大數(shù)據(jù)背景下信息處理技術(shù)探索

摘 要：當前，隨著智能化時代的進一步發(fā)展，電子商務(wù)、金融、法律、教育、科研、政務(wù)等各行各業(yè)都被海量數(shù)據(jù)填充，這些數(shù)據(jù)就是未來發(fā)展最寶貴的資源，是透析行業(yè)現(xiàn)狀、預(yù)測未來發(fā)展的重要途徑。因此，越來越多的科技人員投入力量對海量數(shù)據(jù)進行進一步研究。文章在分析大數(shù)據(jù)理論的基礎(chǔ)上，探討了大數(shù)據(jù)背景下信息處理技術(shù)的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)背景；計算機技術(shù)；信息處理技術(shù)

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2018）03-0018-02

Exploration of Information Processing Technology in Big Data Background

QU Dongmei

（Changchun Automobile Industry Institute，Changchun 130013，China）

Abstract：At present，with the further development of the intelligent era，E-commerce，finance，law，education，scientific research，government affairs and other industries are flooded with data，these data is the future development of the most valuable resources，dialysis industry is the status quo，forecast the future development of an important way. As a result，more and more scientific and technical personnel are devoting themselves to further research on data. Based on the analysis of large data theory，this paper discusses three key links of information processing technology in big data background.

Keywords：big data background；computer technology；information processing

0 引 言

隨著信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，信息處理技術(shù)也進入了高速發(fā)展階段，用“日新月異”來形容毫不為過。當前，在云計算技術(shù)發(fā)展的同時，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各行各業(yè)的重要資源。而基于大數(shù)據(jù)背景下的信息處理技術(shù)也在日益受到廣泛關(guān)注。

1 大數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)分析

1.1 大數(shù)據(jù)的概念

“大數(shù)據(jù)”一詞在國內(nèi)受到廣泛關(guān)注開始于2014年，并且不斷成為近些年的IT熱門詞匯。大數(shù)據(jù)即巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料的規(guī)模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理，并整理成為能夠幫助企業(yè)制定有效經(jīng)營決策的有益資料。

1.2 大數(shù)據(jù)的特點

1.2.1 數(shù)據(jù)量龐大

互聯(lián)網(wǎng)是一張神奇的大網(wǎng)，可以不斷網(wǎng)羅所需數(shù)據(jù)。因此，需要被處理的數(shù)據(jù)量是極其龐大的。

1.2.2 數(shù)據(jù)種類豐富

當前，互聯(lián)網(wǎng)通過計算機、手機及其他移動終端設(shè)備在人們生活中的廣泛應(yīng)用，使得信息的來源十分豐富，由此產(chǎn)生了大量種類豐富的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)之間又相互關(guān)聯(lián)、互有影響，使得數(shù)據(jù)分析中可供借鑒的數(shù)據(jù)量更加龐大。

1.2.3 數(shù)據(jù)增長速度快

大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)增長速度是非?？斓?。每一天、每一分、甚至每一秒其數(shù)據(jù)量都在不斷增長。在數(shù)據(jù)量不斷增長的情況下，用戶對數(shù)據(jù)處理速度也有著更高更快的標準與要求。

1.2.4 數(shù)據(jù)即時性強

在大數(shù)據(jù)背景下，很多數(shù)據(jù)都是具有即時性的，即在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的同時，需要對數(shù)據(jù)進行即時分析處理，根據(jù)具體情況提出相應(yīng)決策。信息處理速度滯后會影響決策效果。

2 大數(shù)據(jù)背景下信息處理關(guān)鍵技術(shù)

大數(shù)據(jù)時代背景下的計算機信息處理技術(shù)可以從以下三個方面加以研究：

2.1 信息采集與預(yù)處理技術(shù)

信息采集技術(shù)是信息處理技術(shù)的起始點，通過信息采集技術(shù)可以有效地收集信息并將其存儲于數(shù)據(jù)庫中。除了擁有著目標數(shù)據(jù)獲取、目標數(shù)據(jù)篩選、目標數(shù)據(jù)傳輸?shù)戎匾饔茫溥€能夠在智能化技術(shù)設(shè)備同時使用的情況下實現(xiàn)對目標數(shù)據(jù)庫的實時監(jiān)控，從而極大地增加信息使用者的市場反應(yīng)能力，即一旦目標數(shù)據(jù)出現(xiàn)，就可以立即獲取。當前信息采集技術(shù)已經(jīng)不再局限于對固定數(shù)據(jù)庫的監(jiān)控，而是逐漸搭載云計算的舞臺實現(xiàn)了對整個互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫各大云儲存主機中數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控。

對于所收集的數(shù)據(jù)還要有預(yù)處理的重要過程。預(yù)處理即對所采集的數(shù)據(jù)進行辨析、抽取、清洗的系列操作，最終過濾出有效數(shù)據(jù)。

例如，當前很多裝修公司為了尋找客戶都會借助基于信息采集技術(shù)開發(fā)的軟件，實現(xiàn)預(yù)裝修用戶信息的收集。通過用戶在互聯(lián)網(wǎng)上進行檢索的珠絲馬跡獲取有效信息，從而準確定位目標用戶。運用這種方法縮短了客戶信息的搜集過程，并且增加了其準確率。

2.2 信息儲存與分析技術(shù)

數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)采集與預(yù)處理后就要被存儲到計算機的數(shù)據(jù)庫當中，這就需要用到信息儲存技術(shù)。當前，大數(shù)據(jù)背景下的信息儲存技術(shù)發(fā)展迅速，所存儲的數(shù)據(jù)在類型上更加多元化。文字、圖片、動畫、視頻、音頻等各種數(shù)據(jù)均可存儲于當下的信息儲存平臺中，而信息儲存的介質(zhì)也由傳統(tǒng)的個人計算機硬盤向網(wǎng)絡(luò)云盤邁進。這就更有利于信息的收集與分析，提高了信息傳輸速度。

大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進行管理和調(diào)用。重點關(guān)注復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的管理與處理，主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲性、可表示性、可處理性、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關(guān)鍵問題。其有效途徑包括：開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能效優(yōu)化的存儲、計算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)；突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)、異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)、數(shù)據(jù)組織技術(shù)、研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù)，突破大數(shù)據(jù)移動、備份、復(fù)制等技術(shù)；開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)；等等。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的人們事先不知道的，但又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘涉及的技術(shù)方法很多，有多種分類法。根據(jù)挖掘任務(wù)可分為分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等等；根據(jù)挖掘?qū)ο罂煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫、多媒體數(shù)據(jù)庫、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫以及環(huán)球網(wǎng)Web；根據(jù)挖掘方法可粗分為：機器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。在機器學(xué)習(xí)中，可細分為：歸納學(xué)習(xí)方法（決策樹、規(guī)則歸納等）、基于范例學(xué)習(xí)的遺傳算法等。在統(tǒng)計方法中，可細分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類分析（系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等）、探索性分析（主元分析法、相關(guān)分析法等）等。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，可細分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫方法主要是多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。

2.3 信息安全技術(shù)

信息化時代，信息安全成為各行各業(yè)關(guān)注的重點內(nèi)容。而當前，無線傳輸網(wǎng)絡(luò)技術(shù)日益發(fā)達，數(shù)據(jù)的安全性不斷受到越來越嚴重的威脅。因此，信息安全技術(shù)在大數(shù)據(jù)背景下成為熱點研究內(nèi)容，一直倍受關(guān)注?；诖?，大數(shù)據(jù)背景下的信息安全技術(shù)著重關(guān)注兩個關(guān)鍵節(jié)點。第一個關(guān)鍵節(jié)點就是在信息的傳輸過程中，強調(diào)信息的加密技術(shù)，即要保證多數(shù)據(jù)接口之間高效、準確地對接，又要保證數(shù)據(jù)在傳輸過程中的加密安全。另一個關(guān)鍵節(jié)點在于存儲終端以及服務(wù)器的加密技術(shù)。如果存儲數(shù)據(jù)的終端服務(wù)器存在安全隱患，那么數(shù)據(jù)安全便無從談起。

3 大數(shù)據(jù)背景下信息處理技術(shù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)背景下的信息處理技術(shù)能夠挖掘出海量數(shù)據(jù)背后所隱藏的真實邏輯關(guān)系，從而為社會發(fā)展中的各環(huán)節(jié)提供決策依據(jù)，有效促進各行各業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)時代的良性發(fā)展。當前，我國在大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)的主要應(yīng)用有三個方面，即公共服務(wù)方面、商業(yè)智能方面、政府決策方面。

如氣象信息分析處理技術(shù)，能夠?qū)崟r監(jiān)測氣象變化數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)分析提供較為精準的天氣預(yù)報信息。再如電子地圖軟件能夠?qū)崟r進行道路監(jiān)測，實現(xiàn)智能化交通。同時，電子地圖軟件還為電子商務(wù)提供了便利。在未來，智能化城市進程將會隨著大數(shù)據(jù)背景下信息處理技術(shù)的進一步發(fā)展而加快。

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作者簡介：曲冬梅（1963.11-），女，漢族，吉林長春人，現(xiàn)就職于長春汽車工業(yè)高等專科學(xué)校，副教授，學(xué)士學(xué)位。研究方向：軟件工程。