数据挖掘，也称作数据探勘和数据采矿，是计算机科学领域数据库知识发现（KDD）的一个关键步骤。它涉及从大量的数据中，包括那些不完整、有噪声、模糊、随机的大型数据库，识别和提取有价值和潜在有用的信息与知识的过程。这项技术不仅在统计、情报检测和模式识别等领域中得到广泛应用，也被用于人工智能、数据分析和数据库技术中。虽然数据挖掘是数据库知识发现中的一部分，但并非所有的信息发现任务都可以称之为数据挖掘，它与信息检索任务有本质上的区别，信息检索更多依赖于关键字和特征进行查询。
在档案管理领域，大数据技术的应用对于提高档案的效率和价值挖掘具有重要作用。档案管理系统中，存储着大量有价值的信息资源，它们不仅是历史的记录，也是宝贵的知识资产。通过数据挖掘技术，可以从这些档案数据中发现潜在的模式和关联，进一步提升档案的利用价值和管理效率。
数据挖掘技术在档案管理上的应用可以总结为以下几个方面：
1. 提升档案检索效率：利用数据挖掘技术，可以实现更智能的档案内容检索，通过识别文档中的关键字和特征，提高档案检索的准确性和效率。
2. 挖掘档案中的价值信息：通过深入分析档案数据，可以发现数据之间的隐含关联、趋势和模式，为决策支持提供依据，从而更好地服务于管理决策和研究分析。
3. 档案安全与隐私保护：随着档案管理的数字化和网络化，数据挖掘技术也有助于档案安全性的提升，比如通过识别异常访问行为，及时发现和防止网络入侵。
4. 助力档案数据的深度分析：通过对大量档案数据进行数据挖掘，可以揭示档案资料中的深层信息，为研究人员提供丰富的分析素材，甚至可以辅助构建智能档案管理系统的决策模型。
5. 实现档案资源的优化配置：利用数据挖掘对档案资源使用情况进行分析，可以实现档案资源的优化配置和高效利用，为档案管理部门提供数据支持和管理决策参考。
尽管数据挖掘技术在档案管理中的应用前景广阔，但也需注意相应的计算机网络安全问题。网络环境下的数据保密性、完整性和可用性至关重要，这关系到数据挖掘是否能够在安全的条件下进行。网络的安全风险包括数据泄露、网络攻击等，因此在数据挖掘的同时，必须加强网络安全防护措施，如档案管理网络的入侵检测系统的开发与完善，确保档案数据的安全性。
随着技术的进步和数据量的日益增长，数据挖掘技术的应用将越来越广泛，并逐渐成为档案管理不可或缺的工具之一。在实施数据挖掘的同时，档案管理者和IT专家需要紧密合作，确保技术的安全性和有效性，以充分释放数据的潜力，推动档案管理向智能化和高效率的方向发展。
