探討大數據時代計算機信息處理技術的現狀與發展

朱禹冰

【摘 要】大數據時代發展下，計算機信息處理方面所面臨的安全風險也朝著多樣化發展。為了進一步提高計算機信息處理水平，還需要從當前存在的問題出發，采取有效的措施方法，推動大數據信息處理技術的全面發展。下面本文主要結合計算機信息處理技術的應用探討其未來的發展策略。

【關鍵詞】大數據；計算機；信息處理；處理技術

計算機行業已然是科技進步的推動者，各行各業計算機的應用已經越來越廣泛，計算機幾乎是生活、工作的必需品，由此引發的信息數據總也隨之增加，這種規模的數據量鋪天蓋地而來，處理起來難度極高，而數據處理又是各個行業、各個企業工作的重中之重，因此對于大數據的分析顯得越來越重要，對大數據的有效處理，并得出相應結論之后，妥善、安全保存數據，是計算機信息處理技術的關鍵。

一、大數據及計算機信息處理技術概述

大數據最通俗的解釋就是龐大數據，在信息技術迅速發展的今天，社會每時每刻發展中都會產生大量的數據信息，井噴式的數據產生量，也是大數據時代最為突出的特點。在這一背景下，傳統的信息處理模式已經不能滿足信息處理需求，對計算機信息處理技術要求更高。通過有效的計算機信息處理技術，對數據進行搜集、整理、處理、運用。信息收集是第一步，但是在信息收集前，需要對龐大的數據進行分類，以便于提高計算機信息處理工作效率，保證信息處理質量。另外，信息安全是大數據時代中另一個重要的問題，只有通過更為先進的計算機信息技術，為信息安全提供保障。在龐大的數據庫中，各類數據信息存在某些關聯性，通過研究怎樣確保數據信息存儲安全，提升信息安全技術運用，才能保證數據信息作用發揮，保證數據整體穩定性[1]。

二、大數據時代計算機信息處理技術的應用分析

（一）信息采集技術

在大數據環境下，人們日常生活和工作中存在著大量的信息和數據，而信息數據的收集是信息處理的基礎，是首要環節，任何信息處理工作都是基于信息收集開展的，所以在大數據背景下，計算機信息處理技術中，需要對信息采集技術進行重點研究。在采集的過程中，還需要對采集到的信息進行初步的分類、加工和傳輸，在此基礎上進行信息的深入挖掘，挖掘信息數據背后的價值，輔助以最新的搜索算法和增量存儲算法，建立起信息之間的關聯性，這樣能夠更加方便信息的收集工作。

（二）分布式存儲技術

伴隨大數據網絡時代的發展，計算機信息技術處理中通過分布式存儲方法的運用，可以實現大數據信息資源的儲存，改變了以往信息存儲的限制性問題，通過網絡專線以及高速網絡資源的利用，形成多個數據庫，實現總分形式的數據邏輯管理。在分布式存儲技術使用中，系統結構在同一個數據中得到運用，而且，通過不同的分布以及不同的存儲，可以實現不同數據系統之間邏輯關系的確定，實現數據分離及統一的最終目的。而且在分布式存儲技術使用中，也解決了海量數據對信息的存儲問題，計算機信息技術通過多種服務器的共同使用，提高數據存儲的整體效率，解決網絡信息技術使用中存在的資源不足問題[2]。

（三）數據挖掘技術

結合當前大數據資源的使用狀況，在計算機技術中通過數據挖掘技術的使用，可以體現出人工智能處理技術的優勢。數據挖機系統通過仿生學手段的利用，按照人類的思考方式將數據進行統一處理，之后根據項目需求構建決策信息，完善對人類行為的指導。通常狀況下，在數據挖掘技術使用中，其基本的組成包括以下內容：第一，數據資源的選取。在大數據背景下，計算機信息技術使用中通過數據的預處理進行數據資源的選取；第二，對選取之后的數據進行無效數據、冗余數據以及零數據進行清理、刪除；第三，通過數據挖掘技術的使用進行信息的分析；第四，數據分析及評估。通過專門應用系統的使用實現對數據的分析、展示。在數據挖掘技術使用中，通常采用了人工智能的方法進行數據處理，這種設計處理技術一般包括了決策樹、聚類以及神經網絡等，根據數據技術進行數據的直觀展示，提高計算機信息技術處理的整體效率。例如，在大數據時代背景下的計算機信息處理中，通過聚類技術的使用，其作為數據挖掘分類技術，在使用該種技術是需要將定義分為不同的簇群。其中k-means算法作為一種常用的計算形式，主要是通過制定簇群個數的確定，將源數據生成簇群中心，之后通過離中心距離計算項目的確定，實現對數據的收集處理，將對應的數據個數作為簇群中心，可以提高源數據以及簇中心計算的有效性，之后在限定數據的范圍內進行數據的生成，提高數據結果計算的有效性。在數據源頭上進行分類，可以將數據中心以及新的平均數值作為重點，提高項目結算的有效性。通過k-means算法的使用，能夠實現平均簇群個數的確定，實現限定簇群個數的有效處理，提高數據結算結果的價值[3]。

（四）網絡信息安全技術

信息技術不斷發展，信息大爆炸也將人們引入到了大數據時代，不僅為人們提供了更加便利的信息服務，但同時用戶選擇所需信息的難度也更大，對人們工作效率提升形成制約。為了有效的提升上述問題，需要提升對用戶檢索需求的掌握，保證信息安全。第一，計算機技術人員需要加大開發力度，研究出有效的應用程序，對網絡運行中各個數據進行檢測，及時將不合理數據消除，找出數據信息關鍵點；第二，強化創新，不斷開發出新的大數據產品，研發與之配套的安全技術產品，切實維護網絡安全環境，為數據信息安全提供保障；第三，構建更加完善的網絡信息安全系統，做好技術人員的安全教育培訓工作，促進其更加及時了解到產品的更新換代，從技術開發的源頭，切實保證數據安全性。第四，加強對重要數據信息的重點監測。在網絡之中分布了大量數據信息，但網絡開放性特點，給了一些不法分子可乘之機，所以，在計算機信息系統安全技術尚未完全成熟前，必須強化對重點信息的監控，確保信息安全。

三、基于大數據分析的計算機信息處理技術的發展方向

第一，大數據的分析有一個很重要的發展方向就是“云計算”。“云計算”就是講計算機信息處理技術與大數據分析相結合形成的新技術。云計算的出現，極大的改善了大數據的分析、計算、存儲與傳輸速度，他通過構建開放式網絡，以及極強的靈活性，已經成為了互聯網新模式。第二，有安全保障的大數據分析，是未來大數據發展的前提，只要能從根源上提高大數據的安全性能，大數據時代的發展速度肯定會進一步提高。在未來發展中，完善網絡信息管理體系，健全網絡安全的監督系統，這些是未來必須改善的地方。第三，培養更多的專業人才是大數據發展的必要條件，大數據是近期才開始出現在人們視野的，目前從事大數據分析的專業技術人員非常匱乏，盡管有些高校已經開設大數據分析專業，但這還遠遠不夠，需要在師資力量、投資力度方面進一步提高，為未來做準備。

四、結語

總之，計算機信息處理技術的日益發展為人們的生產生活帶來了極大的便利，更快、更高效，精度更高的計算機信息處理技術也在眾多科研人員的努力下快速發展。有追求就會有突破，只有不斷滿足社會大眾生活需求，才能使計算機處理技術高效快速發展，加強計算機信息處理技術方面的研究，有助于大數據挖掘價值的提升。

【參考文獻】

[1]冷鵬.“大數據”時代背景下計算機信息處理技術分析[J].現代商貿工業，2016，37（33）：388-389.

[2]張艷，馮碩.“大數據”時代的計算機信息處理技術研究[J].數字通信世界，2018（03）：227.

[3]劉海南.基于“大數據”時代背景下計算機信息處理技術的研究[J].數字通信世界，2017（09）：106.