(1)文件数据集成。档案馆和机房在接收到来自不同数据源的数据后，需要整合大量的档案数据。数据交换平台利用大数据技术，将数据从源端高效、无感知地传输到目标端，还可以按照标准对数据进行清洗，从而有效保证数据在目标端的完整性、实时性和准确性。通过数据质量监管平台，自动感知和检测大数据平台中的数据质量，追溯质量问题的根源，有效辅助数据管理部门的工作。

  (2)档案数据的深度处理。档案数据的深度处理分为三个方面：挖掘档案资源。深度挖掘档案资源数据，展示数据价值，创造新价值。用户数据挖掘。对用户信息、用户搜索和浏览记录进行数据挖掘，可以实现精准洞察和精准服务，增强档案用户的认同感，实现档案服务的价值。关系洞察和趋势分析。通过对孤立数据点的深入分析和整合，得到完整的文件网络，使得预测和分析文件发展和社会服务的趋势成为可能。因此，通过对档案数据的深度处理，可以解决存储重使用轻、深度挖掘不足、数据库孤立不连接等问题。

  (3)可视化展示。基于档案大数据管理平台，管理中心可实现大数据可视化统计分析，为各部门档案领导和管理人员提供“一站式”决策支持，可根据浏览场景和习惯进行布局，通过丰富的仪表盘、图标、数据图等图像展示各种档案业务和数据指标，便于直观监控档案运行情况，对关键指标异常进行预警。

  (4)档案的利用。关注用户，更好地了解公众，优化服务，变被动为主动。

  (5)图书馆入口预测。通过收集近年来入馆档案的数据，如文献、照片、民生、电子档案入馆数量等。可以根据财政局、民政局、教育局、林业局等不同单位进行统计。基于这些原始历史数据，通过基于人工神经网络的时间序列预测方法，可以实现对未来图书馆档案的预测。