大數據背景下的計算機信息處理技術分析

李陽 陜西國防工業職業技術學院

隨著信息技術的發展，各行業數據信息規模逐漸增大，人們日益關注大數據技術的發展。在企業生產運營中，大數據技術的應用，可有效提升生產效率及管理質量，為用戶帶來更為便捷的生活方式。然而，現階段大數據技術的發展，受到了計算機信息處理能力的限制。因此，為促進大數據技術的應用，相關研究人員應致力于計算機信息處理技術的創新發展。

1 大數據及計算機處理技術定義

1.1 大數據定義

在現代社會，數據已經成為一種戰略資源，競爭已經轉化為數據的競爭。大數據技術的研究及應用，從微觀角度看，將作用于企業的生產運營，進而提升其經濟及管理效益，從宏觀角度看，將影響我國的經濟發展、社會穩定及軍事力量。探析大數據定義，大數據即是針對數據容量而言的一種全新數據。簡而言之，大數據，即是數據容量較大的數據，然而數據容量達到何種程度，方能稱之為大數據，現階段尚未達成共識。在學術界中，大部分學者認同“3V理論”，即大數據應具有Volume、Variety、Velocity的基本特征。近年來，人們逐漸深入認識了大數據，認為大數據還應具備價值密度特征，而該特征直接影響了大數據的實際應用。在信息時代，數據規模不斷增大，具備價值屬性的數據，在獲得難度層面，也逐漸增高，進而影響了實際應用難度。因此，為促進大數據的實際應用，應實現計算機處理技術的進一步發展。

1.2 計算機處理技術定義

在大數據時代，計算機信息處理技術的進步，將有效促進大數據技術的研究及應用。隨著計算機技術的發展，計算機處理數據的能力逐漸增強。所謂計算機處理技術，此概念相對復雜，主要指計算機應用現代技術，如計算技術、數據庫技術、信息技術等，對數據進行處理，是一種現代化的信息處理技術。如今，計算機硬件技術快速發展，相應的處理技術也逐漸完善。然而，在大數據背景下，研究者普遍認為現階段的計算機處理技術需要進一步發展，進而滿足數據處理需求，在現階段實際生產及學術研究中，計算機處理技術的發展受到了廣泛關注，可有效促進大數據研究進程。在大數據背景下，計算機處理技術，主要指數據傳輸、搜集、分析、計算、處理等全方位的技術。在實際應用中，計算處理技術可將數據與網絡有效連接起來，促進大數據的統一管理及利用。

2 大數據背景下的計算機信息處理技術探析

2.1 數據挖掘技術

在大數據時代，探析計算機信息處理技術的構成，應包括數據挖掘技術，該技術的應用，可有效促進大數據技術的發展。對于相關研究人員而言，加強數據挖掘技術的研究，可有效發掘大數據的內在價值。依照上文所述，大數據具備價值密度特征，然而現階段的大數據，其價值密度較低。大數據技術，探析其主要目的，就是為了提升數據的實用價值。然而，現階段的大數據，并不具備較高的價值密度，因此兩者之間產生了矛盾。如今數據挖掘技術飛速法發展，該技術對大數據實用價值而言，可有效提升其價值性。數據挖掘技術應用中，大數據信息通過數據發掘方式處理，并得到富有價值性的數據信息。如今在，針對數據挖掘技術，相關研究部門已經取得階段性成果，而常用的數據挖掘技術，通常就包括遺傳算法數據挖掘技術、決策樹數據挖掘技術、粗集方法數據挖掘技術、神經網絡數據挖掘技術等，而數據挖掘的流程，將緊緊圍繞數據信息，進行搜集、集成、規約、清理、轉化、挖掘、知識表示、模式評價等環節。在海量的數據中，只需要應用數據挖掘技術，用戶就可以找到所需信息。其后，采用可視化技術，就可以將數據分析結果表現出來，繼而促進用戶的理解及應用，進一步強化大數據的價值屬性。

2.2 計算機硬件技術

隨著計算機技術的發展，計算硬件技術快速升級。通常情況下，計算機硬件每隔一個周期，就會實現一次升級。著名科學家摩爾，曾提出摩爾定律，也就是計算機升級定律，該定律指出，計算機硬件容量，每隔一年半左右的時間，就會明顯提升。在計算機技術的發展歷程中，計算機升級定律得到了充分驗證。由此可知，依據該定律，未來的計算機硬件技術，將能快速處理各種數據，并具備處理大規模數據的功能。然而，傳統的計算機升級定律，并不適用于大數據時代。以此為基礎，相關研究人員應明確，現階段的計算機硬件技術，應實現進一步發展，進而滿足大數據的有效存儲，進而促進大數據技術的進步。探析現階段計算機硬件技術的發展現狀，相關研究熱點均集中于分布式存儲技術。探析分布式存儲技術的發展歷程，該技術來源于谷歌的GFS技術。在百度、IBM等大型公司，分布式數據處理技術得到了廣泛應用。分布式存儲技術，該技術貫徹了列存儲概念，而列存儲即是以列為單位，對相關數據進行存儲。相較于行存儲，列存儲具有諸多優勢，其中就包括快循環、數據壓縮等。如今，探析較為流行的行列混合式存儲結構，該結構相較于單純的行存儲及列存儲，具有顯著優勢，其中就包括磁盤空間高效利用、查詢時間大幅縮短、海量數據快速加載等特點。因此，在數據存儲方法研究中，相關人員應重點研究數據存儲的分布結構，進而提升大數據的處理及存儲效率。

2.3 可視化技術

在大數據背景下，大數據種類繁多，即使采用數據挖掘技術，所取得的數據信息，往往并不適用于用戶所需，而用戶對于相關數據的內涵，也難以做到有效理解。由此，在大數據時代，為滿足用戶需求，應加強可視化技術的應用，使用戶有效理解大數據的具體應用。在此過程中，依托數據挖掘技術，對用戶所需的數據信息進行搜集，并通過計算機存儲技術及數據分析軟件，得出大數據分析結果，隨之應用可視化技術進行分析結果的展現，促進用戶的深入理解及有效溝通。探析可視化技術應用，可利用該技術創建圖片、圖表及動畫等，對大數據分析結果進行具體化、形象化體現，使之具備直觀性。探析常見的可視化技術，其中就包括Clustergram技術，該技術的基礎是聚類分析，可用于數據集的顯示及集群分配中。近年來，隨著我國可視化技術的飛速發展，相關技術在大數據技術中的應用日益廣泛。此外，大數據技術研究，可為企業發展提供無限可能，進而促進我國經濟發展。同時，大數據技術的應用，將進一步增強我國的國防力量，進而保證國家社會的穩定運行。在現代社會，數據就是一種戰略資源，只有注重計算機信息處理技術的研究，有機結合大數據技術的應用，方能促進我國綜合國力的飛速提升。

3 結束語

綜上所述，隨著信息技術的發展，大數據技術應運而生，有效促進了社會發展進程。如今，數據信息的規模不斷增大，傳統的計算機處理技術已經難以滿足數據處理需求。為促進大數據技術的應用，應做好計算機信息處理技術的研究。在大數據背景下，相關研究人員應加強計算機信息處理技術的研究力度，通過計算機信息處理技術的發展，促進我國大數據產業的技術進步。