基于大數據的計算機信息處理技術研究

聶茹

摘要：在科技信息化快速發展的新形勢下，大數據技術與計算機信息處理技術的有機結合，對于促進計算機信息處理技術改革和創新都具有十分重要的價值。這就需要深入研究和分析大數據背景下的計算機信息處理技術，努力推動大數據技術在計算機領域的融合發展，進而為提升計算機信息處理能力以及創新計算機信息處理模式創造有利條件。基于此，本文對基于大數據的計算機信息處理技術進行研究，作出以下討論僅供參考。

關鍵詞：大數據;信息處理;技術研究

大數據時代下的計算機信息處理技術，主要是指通過把個人及社會信息進行數字化，再加以收集、存儲與處理。21世紀，伴隨計算機技術的逐步發展與完善，網絡幾乎覆蓋全球，大數據在此基礎上應運而生。大數據技術可通過幾乎無處不在的網絡，對個人及社會信息進行立體收集，然后通過收集到的信息對個人及社會情況作出推論，最終做到高效、精準預測個人及社會生產活動，滿足人類在生產、生活中的需要。

1 大數據的計算機信息處理技術概念分析

1.1 計算機信息處理技術

計算機信息處理處理技術從字義上可以理解為使用計算機技術對目標數據進行分析與處理。使用計算機進行數據處理具有較好的優勢，表現為運行速度快、數據處理效率高、自動化以及準確度高等。現階段，計算機信息處理技術包括了信息系統、數據庫以及檢索技術，同時每個大類別中還細化成了若干個小項，例如網絡信息安全技術、通訊技術等。

1.2 大數據

大數據是指通過物聯網技術以及計算機技術的應用，給社會生產、人民生活帶來較大變化，促進社會不斷發展并帶來了經濟的快速增長與人民生活質量的提升。隨著大數據時代發展的越來越深入，像用戶、網民等各個主體之間的關系越來越難以劃分，許多社會活動都是建立在數據的基礎上進行的，也不斷改變著傳統社會企業的運營模式以及思維觀念，讓各個企業在喜迎重大機遇的同時也面臨著較多的挑戰。大數據時代背景下，人們的生活得到了非常大的改觀，也獲得了更多的便利性，于此同時企業也看準商機，導致市場競爭壓力越來越大。大數據技術是指在有限的時間期限中運用計算機軟件進行信息的獲取、分析與處理的系統性過程。

2 基于大數據計算機信息處理技術問題分析

2.1 信息篩選技術不成熟

現階段，越來越多的企業通過計算機來處理信息數據，不但可以對目標數據進行快速處理，同時相比較于傳統方式還具有較高的精確性，但是通過計算機信息技術處理的信息也存在著一些問題，例如，無法驗證計算機統計出的數據結果是否符合實際情況，沒辦法根據用戶的具體要求統計和處理數據，另外，由于數據量龐大、數據之間的關系錯綜復雜，很多數據之間還存在著某種關聯性，僅僅使用計算機信息處理技術很難獲得滿意的結果。

2.2 缺乏必備的新人才

傳統的計算機信息處理技術不適合大數據時代信息處理的需要，在計算機信息處理技術更新的過程中人才是關鍵因素，現在企業的發展過程中，計算機新型數據處理能力的人才緊缺，但人才培養需要一個過程，現在高校培養出來的計算機信息處理人才都需要經過再學習才能達到企業用人的標準，這就使計算機信息處理技術更新速度慢，在大數據時代，必須培養信息技術處理人才，人才是技術更新的關鍵因素。在大數據時代，企業都缺少計算機信息處理技術的應用型人才，人才是新技術、新產品研究的根本，同時也是提高企業技術支持的根本。

2.3 忽視本源的信息價值

大數據分析是一個重要過程，必須科學有效地進行數據分析，提升數據的利用效率，發揮數據在企業發展中的作用。不僅如此，大數據時代擁有眾多復雜的信息，其中的信息有利有弊，并不是所有的信息都能對人們的生活起到幫助，相反一些虛假的信息只會影響人們正常的生活。大數據信息需要加工處理，利用數據挖掘等方式提煉大數據，得到有價值的數據，為現代企業發展起到重要作用。信息真真假假，難以識別，也成了人們生活中所困擾的問題。只有創新計算機技術，提高計算機的信息識別能力，才能改變現狀，得到有價值的信息。

3 基于大數據的計算機信息處理技術發展路徑

3.1 加強信息應用技術的研發

計算機信息處理技術最主要的就是對信息提取、加工和傳輸，進而使計算機信息處理技術得到更加廣泛的應用。在大數據時代，必須更加高度重視對信息的提取、加工和傳輸，只有這樣，才能使其取得更好的成效。這就需要將大數據技術與計算機信息處理技術進行系統的融合，特別是要切實加大對大數據技術應用的研究力度，找準信息源，并且在獲取數據的基礎上進行綜合分析，努力提升計算機信息處理技術的應用水平。在具體的應用過程中，可以采用DEEPWEB集成數據抽取技術，通過網絡對海量的數據進行動態化的分析整理，建立分布式的快速訪問，是對傳統數據獲取模式的整合，實現了數據的實時監測，也是多傳感器平臺的綜合共享。

3.2 進行數據索引與可視化

伴隨大數據時代背景的到來，搜索引擎處理和儲存的數據特征由結構化向非結構化、半結構化轉變，除數據在基數上十分龐大外，其數據形態也呈現多樣復雜的趨勢。數據索引技術，目前主要有兩種：（1）聚簇索引技術;（2）互補式聚簇索引技術。兩者所依托的數據搜索技術不同，前者根據索引順序技術開展，后者通過多副本索引技術開展。可視化技術是指對數字化信息進一步采取處理，把復雜的信息簡化為簡潔明了的圖表、動畫等形式，以較少的空間對大量信息進行記錄和表述，提高空間利用率以及效率。其優勢是可以更直觀具體向用戶展示數據處理分析結果，同時可加深人類對此類信息的記憶。

3.3 革新傳統技術和更新硬件設備

打破傳統計算機信息處理技術，新時期大數據信息處理具有傳播速度快、數據信息類型復雜等特點。應革新傳統技術，使信息處理、加工與傳輸技術滿足時代發展需要。并且做到及時更新網絡運營商的老舊設備，硬件設備的更新要滿足快速發展的信息化步伐，提升大數據信息的處理效率。技術人員要定期檢測和維護硬件設備，以滿足大數據時代的信息處理需要。

3.4 進行數據挖掘技術與數據分析

數據挖掘技術與數據分析技術，是利用互聯網中用戶與平臺、用戶與用戶間存在的關聯性，對信息進行進一步挖掘深采，再通過數據分析技術深挖其價值。數據挖掘技術與數據分析技術互相依托進行作用，可對用戶情況進行更加深入的了解。從實際應用來看，數據挖掘技術與分析技術，對商業信息的提取和處理有十分顯著的效果。利用數據挖掘技術，可對數據與數據之間的聯系進行有目的挖掘，再結合分析技術揭示隱藏信息，通過隱藏信息對用戶的未來行為、企業的未來決策進行一定預測，達到實現商業價值的目的。

4 結語

綜上所述，大數據時代背景下，計算機信息處理技術成為各個企業發展的重要載體，然而，現階段計算機信息處理技術還未成熟，依舊存在著一些問題，必須要對問題進行完善，從而確保計算機信息處理技術能夠更好的為企業服務。

參考文獻：

[1] 白曉.大數據時代背景下計算機信息處理技術研究[J].信息與電腦（理論版），2018（24）.

[2] 李祥中.大數據背景下計算機信息安全處理技術淺談[J].信息技術與信息化，2018（12）.

[3] 郝新蓮.大數據時代下計算機信息處理技術[J].電子技術程，2018（23）.

（作者單位：鹽城市公共交通總公司）