（1）档案数据整合。档案馆、室接收到不同数据源产生的数据后需要对大量的档案数据进行整合。利用大数据技术，数据交换平台将数据无感知的从源端高效传输到目标端、还可以根据标准对数据进行清洗，有效保证目标端数据的完整性、实时性和精确性。通过数据质量监管平台自动感知、检测大数据平台中的数据质量，追溯质量问题根源，从而有效地辅助数据管理部门的工作。

　　（2）档案数据深加工。档案数据深加工分为三个方面内容：①档案资源挖掘。对档案资源数据作深度挖掘，展现数据价值，创造出新价值。②用户数据挖掘。对用户信息、用户检索和浏览记录数据挖掘，做到精确洞察，精准服务，提升档案用户认同感，实现档案服务价值。③关系洞察及趋势分析。将挖掘得到的各个孤立的数据点进行深入分析与整合，得到一个完整的档案网络，使档案发展、社会服务等趋势的预测分析成为可能。从而通过档案数据深加工解决重藏轻用，深度挖掘不够，各数据库相互孤立不联通等问题。

　　（3）可视化展示。基于档案大数据管理平台，可实现对大数据的可视化统计分析，提供档案馆领导及各科室管理人员“一站式”决策支持的管理中心，可以按照浏览场景和习惯进行布局，通过丰富的仪表板、图标、数据地图等形象展示各项档案业务、数据指标，便于直观的监测档案馆运行情况，可以对异常关键指标预警。

　　（4）档案利用。以用户为中心，更好的了解公众，优化服务，变被动为主动。

　　（5）进馆预测。通过采集近几年档案进馆情况数据，比如进馆文书档案、进馆照片档案、进馆民生档案、进馆电子档案的数量等，并可按照不同的单位如财政局、民政局、教育局、林业局等进行数量统计。基于这些原始的历史数据，通过于人工神经网络的时间序列预测法，实现对今后一段时间进馆档案的预测。