构的联盟，比如2015年澳大利亚多家文化机构成立GLAM Peak，合作推动“藏品数字利用”项目，形成了较好的联动效应[34]。我国档案馆可以倡导建立图档博合作联盟，共同治理文化记忆数据。

3.1.4 基层档案部门以机构内容管理为职责定位 

2019年，中石油设立了专门的数据管理部门，以统筹公司数据管理和大数据应用，其中主要任务之一是建立数据治理体系[35]。微观层次数据管理部门和档案部门之间的职责分工也进入了档案界视野。随着《关于工业大数据发展的指导意见》的贯彻实施，可以预计将有更多企业设立内部数据管理部门。企业内档案部门和数据管理部门的职责分工将成为继大数据局和档案局职责分工又一棘手问题。不能排除未来政府机构内部也设置数据管理部门的可能性。

如此形势下基层档案部门需要在整个数据治理格局中明确职责。本文认为档案部门应成为机构 内非结构化数据、历史数据和凭证性数据的专业管理者，档案人员是内容管事（content steward）。其中历史数据归档已经被业界作为提高系统效率的一种方式；凭证性数据则体现了档案数据的价值特性，也是一般的数据管理容易忽视的地方；而非结构化数据、内容则源自IT领域，目前大多数字档案 都以非结构化方式存在。这三个术语都不足以完整地表达档案数据的内涵和外延，但是这样的定位有助于我们和信息技术部门以共同术语交流和沟通，也便于我们在IT导向强烈的数据管理架构中找到自己的位置。在图1中，档案部门一个比较现实的定位选择是档案管理作为“文档和内容管理（document  and content management）”的核心内容，与其他各项数据管理活动交互。虽然任何数据都可能是文件，但在IT视角中，非结构化、半结构化文档的内容更 容易成为文件档案的代名词，在有关咨询公司关于软件市场的报告中，电子文件档案一体化管理系统（EDRMS）总是占据内容管理服务的重要位置。我们不妨以此为立足点，成为机构内容的内容管事，成为内容管理系统研发厂商的行业支撑，向上推动数据治理，向下影响数据质量管理等基础性数据管理，逐步实现档案管理向数据管理的渗入，并丰富数据管理的内容。中核集团、华能集团等单位的文档管理部门已经开始主导建设内容管理平台，成为事实上的内容管理专业部门。

3.1.5 基层档案部门推动建立并加入协作式数据治理组织

各单位数据治理组织结构会因单位实际情况的不同而不同，一般来说在机构、部门等不同层级均有相应的管理部门或人员。机构一级可以设置首席数据官（CDO）或者赋予首席信息官数据治理领导者的角色，并设立相关的数据管理办公室或委员 会来开展具体的协调推进工作。在数据管理行业，受特定团体委托从事数据管理工作的各类专业人士被称为数据管事或数据专员（data steward），根据其职责的不同，数据管事也分为协调性、执行性、技术性等不同类型[36]。这也是本文之所以将档案人员定位为内容管事的原因。本文建议基层档案部门推动建立并加入数据管理委员会，数据管理委员会成员可以来自业务处室、数据管理部门、IT部门和档案部门的负责人，数据管理委员会作为机构 数据管理的议事机制，由此形成数据治理的高层对话机制。

3.2  继续使用制度规范类数据治理方法

制定数据战略，加强数据立法，数据管理制度规范，这些是我们相对熟悉的数据治理方法。近年来我国数字档案管理方面的制度规范高密度出台，对于档案数据的规范化管理起到了积极的推动作用。在数据治理理念引导下，无论是宏观还是微观层面的制度规范建设，都需要进一步融入国家和机构数据治理的总体发展之中，尤其是在大家都非常关心的数据治理领域发出档案的声音。在宏观层面，近年来政府信息资源开放共享、个人信息保护、数据安全、大数据开发等都是关系到国家安全和社会治理的重要领域，2020年5月25日，全国人大常委会工作报告指出，今年将制定个人信息保护法和数据安全法[37]。档案部门应重视这些法律的制定和贯彻。在微观层面，档案部门应重视数据安全管理、元数据管理、数据质量管理等基础性管理活动的制度建设，切实改变纸质时代粗放的管理方法，面向信息系统中细颗粒度的数据管理，将多年来档案部门在可信数据维护、数据合规性方面的经验应用到数字环境中，写到制度中。

3.3  积极应用成熟度模型等评估类数据治理方法

DAMA International2017年第二版数据中，单独设立了数据管理成熟度的章节，成熟度模型最早是美国国防部用来开展软件供应商能力成熟度的工具，后被广泛应用于其他领域[38]。相比其他相对静态的评估方法，成熟度模型识别某项工作关键过程域和关键实践，不仅能够评价数据管理的现有状态，而且提供改进路径，因而也是过程改进模型。目前国内外先后出现多个数据管理成熟度模型，有些侧重于数据管理全局性的评价，如《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073—2018，简称DCMM）；有些则侧重在某个方面的评价，如数字长期保存成熟度模型等。数据成熟度模型是推动数据治理从虚走向实的一种方法和工具。《关于工业大数据发展的指导意见》的明确要求推广GB/T 36073—2018，构建工业大数据管理能力评估体系，为此“鼓励各级政府在实施贯标、人员培训、效果评估等方面加强政策引导和资金支持”。

近年来我国有学者先后开展电子文件管理成熟度模型[39]、机构数字保存能力成熟度模型[40]的研究，国家档案局也先后出台了数字档案室、数字档案馆的评价办法，可在此基础上，在数据管理能力评估体系框架下，综合相关成果，开展档案数据管理成熟度模型研究，并推动实施。

原文载《档案学研究》 2020 年第 5 期，经杂志社授权后发布