大數據時代計算機信息處理技術探析

楊波 鄭州升達經貿管理學院

大數據技術的應用涉及從醫療到畜牧業、從購物到保險的各個行業。大數據技術主要通過收集大量的數據并進行分析，從而實現由零到整，再由整到零的數據轉化，進一步實現數據的資源化。比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數據量龐大，這就需要采用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。在沒有計算機的年代，人類不能有效的處理數據，缺少有效利用數據的方式。大數據時代，將數據資訊化，將龐大的數據庫撥云見霧，展示在人們眼前。

一、大數據時代信息特征的基本概述

大數據時代最主要的特征，就是人類通過計算機及互聯網技術的發展，具備了處理龐大數據的能力。在這之前，人類只能依賴調查取樣，通過在大范圍內抽取少量樣本進行數據分析。二者之間的差距極大。研究數據如此之多，我們追求的不再是精確度。大數據時代追求的更多是宏觀層面的預測，當然也不排除對你個人進行歷史數據分析而進行的精準營銷等。大數據能夠用非常直觀的數據來解釋事實，無須推測和多余的測量研究。大數據能夠對信息進行精準的研究和測量。也不是只有互聯網公司才掌握了大數據，運營商、銀行等等其實都掌握著我們日常的很多生活數據，只是由于自身原因現階段還很少用到而已。大數據時代，任何行業都可能掌握大數據，比如醫院有眾多病患信息，通過對這些信息的分析可以知道某個地區，某個年齡段的人們常患的病有哪些，可以針對這地區某個年齡段的人們特地研制某種疫苗，這樣就對這個地區的衛生醫療方面作出了一些貢獻，這就是大數據。

大數據系統直接由計算機收集數據，處理數據，給出數據。這一過程沒有人為參與，也就是說大數據是客觀的、直接的給出我們所需的結果。為儲存龐大的數據，云技術是必須涉及的一項研究。大數據系統不僅僅是將各類數據存儲起來，更重要的是對于信息的分類、識別、解析等技術。這些技術關系到大數據分析的準確性和有效性。大數據讓大家做決策有事實依據，擺脫以前靠拍腦袋和拍屁股來做決策的窘境。因為前者是群眾隨機決策，而后者是讓老板隨機決策。

數據科學實現了一個重要的科技推進，就是它推進到了科學的邊緣。科學對實證研究、論證、實驗都有很高的要求，科學已經呈現出它的局限性，科學的局限就是人類不可能對一切事物都做出科學的論斷。就是你不可能用科學研究一切。這時候，數據科學提供了一個突破性的解決方法，觀察數據宇宙并預測。也就是說，我只要知道數據預測它將是怎樣的就夠了。海量的數據證明它99%的可能會怎樣發展。比如股市的漲跌，用科學實證研究、建模分析，都是不可能研究出什么來的。中國的股市，超級不理性，更不可能用模型去研究了。這時候，就是科學的局限到了。我們就能用數據科學來解決。如果我把極大極豐富的數據充分的利用起來，我就可以預測股市漲跌，人們的情緒。它基于極為海量的數據，不僅僅是金融數據還包括社交媒體數據，包括天氣數據，包括新聞數據，一切數據都與此相關。

二、大數據時代計算機處理技術應用的基本概述

21世紀由于科技發展速度飛快，計算機軟件技術也廣泛應用到了各個行業的各個領域，對我們的日常生活與工作均產生了一定的影響，在大數據時代的影響下，社會各個領域必須要提高計算機技術，進而促進計算機軟件技術在大數據時代的使用，方可產生更多的綜合效益。在當前社會的發展中，隨著計算機技術的廣泛應用，導致各個領域的運營模式與管理方式均呈現出了相應的變化。在大數據時代的影響下，各個領域均應大力發展計算機軟件技術，提高信息處理能力，結合當前的發展形勢而進行相應的改革，提高資源整合力度，促使企業的運營方式朝向規范化、標準化趨勢發展，這樣一來方可促進行業的發展，進而產生更多的經濟效益與社會效益，達到可持續發展的目的。

（一）計算機云技術

計算機應用技術主要是學習一些編程語言，就業方向：軟件開發，網站設計開發，系統開發與維護等。大數據和云計算在技術體系結構上有非常緊密的聯系，二者都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，只不過云計算專注于服務，而大數據則更注重數據的價值化。

（二）信息安全保護技術

兩個方面可以保護個人信息安全，一個方面是企業嚴格管理大數據，管控大數據的輸出，另一個方面是個人采用多重虛擬身份，使大數據的采集不能精準到個人，防止個人大數據被收集。

三、大數據時代計算機處理技術應用存在的問題及解決方法

大數據在互聯網時代的高速發展也帶來了一系列問題。大數據在造福人類的同時也帶來了很多挑戰。各行各業包攬多種類型的人才，但卻不能夠完全了解和分析其內部的數據。企業內部缺少關于如企業交易數據的存儲及分析管理。這就需要大數據咨詢公司的幫助，由外包公司進行數據的處理，仍然存在著適用性等方面的問題。

（一）難以識別多樣化信息

大數據系統為了適應多行業的應用，必須能夠識別多樣化的信息。開發讀取各行各業的數據的方法，是大數據應用面臨的挑戰。為了確保大數據技術能夠廣泛應用，廣義化系統的構建是十分必要的。這一系統能夠將大數據技術與行業連接起來，真正實現融會貫通。

（二）新型人才缺失

其實，大數據的高速發展導致很多公司在招人的時候，關注的是這個人對計算工具的使用，而忽略了人對數據價值和行業的理解。掌握編程的基礎，大量的項目實踐，是從事大數據技術領域的必要條件。但是卻忽略了人才統計學知識體系與計算機知識體系的融合。為彌補人才缺失，既需要國家的頂層設計，在招生制度、培養模式上給予政策的支持，也需要基礎教育與高等教育之間形成合力。

四、結語

大數據已經與我們息息相關，淘寶下單，美團外賣，景點游覽，都留下了你的數據，凡走過必留痕跡。大數據能夠聯系到一系列專業詞匯：神經網絡、深度學習、人工智能等。其實，我們每天的行程安排，都可以變為數據：每天坐地鐵上班，屬于出行數據；網上購物，屬于消費數據；去一趟國外旅游，屬于娛樂數據。當無數人的數據被集合歸類，就統稱為大數據。數據是否足夠多，足夠有價值，是否找到適合的數據技術的業務應用是大數據應用的關鍵。大數據信息化的下一步應該建立可靠的大數據中臺，成為信息化系統的發展基礎。