大數據時代計算機信息處理技術

程大勇

（安徽工業職業技術學院 安徽省銅陵市 244000）

計算機技術的長足發展，給國民的生活帶來較多的便利之處，在計算機用戶呈現出爆炸式增長趨勢背后，有較多地數據信息需要精準處理，大數據到來給先進計算機處理技術帶來了更多的壓力。

1 大數據技術

大數據并不單指一項具體的技術或是一類產品，指的是當前信息技術發展的大趨勢，是一個比較抽象的概念。之所以被稱作大數據，原因在于這種概念的表現形式與我們常見的傳統數據有根本上的不同，大數據所包含的數據量更加龐大，數據的種類紛繁復雜，并且可以使用多種途徑獲得數據，同時傳播的速度更快。與此同時，在當今社會的經濟、政治、醫療、科技等相關領域都已經出現了大數據的身影，越來越多的人開始認識到了大數據的重要性。除此之外，基于大數據時代，其具有多種信息特征。其中，不僅具有多樣化的數據類型，而且數據還具有海量性特征。針對具體的數據信息，其流轉速度極快，并且具有低密度價值。同時，還具有一定程度的數據真實性特征。

2 計算機信息處理技術

處于大數據的背景之下，計算機信息處理功效至關重要，該項技術主要是運用在對多個數據信息處理功能，幾何一體，例如傳輸處理應用，以及安全等特點上，不但可以便于國民生活與工作的需求，還能夠保證數據信息可以更為順暢的應用和流通助力，新工作人員可以更為便捷的開展工作信息處理技術和涉及領域眾多，例如電子技術傳感器，通信技術等。優勢較為顯著，只需要工作人員簡單操作就可完成指令。該項技術包含較多的處理性技術，其中運用最為廣泛的是信息安全處理技術圖像處理技術。

2.1 信息安全處理技術

基于大數據時代，對計算機信息處理技術進行全面分析和研究，可以發現，其包括多個環節。具體來說，針對建模環節，這是基礎性環節，通過模型的建立，能夠更為清晰、直觀地進行數據的分析和研究，增強分析的便捷性。針對數據信息采集環節，由于大數據時代的到來，數據信息呈現出紛繁復雜的態勢，不僅種類多樣，而且容量非常大。在這樣的情況下，給數據采集帶來了諸多困難，而通過計算機信息處理技術，能夠極大程度地實現數據采集準確性的提升。針對數據存儲環節，根據對目前存儲數據模式的分析和研究，可以發現，最為廣泛運用和效果最好的是云存儲空間，這種新型的存儲模式，具有多種優勢，不僅存儲空間非常大，而且存儲的速度也是非常快的，同時還具有很強的安全性。這些優勢能夠極大程度地滿足人們的存儲需求，進而實現數據信息的安全存儲。針對數據處理加工環節，這是所有環節中最為重要的環節。當需要對數據進行相應的加工和處理時，相關技術人員需要科學、合理地利用計算機信息處理技術，從而更好地加強相關數據信息的利用性。

圖1：一種用于斜齒輪設計中的數據挖掘方法與流程

2.2 圖像處理技術

圖像處理技術主要是把模擬圖像信號轉變為數字信號，而后應用計算機技術將數字信號精準處理，對數字圖像開展平移、壓縮、增強以及平滑的操作方法和技術。依照運用的領域有所不同，圖像處理技術可以劃分出較多分值，關鍵分支包含：

（1）圖像的數字化運用量化和采樣的模式，把模擬圖像逐漸變為運用計算機設備處理的數字類。

（2）圖像復原和增強，關鍵目的在于正常圖像內可用性信息將造成核干擾削弱，促使圖像變得更為清晰，把其轉變成為更適宜的分析模式。

（3）圖像編碼在保存條件之下，需要在圖像實施編碼處理，從而對圖像的信息要進行壓縮，以便于對圖像進行傳輸和存儲。

（4）圖像的重建關鍵是應用采集來的數據信息，對圖像進行重建，圖像重建關鍵字的包含傅立葉反射投影法，代數法以及卷積反投影法。

（5）模式識別作用于針對圖像進行處理的首要目的，例如，人臉識別、智能識別等各類識別模式，現階段模式識別方式主要包含句法結構模式、統計識別模式以及模糊識別模式。

2.3 計算機云技術

隨著信息化推進的日益快速，在較多信息被匯集的大數據時代之下，為了可以在根本上保障計算機設備可以常規運轉，計算機設備硬件不但需要具有較多的數量，還需要軟件技術的標準需求不斷提升。也就是說，在大數據的時代背景之下，傳統計算機設備硬件已經不能夠較好地適應于如今大規模性數據需求。對此，需要研究和其相互配的硬件設備，已然成為如今科研工作人員的核心工作。云技術概念是由Google 提出的，這是一個科學的網絡應用模式。狹義上的云技術是指IT 基礎上，一些設施的交付以及使用的模式，主要是指通過網絡信息來按照需求易擴展的方式來獲得所需要的網絡資源。廣義上的云技術則是指服務的交付以及使用的模式。通過網絡來按照需求易擴展的方式來獲得所需要的網絡資源服務。這種服務一般可以是IT 或者是軟件，或者與互聯網相關的或不相關的其他任何服務。云技術具有超級大規模、可靠性、虛擬化、安全性等等一些獨特的功效。和傳統性的軟件技術相比之下，不同之處在于該項技術不但可以較好的將大數據時代中的信息技術空白填補，還有較優的信息存儲能力，可以給企業深入發展夯實基礎。

2.4 信息采集加工和傳輸

從某一種層面上講，信息數據的采集、篩選以及加工作為計算機信息處理技術的基礎性能。那么，在大數據的背景下，為了可以在根本上提升企業發展速度，提升信息采集速度與篩選的速度，需要在提升計算機信息處理技術的水準之上，保障計算機的各種工作都可以順利化開展。數據采集的工作主要是動態化與實時地對目標數據源進行控制。對此，在采集數據信息的時候，采集技術人員不但需要明確地將信息目標源標明，更后期的各種工作夯實基礎，更需要在錄入信息數據的時候，依照一定的順序對有關信息數據實時處理與加工，給數據信息的傳送與利用提供出優質的條件。數據信息唯有被較好地運用方可發揮出其作用，用戶在計算機網絡上依照關鍵詞對有關數據信息進行搜索計算，再根據關鍵詞對數據信息實時篩選與整理，而后將搜索有關結果呈現出。用戶在依照搜索結果確定信息的有效性，然后對信息進行采集和獲取。計算機在給客戶提供有關數據信息是為了保證所提供出的數據信息具有較強的精準性，需要對計算機運行狀態實時監控，從而對信息數據進行管理和檢查，將冗余信息和垃圾信息過濾掉。在對數據信息進行加工時，需要運用計算機信息處理技術，對用戶所提供的關鍵詞精準把握，在數據庫內對數據信息實時整理，從而為客戶提供出有價值的信息。加之，通過計算機信息處理技術，能夠將相關數據信息進行充分、有效地融合，而信息融合技術的應用，能夠更好地加工數據信息，并對數據信息進行處理，由此不斷地促進數據信息真實性的增強。信息融合技術的應用，需要借助于多傳感系統，并對相關數據信息進行相應的檢測和處理，而對于難以確定的數據信息，會將其進行消除處理，從而保障數據信息的準確度提升。

2.5 計算機信息存儲技術

該項技術運用在計算機處理層面上具有基礎的功效。計算機設備在對數據信息進行針對性處理的過程中，要接受許多的數據信息。在對數據信息實施加工與處理前，需要將數據信息存儲，若是存儲空間不足，就會有較多的信息數據出現丟失狀況，導致損失重大。現代化社會中，國民每天的工作與生活過程中都會較多的信息數據產出，例如，常見公路的攝像頭設備，其將成周期的產出高清的視頻數據，上述的數據規模較大，數據來源與形式更為多樣。傳統信息存儲技術已經不能夠較好的適用于現階段的大量數據信息中。對于各類大數據存儲技術，例如，文件云集群NAS 以及視頻云存儲，運用虛擬化技術、集群技術以及分布式存儲技術等，把網絡內較多存儲設備形成規模較大的集群，開展協同性工作，可以將數據信息存儲難題妥善解決。該項技術工作的流程為：將信息數據收集與整理之后，將篩選出的數據信息存儲在專一的數據庫中，用戶若是需要運用該種數據信息就可以查找該數據庫中的內容。例如，醫院就會吧患者檔案數據信息錄入進系統內，可以讓醫生對患者的就診記錄查看，保障醫療的流程更加的便捷，更為精準。

2.6 DEEP WEB數據感知技術和獲取技術

DEEP WEB 數據感知技術和獲取技術，就本質上分析隸屬于網絡深層技術的一種，該項技術內自身具有較多信息數據，與此同時，其存在的信息數據自身就蘊藏著多種信息數據，信息數據呈現動態性變化與發展。加之，該種技術還會具備較高的特殊性與分布性。在對其進行實際運用的時候，運用范圍較為廣泛。處于大數據時代之下，把該種技術進行行之有效的運用，也就可以把各類數據信息有機融合，以便于使用者對數據信息進行整合與抽取，提升數據信息獲取與感知效果。

2.7 數據索引和數據挖掘技術

在大數據時代之下，計算機的信息處理技術除上述幾類之外，還有數據索引技術以及數據挖掘技術。上述技術作為美國的谷歌公司提出的新型先進技術，該技術的出現受到較為廣泛的關注，已然成為現階段社會發展中的主流技術。

伴隨著計算機設備運算的速度有明顯地提升，信息數據存儲的容量逐步擴大，數據庫技術以及計算機網絡技術日益成熟，國民獲取數據信息的能力有顯著提升。但是，較多地數據信息會導致信息危機出現。而數據索引技術與數據挖掘技術就是解決在雜亂無章與浩如煙海的數據信息中提取出具有價值信息的技術。

數據挖掘技術(英文名稱：Data Mining)作為一類決策支持的過程，其是在AI(英文名稱：Arificial Intelligence)、統計學技術以及機器學習技術之上的，可以高度自動化對企業中眾多的原始數據信息進行分析，對數據信息實施歸納與推理的技術，運用該項技術可以將先前未知、隱含性以及潛在的價值規則與知識挖掘出。圖1為一種用于斜齒輪設計中的數據挖掘方法與流程。

3 結束語

綜上，大數據時代下，有其自身特點，主要表現在：結構較為復雜以及規模比較大等特征，給計算機的信息處理技術帶來諸多挑戰。在該背景之下，計算機信息處理技術面臨較多的機遇與挑戰，各類計算機處理技術被革新，但是上述的各種技術還需要逐步的完善。對此，有關技術人員在對技術進行運用的時候，需要深入地對棘手進行分析與研究，提升自身對信息數據處理的能力，滿足更為多樣化的需求。