計算機大數據信息處理技術研究

摘 要：在信息時代，數據本身可以稱為資產和生產資料，而數據的有效利用是實現其價值的重要途徑。計算機大數據信息處理技術為數據價值的挖掘提供了基礎支撐，通過分析和處理使數據作為資產和生產資料的價值被充分挖掘，從而實現更高形式的數據資產管理。本文主要論述了計算機大數據技術及信息處理技術，分析了信息時代大數據信息處理技術面臨的機遇和挑戰，探討了大數據信息處理的關鍵技術。旨在為數據資料價值的挖掘和大數據信息處理技術的應用提供一些參考思路，以促進大數據信息處理技術的推廣和應用。

關鍵詞：計算機;大數據信息處理技術;數據資料;應用

引言

生活在信息時代，我國隨時隨地的被各種各樣的信息所包圍。這些獨立的信息看似毫無價值，但實際上潛藏著豐富的價值。各類獨立的信息每天以驚人的速度增長，且數據種類和來源趨向于多樣化形式，這種數據快速增長的狀態和數據內容的海量化推動了大數據及其處理技術的發展。數據本身作為一種資產和生產資料，其利用價值毋庸置疑。海量的數據經過采集、收集、整合、分析后其潛在價值被挖掘出來，利用價值得到提升，這就是大數據信息處理技術的魅力所在。大數據信息處理技術是信息化時代社會資源充分利用、資源高效管理的重要技術，大數據信息處理技術的推廣應用對信息時代優化資產管理有著重要的作用。研究計算機大數據信息處理技術對于了解其優勢和處理技術，推廣大數據處理技術有著重要的意義。

一、大數據技術

（一）定義

大數據旨在規定的時間內應用相關軟件或工具對信息內容進行抓取、采集、管理、處理后形成的數據集合[1]。

（二）特征

大數據的明顯特征是數量巨大、數據種類和來源多樣化、分析處理速度快、價值密度低、商業價值高。

（三）構成

大數據分為結構化數據、非結構化數據、半結構化數據等。結構化數據具有固定的結構，如學生信息表，它有固定的名稱、ID、電話、地址等，一般存儲于專用的結構化數據庫中。非結構化數據無法用固定的結構表示，如網頁信息、聲音信息、視頻信息、圖像信息、文本文件信息等，一般是以整條記錄的形式存儲在數據庫中的。半結構化數據具有一定的結構和一定的靈活性，如HTML、XML，存儲時根據數據記錄的大小和特點選擇合適的存儲方式[2]。

二、大數據信息處理技術

（一）定義

大數據信息處理技術指應用特定的大數據處理流程對數據資源進行采集、分析和處理，將處理結果轉化為可視化的圖表的方式。經過數據統計與分析后結果以圖表的形式呈現，其結果清晰明了、簡潔直觀，能夠一目了然的觀察到已挖掘的數據價值。

（二）特征

大數據信息處理技術的內容規模和體量較大，數據類型、格式呈現多樣化特點，信息處理具有時效性和準確性，信息處理結果包含巨大的商業價值。從大數據結構特點分析，大數據信息處理技術數據關系復雜，處理難度大，處理過程需要應用大數據處理的硬件設備、軟件平臺、集群分布式存儲數據庫及計算結構完成海量數據的采集、存儲、計算、分析及處理。從大數據信息處理的相應能力上看，大數據信息處理具有名副其實的準實時計算特征。

（三）優勢

大數據信息處理在各個領域及企業競爭之間的應用優勢尤為明顯。大部分企業將大數據信息處理技術作為高效利用數據價值的重要舉措。應用大數據信息處理技術可以提高數據資源的回收利用率，挖掘數據信息的潛在商業價值。目前，大數據在企業競爭之間的應用優勢表現如下：（1）提高生產力的優勢。一些企業應用大數據處理技術對項目計劃的可行性進行分析，通過擴大數據項目來提高生產能力，為提高生產提供了可行性參考依據。（2）改變營銷策略的優勢。數據盈利是分析企業營銷方式，指導營銷決策的重要依據。企業應用大數據信息處理技術對一定周期內數據盈利進行精確分析，從而分析客戶的忠誠度，為企業更加有商業價值的營銷決策提供參考。（3）預測發展方向，指導任務目標制定的優勢。大數據信息處理技術目前已經涉及各個領域、各個行業及不同企業之間，市場規模在不斷的擴大化。大數據信息處理技術在行業之間的競爭與日俱增，這位大數據信息處理技術的應用提供了更廣闊的發展空間。企業通過綜合分析行業及產業內的發展情況，對比企業自身的發展條件，有助于預測行業內的發展方向和企業在該行業內的發展優勢、發展不足之處，通過分析找到問題的關鍵，從而指導企業制定任務目標，幫助企業找到在該行業內正確的發展方向。

（四）處理流程

大數據信息處理的流程總共分為四步，依次是：數據采集→數據導入及清洗處理→數據統計分析與挖掘→結果可視化。大數據信息處理流程的第一步是應用ETL工具將各類數據抽取到相應的文件及數據庫中;第二步是將采集好的數據進行清洗和預處理，之后再進行整合、去重、異常化處理、數據歸一處理等，最后以分布式結構的方式將預處理好的數據存儲到分布式數據庫中;第三步是將預處理好的數據采用SPSS工具、結構算法模型等進行統計分析，并設定數據分析的主題，經過各類算法計算后深入挖掘數據價值，使數據起到預測的效果;第四步是結果的可視化呈現，這些以圖表形式呈現的簡潔直觀、清洗明了，無論是大數據分析專家，還是普通用戶，都能根據可視化圖表了解到數據資料表現的內在價值，其結果有著較高的接受率[3]。

三、大數據信息處理技術發展面臨的機遇與挑戰

（一）面臨的機遇

大數據信息處理技術對于挖掘數據資源的潛在價值有著重要的意義。在信息時代，信息數據的市場價值不斷擴大，企業可應用數據資源來了解客戶、分析市場，為企業營銷和發展提供決策依據。隨著大數據信息處理在企業業務中的應用程度加深，大數據信息處理技術有了更大的發展空間。企業為提高競爭優勢應用大數據信息處理技術對競爭對手或市場進行分析，以此來提高自身的競爭優勢，這就是大數據信息處理技術發展的新機遇。

（二）面臨的挑戰

目前，計算機大數據信息處理技術面臨的最大挑戰就是網絡信息安全隱患。網絡信息安全隱患是一直伴隨著計算機網絡技術發展的一個問題，該問題具體表現為大數據信息存儲失真、信息真假難辨、信息病毒、信息泄漏等問題。對于大數據信息處理而言，失真信息、虛假信息、病毒信息、信息泄漏等都會影響大數據信息處理的效率、質量，最終影響信息結果的決策作用。企業在應用大數據處理技術分析市場和競爭對手時，信息泄漏將會給企業造成嚴重的經濟損失、名譽損失及業務決策損失等，這是大數據信息處理技術發展面臨的巨大挑戰。

四、大數據信息處理技術

（一）基礎技術

大數據信息處理技術基礎技術包括分布式計算技術、分布式文件系統技術、分布式數據庫技術、數據庫與數據倉庫技術、云計算虛擬化技術。它們發揮各自的優勢，確保大數據信息處理過程中數據采集加工、數據存儲、信息安全以及信息分析的有效性和安全性，為數據資源管理提供了強有力的技術基礎。

1.分布式計算技術

分布式計算技術是相對于傳統的集中式計算技術而言的。這種數據計算的優勢在于將大數據分割為若干小塊，采用分布式節點計算模式進行計算，最終再講計算接故宮進行合并，以得到統一的數據結論。如雙十一不同地區消費者習慣的統計，滅國加州大學伯克利分校通過互聯網傳輸信息，發動世界世界各地的志愿者對所一定的數據進行計算，最終合并分析結果，這就是分布式計算[4]。

2.分布式文件系統技術

分布式文件系統技術指將數據分散在不同的獨立設備上，系統結構為可擴產結構，此時多仁愛服務器共同分擔數據存儲的負荷，提高了系統運行的可靠性、穩定性。該技術確保了系統結構擴展的可行性。在大數據信息處理方面，應用元數據管理技術、系統高可擴展技術、存儲層級內的優化技術、負載存儲優化技術，確保了太服務器同時運行時信息處理的高效性，減低了大數據存儲處理的負荷。

3.分布式數據庫技術

分布式數據庫技術的核心思想史將集中式數據庫中存儲的數據分散到多個數據庫中，利用網絡節點連接主機與各個數據庫，從而卻把數據存儲的完整性和分布計算的高效性。該技術的特點在于高可擴展性、高并發性、高可用性，有助于提高數據存儲容量、擴大用戶響應規模、加強數據備份。

4.數據庫與數據倉庫技術

數據庫與數據倉庫技術都面向的是數據存儲。數據庫存儲的是數據集合，數據倉庫存儲的是具有面向主題的、集成性較高的、相對穩定的、能夠梵音歷史變化的數據集合。從數據存儲的范圍來看，數據倉庫存儲技術的存儲范圍小于數據庫，數據倉庫主要為數據的管理決策提供依據。在設計上，數據庫需要避免數據冗余的問題，主要目的是為了方便和高效的存儲數據。數據倉庫色應重視主題域的設計，目的是為了支持數據的分析與決策。

5.云計算與虛擬化技術

云計算技術是基于云網絡、互聯網而形成的一種可擴展的虛擬化資源。云計算技術的實現由共享服務、應用軟件、存儲器、服務器、網絡等資源共同提供。供應商通過對數據的管理實現與用戶的交易，用戶通過付費來獲取大數據資源。這種虛擬化技術有KVM虛擬機提供解決方案。云計算的特點是CPU虛擬化、內存虛擬化、I/O虛擬化。就大數據信息處理技術而言，起到核心作用的是虛擬化技術，而云計算則是應用虛擬化技術實現對大數據的統計和分析。

（二）信息采集及加工技術

大數據信息處理技術應用的準確性與信息采集加工的準確性有著直接的關聯。信息采集和加工的目的是為了提高基礎信息的真實性和有效性，選擇更有價值的和更加符合用戶需求的信息導入計算機數據庫，并對采集的信息進行分類，最后在傳遞給用戶，這有助于提高用戶的滿意度[5]。

（三）信息存儲技術

大數據信息存儲工作時信息處理的前提條件。常見的信息類型包括圖片、音頻、視頻、文字等多種形式，這種多樣化的信息類型對計算機信息存儲能力提出了更高的要求。信息存儲技術首先要滿足信息多樣化存儲的需求，其次要提高計算機分類存儲的能力，再者要提高重復信息合并的能力。通過提升信息存儲技術，避免信息冗余，提高大數據信息處理的效率。

（四）信息安全技術

在信息時代，信息的透明化已經不足為奇。造成信息流失和透明化的原因較多，其中信息管理安全系數較差是影響信息泄漏的重要原因之一。隨著大數據技術的提升，信息資源潛在的價值越來越被企業所重視，因此提高大數據信息存儲的安全性是大數據信息處理技術發展的必要前提。特別是一些核心信息需要加強信息安全管理。為此，企業必須要提升核心信息的加密能力，采用加密技術、防火墻技術、數字驗證技術等對數據庫加強安全管理，確保信息的安全性[6]。

（五）信息分析技術

數據信息通過采集、錄入等存儲在不同的數據庫中，再由主機根據大數據信息處理的需求調取數據，完成對不同數據庫中同一面向的數據的整合分析，深入挖掘數據資料的潛在價值。在數據分析層，Mabout、Spark、Storm等技術主要服務于數據計算，而Echart、Superset等主要服務于數據結果的可視化，Hsdoop軟件則為大數據信息處理技術的集成提供了條件。它集合大數據不同階段的計算技術，確保了數據綜合分析的有效性。

結語

綜上所述，計算機大數據信息處理技術在信息化時代面臨著全新的機遇和挑戰。大數據爆炸式增長為大數據信息處理技術提供了廣闊的發展空間，同時也因為數據內容多樣化、數據來源復雜化的特征，大數據信息處理中信息的安全管理面臨著更加嚴峻的市場考驗。一些大數據信息代表著企業的核心，核心資產的泄漏嚴重影響著企業的發展。大數據信息處理技術在確保數據資產價格深入挖掘的同時，還要確保信息的安全性，提高大數據處理的信息加密功能，通過綜合應用大數據信息處理的基礎技術、信息采集加工技術、信息存儲技術、信息安全技術、信息分析技術等，加強對大數據信息的安全管理和綜合處理分析，提高大數據處理的安全性和信息分析的有效性。唯有抓住機遇，積極應對挑戰，應用大數據信息處理技術來加強企業信息的管理，企業才能在大數據信息時代保持發展活力，與時俱進，持續向前。

參考文獻

[1]邵志國.計算機大數據信息處理技術研究[J].信息與電腦（理論版），2018（23）：9-10.

[2]余美華.大數據背景下的計算機信息處理技術分析[J].山東工業技術，2019（06）：148.

[3]杜璽倫.大數據時代下計算機信息處理技術研究[J].計算機產品與流通，2019（07）：142.

[4]賈睿.計算機大數據信息處理技術研究[J].中國新通信，2019，21（15）：63.

[5]王春駒.“大數據”時代的計算機信息處理技術研究[J].通訊世界，2016（06）：92-94.

[6]陳張榮.“大數據”時代的計算機信息處理技術研究[J].黑龍江生態工程職業學院學報，2016（03）：23-25.

作者簡介：

雷琳 （1982-）女（漢族），重慶，大本，副教授，主要研究方向：計算機基礎、數據庫、算法