大數據技術在計算機信息系統中的應用探究

南京科技職業學院信息工程學院 曾 浩

隨著科技的發展，人們已經進入大數據時代，日常生成的海量數據存在著諸多提供分析的信息而被稱為如今的“石油”。通過大數據技術對醫療、教育、購物等出現的數據進行分析可以為人們提供幫助。本文首先介紹大數據的相關概念，然后對大數據技術的一些應用進行探討，最后對提升大數據技術的方法進行概括，為后續針對大數據技術的深入研究提供幫助。

科技在發展的同時，信息化的時代已經到來，越來越多的行業已經離不開信息化的普及，并且逐漸拋棄了落后的管理方式，隨著而來的海量數據為新的進步發起了挑戰，大數據技術的出現幫助人們對這些數據進行管理。通過對這些數據進行處理，可以發現其中隱藏的模式信息，進而為一些問題提前做出預測，例如極端天氣出現之前在氣溫、風速的數據會發生變化，觀察人員可以通過以往發生的極端天氣之前的數值變化對于當前天氣進行預測，在發生極端天氣之前提前疏散人員并且做出防御措施，降低人員和財產的損耗。由此可見，大數據技術的研究至關重要，本文主要研究大數據技術在計算機信息系統中的應用。

1 大數據簡介

1.1 大數據應用現狀

科技的進步讓人們對大數據一詞不陌生，通過社交網絡等等技術的應用日益成熟，其生成的大規模數據已經累積到了PB級。海量數據的出現讓人們開始意識到其中蘊含的信息和價值，讓人們更多地關注到如何利用它們為人們的生活和工作提供方便。大數據泛指大規模、超大規模的數據集，大數據已經變成可以改變未來世界發展的三大科技之一。但是當前大數據面臨著諸多問題，例如大數據數量過于龐大，如何計算、存儲、及時對數據進行處理等等問題在當前的技術中都出現了瓶頸。大數據已經不僅在科技層面得到廣泛的應用，還深入到人們的日常生活中，例如天氣的預測，日常人們的通信，輔助進行醫療分析，并且可以對交通進行管理等等，大數據通過將數據進行分析處理后得到的應用力量超乎想象，其中蘊含的經濟價值已經不容忽視，因此國內對于大數據技術的研究已經迫在眉睫。

1.2 大數據面臨的挑戰

大數據時代面對海量數據處理與傳統的方式不同，這給大數據技術提出了新的挑戰，主要有以下五個方面。第一，在日常生活和工作中，數據的出現存在不同的形式，可能是文本、音頻等等，并且數據的出現具有片段情況，因此復雜的數據種類和不完成的數據都需要進行改進。第二，數據的數量龐大，在處理這些數據找到其中所蘊含的隱藏信息時需要消耗更多的時間，但是如今快節奏的社會，數據失效快，因此需要提升處理這些數據的效率。第三，數據在傳輸過程和存儲工程中可能被惡意入侵，大數據中隱藏著許多個人信息，例如當前個人的健康狀況、個人家庭住址等等隱私，因此在對大數據繼續收集的過程中需要對數據進行安全保護。第四，在數據的收集和處理過程中，需要消耗很多的資源進行傳輸和計算，何如提升計算的效率減少數據傳輸的成本也是對當前大數據技術的挑戰之一。第五，大數據在管理中可能出現數據冗余的情況，許多相同的數據上傳后，占用存儲資源，并且在分析數據中將會做許多重復的運算，不僅消耗過多的資源進行處理，還可能引起計算的錯誤。通過對以上五個對當前大數據的挑戰進行介紹，可以發現大數據技術雖然有著廣泛的例如醫療、教育等應用，但是還是需要進行改進的。

2 大數據技術在計算機信息系統中的應用

2.1 云計算技術

在大數據技術中，云計算技術是目前被廣泛應用的技術之一。云計算(cloud computing)是基于分布式計算(distributed computing)、網格計算(grid computing)、并行計算(parallel computing)等技術發展而來的一種新型計算模式。由于其通過虛擬化技術把資源進行處理，然后向用戶提供高度可擴展的彈性計算服務。由于云計算所具有的虛擬化特點，因此為企業省去升級硬件資源的成本，解放人力財力，因此使用云計算來處理計算需求成為企業的首選。正因為其具有以上特點，云計算技術成為了推動各行各業技術快速發展的動力，與此同時隨著企業的發展，也為云計算基礎的創新和更強大功能的實現奠定基礎，兩者相輔相成共同進步。在企業的發展中，根據自身需求建立云計算模型，其產生的海量數據可以通過云計算模型進行處理，提高了分析數據的效率和正確率，大大地減少了在計算中的成本。在大數據時代，云計算技術是無線局域網發揮出強大的載體力量，滿足當前工作的要求，使得大數據技術可以更好地發揮其作用。

2.2 數據備份技術

目前的生活工作產生大量的數據，而這些海量的數據中蘊含著很大的信息等待被挖掘，因此在大數據技術中數據備份技術是非常重要的。數據備份技術可以保證數據的完整性，保證數據在使用過后與之前保持一致。數據備份技術有多種方式，從備份策略的角度來講可以有三種，第一種完全備份是將所有數據都進行備份，但是當數據量大或者與之前的數據出現重復時，它會出現備份時間長和浪費存儲空間的問題，并且因為存在大量冗余的數據導致維護困難。第二種增量備份是只復制發生修改的數據，但是當存入的信息出現差錯時將導致后續的數據都產生問題。第三種差量備份是備份之前發生變化的數據。在使用數據備份技術處理數據時，也要加強對備份數據的保護，防止數據外泄，有助于提升企業信息的安全性保護企業自身效益。

2.3 大數據應用

隨著社會和科技的發展，數據所帶來的信息已經不容忽視。而在這其中，支付、買賣數據近年來隨著生活的進步，呈現了指數級增長，營銷手段已經發生了革命性的變化，營銷大數據其中的價值不言而喻。當今社會，網絡購買已經成為消費的主要渠道之一，在購物的同時，用戶的個人信息如地理位置等可以為供貨方提供消費者的購物偏好，通過這些信息可以為消費者實時推薦商品。而大數據營銷正是指營銷人員通過大數據技術和其分析方法，對于收集到的本文、音頻等數據進行分析，找到消費者的購物偏好，并給其推薦相應的商品，刺激消費者購物，除此之外，公司定期向消費者推進營銷活動，刺激消費者完成消費。大數據營銷主要分為四個階段，從2013年開始，社會進入大數據元年，大數據營銷幾乎進入到各大公司，為公司帶來更大利益。其中人工智能的飛速發展也為大數據營銷的推動作出卓越貢獻，大數據營銷和人工智能的結合使得處理消費者的信息數據更加地高效準確，幫助營銷人員去發展更大的商機，為企業的營銷策略做出卓越的貢獻。

3 提升大數據技術的方法

大數據技術已經滲透到各行各業，如今營銷、教育、醫療等都已經和大數據技術緊密相連，由此可見提升大數據技術就十分重要。本文通過三個方法為大數據技術的提升奠定基礎。

第一，可以完成大數據技術的流程。在應用大數據技術的實際情況下發現，在使用過程中的人員對大數據技術的了解并不到位，因此需要對大數據技術的流程進行規范化管理，可以通過建立完整的大數據管理意識和體系，對數據評估、數據統計和后續數據質量的管理都進行明確的管理。日常生活中出現的海量數據與人們的生活工作等等息息相關，通過此方法提升大數據技術的分析效率，例如在醫療中通過收集到醫療圖像后做到快速分析得到病情，輔助醫生進行病情判斷。

第二，提升大數據的相關發展技術。在大數據處理中，機器學習等技術是不可分割的，通過提升深度學習的精度，可以使得數據特征的提煉、大數據內容的分析等更加準確，深度學習是大數據技術的保障。另外還可以提升知識計算挖掘深度，大數據中隱藏很多關聯的信息，通過知識計算可以把很多碎片化的信息發現提煉提升對事物的完整了解。目前，自適應學習是此技術的挑戰。除此之外，還涉及到的另一個重要的技術就是社會計算，大數據和人們的生活緊密相連，但是社會數據十分龐雜，變化豐富，如何對其產生的大數據進行分析也是十分重要的。

第三，加強對大數據技術管理人員的素質提升。管理人員是對大數據技術的整體把握的主要控制者，其對大數據技術的掌握程度等情況會對大數據技術分析的質量、數據統計的標準等產生影響，進而影響大數據技術分析后的結果的可信度。因此，對于企業來講，需要定期對大數據技術的管理人員和技術人員進行噴尋，避免因為操作不當而引起的分析錯誤，增大成本，盡最大可能發揮大數據技術的能力。

結語：如今信息時代的到來，越來越多的數據進入到日常的生活和工作中，通過對這些數據的分析可以進行諸如病情、購物等的預測，為未來的規劃提供提示和幫助。但是海量數據的涌入雖然帶來了便捷，一些問題也逐漸顯現，例如對于龐大數據的計算、對于數據的維護更新等等。因此本文首先通過對大數據的相關概念進行介紹，然后對云計算、數據備份等相關大數據技術進行總結，最后為大數據進一步的提升提出新的方法。通過本文對大數據技術的相關應用的總結和介紹，為后續針對此研究目標的進一步深入奠定了堅實的基礎。