引言

随着数字化浪潮席卷，档案管理正经历深刻变革。档案数字化通过构建数字资源库，满足用户快速查询与多元利用需求，成为高效管理的重要途径并广受关注。但实际操作中，受人员、设备、技术等因素影响，数据质量问题频发，如扫描图像歪斜噪点、数据录入遗漏错误等，既降低档案使用价值，又制约数字化可持续发展。从技术、管理、流程维度构建科学的数据质量控制体系意义重大。

一、档案数字化与数据质量概述

（一）档案数字化的内涵与意义

档案数字化是指利用计算机技术、扫描技术、数据库技术等现代化手段，将纸质、胶片、录音录像等传统载体的档案转化为数字格式的过程，涵盖档案整理、扫描处理、数据录入、元数据标引等多个环节。它打破了传统档案管理在时间和空间上的限制，用户可通过网络平台快速检索与获取所需档案信息，使档案查询、利用更加便捷高效^【1】。数字化档案采用二进制数据存储方式，便于通过磁盘、光盘、云存储等介质进行存储、备份和传输，能够有效保护原始档案，避免纸质档案因自然老化、人为损坏等因素导致的信息丢失，延长其使用寿命。

（二）数据质量在档案数字化中的重要性

高质量的数据能够准确反映原始档案的内容和特征，确保档案信息的真实性、完整性和可用性，为政府决策、学术研究、社会公众查询等提供可靠的信息支持。如果数据质量不高，可能会导致档案信息失真、缺失或无法正常使用，例如扫描图像模糊会影响用户对档案内容的阅读，文字识别错误会导致检索结果偏差，元数据缺失会使档案信息无法准确分类与定位，进而影响档案管理工作的效率和决策的准确性。

二、档案数字化过程中数据质量的影响因素

（一）人员因素

扫描人员如果对扫描设备的参数设置不熟悉，操作不规范，可能会导致扫描图像模糊、歪斜、曝光过度或不足等问题；数据录入人员若缺乏耐心和细心，粗心大意，容易出现文字录入错误、同音字混淆、字段遗漏等情况，尤其是对于手写体档案或特殊字体档案，录入难度更大，错误率更高；审核人员若审核不严格，未能按照数据质量标准对扫描图像、录入数据进行细致检查，可能无法及时发现数据中的问题，导致不合格数据进入档案数据库。

（二）设备与技术因素

扫描设备的分辨率、色彩还原能力、扫描速度等参数会直接影响扫描图像的质量，例如低分辨率扫描会导致图像细节丢失，色彩还原不准确会使档案图像与原始档案存在色差；OCR技术的准确率决定了文字识别的效果，若技术水平不高，对于复杂版面、手写文字、特殊符号的识别容易出现错误，影响数据录入的准确性；数据存储设备的稳定性和安全性也会对数据质量产生影响，一旦硬盘出现坏道、服务器遭受病毒攻击或网络故障，可能导致数据丢失或损坏，影响数据的完整性和可用性^【2】。技术方案的选择是否合理也很关键，不同的档案类型需要采用不同的数字化技术和处理方法，例如照片档案对扫描设备的色彩还原要求更高，若采用普通文档的扫描技术，会影响图像质量；对于大幅面工程图纸，若不采用专业的大幅面扫描仪，可能导致图像拼接错位等问题。

三、档案数字化过程中数据质量控制的方法

（一）建立完善的数据质量标准体系

标准应涵盖数据采集、处理、存储、利用等各个环节，包括图像质量标准、数据录入标准、元数据标准、数据验收标准等。例如，图像质量标准应规定扫描分辨率、图像清晰度、色彩模式、图像格式等具体要求；数据录入标准应明确字段的填写规范、数据的格式要求、错误率控制指标等；元数据标准应依据相关行业规范，对档案的题名、形成时间、责任者、保管期限等元数据字段的著录规则、必填项与可选项进行明确规定。通过建立完善的标准体系，使数字化工作有章可循，确保数据质量的一致性和规范性。要定期对标准进行评估和更新，结合技术发展和实际工作中发现的问题，及时调整和完善标准内容，以适应新的发展需求。

（二）加强人员培训与管理

要加强对数字化工作人员的专业培训，制定系统的培训计划，培训内容包括数字化设备的操作方法、数据质量标准和控制流程、数据处理的专业技能等，通过理论讲解与实际操作相结合的方式，使工作人员熟练掌握各项技能。要建立健全人员管理制度，明确扫描、录入、审核等各岗位的职责和考核标准，例如规定扫描人员每日完成的工作量及图像合格率指标，录入人员的录入速度与错误率指标，审核人员的漏检率指标等，对工作人员的工作质量进行定期考核和评价，将考核结果与绩效奖金、岗位晋升挂钩，激励工作人员认真履行职责，提高工作质量。还应加强对工作人员的职业道德教育，通过案例分析、专题讲座等形式，培养其严谨、负责的工作态度，使其充分认识到数据质量对档案管理工作的重要性，从源头上减少人为因素对数据质量的影响。

（三）优化设备与技术应用

在设备采购过程中，要根据档案的类型和数字化要求，进行充分的市场调研和技术评估，选择性能优良的扫描设备、存储设备等。要加强对设备的维护和管理，制定设备维护计划，定期对设备进行检查、校准和升级，例如定期清洁扫描设备的镜头，校准色彩参数，确保设备的正常运行。在技术应用方面，要不断跟踪和应用先进的数字化技术，如采用深度学习技术提高OCR技术的准确率，使其能够更好地识别手写文字和复杂版面；采用数据加密技术保障数据在存储和传输过程中的安全；引入图像增强技术，对扫描后的图像进行去噪、锐化、对比度调整等处理，提高图像质量^【3】。还可以引入自动化的数据质量检测技术，开发或采购数据质量检测软件，对数字化过程中的数据进行实时监测和预警，例如自动检测扫描图像的清晰度、数据录入的完整性和准确性，及时发现和解决数据质量问题，提高质量控制的效率和准确性。

结语

档案数字化是档案管理发展的必然趋势，而数据质量控制是其核心内容。在数字化过程中，需充分认识数据质量的重要性，深入剖析人员操作规范、设备性能参数、技术应用水平、管理流程设计等影响因素。可通过建立覆盖采集、处理、存储全流程的标准体系，强化人员技能培训与绩效考核，优化扫描设备选型、OCR技术升级及图像增强算法应用，实施从档案整理到利用服务的全过程质量监控，构建多维度的质量控制体系。通过严格把控各环节，确保数字化档案真实完整可用，为档案管理现代化提供支撑。随着技术进步，还需探索智能化质量检测、自动化错误修正等创新手段，推动档案数字化向更高水平发展。

参考文献

[1]周音娜.城建档案数字化过程中的质量控制与标准化研究[J].未来城市设计与运营,2025,(03):90-92.

[2]范巍,黄蕾,赵君航,等.测绘档案数字化质量管理体系研究[J].档案管理,2024,(01):105-107+110.DOI:10.15950/j.cnki.1005-9458.2024.01.027.

[3]吴雪玲,赵旺.数字化背景下档案事业高质量发展策略研究[J].河南科技,2024,51(07):142-146.DOI:10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.07.029.