大數據與計算機信息處理技術的應用

王彥超 雷懷智 劉魯陽

摘要：電子計算機技術開始被應用于全社會的各個方面。目前，基本上所有的行業發展都離不開計算機技術的支持。隨著大數據時代的到來，電子計算機技術正迎來更新換代的良好時機，計算機處理信息的功能變得更為強大，處理信息的速度快速增長。相關機構和人員應該加大力度研究在大數據時代的計算機信息處理技術，促進我國的計算機信息產業的發展。

關鍵詞：大數據;計算機信息;處理技術

引言

計算機信息數據處理技術的進步帶來大數據這一應用，沒有計算機信息數據處理技術，大數據應用僅是空談。大數據應用過程中所涉及的，信息數據采集、存儲、索引、分析、挖掘、可視化呈現都離不開計算機信息數據處理技術，特別是數據挖掘和數據分析，必須要利用計算機強大的運算能力來完成。大數據必須要能夠快速運算出來才能具有價值，但海量的數據對運算能力要求極高，計算機的性能稍微差一些都不能發揮大數據的作用，更遑論效率更差的人力。隨著大數據應用的逐步深入，探索基于大數據的計算機信息數據處理技術具有重大意義。

1大數據的定義及特點

大數據離我們并不遙遠，簡單來說，它實際上是數字存儲，是日常生活和社會發展中的各種內容信息。大數據時代的主要特征是信息處理，并根據需要進行和分析提取。與原有的信息處理模式比，大數據信息處理速度是快速而有效的。大數據的到來，極大地刺激了中國經濟和社會以及計算機信息處理技術的發展方向，它改變著我們的生活和生產，為我們帶來了更大的便捷。其特點表現在三個方面。第一，大數據覆蓋于人們日常生活的方方面面，日常生活的多樣性要求大數據信息的復雜性，“雜”是大數據的特點，要應對一個全面的變革，掌握構成生活各個方面的信息類型的復雜性，須要求提升數據信息采集技術水平。第二，大數據信息量來源廣，這勢必導致數據多信息量大，“大”是大數據的特點，要確保大數據時代信息處理的順暢，須保證足夠的信息存儲容量;第三，便捷是我們對現今社會的追求與服務的目標，信息化數據的處理不僅僅限于數據收集、存儲，對其速度也提出了更高標準的要求，“快”也是大數據的特點，信息處理是大數據的最高優先級，存儲的量并不能為信息處理帶來幫助，運行的便捷性才是尋找方便的操作方式。

2信息處理技術

計算機信息處理技術實際上就是使用計算機綜合分析和處理各種數據信息，這種信息處理技術在實際應用過程中具有數據信息處理速度快、準確度高等各方面的特點。此外，由于計算機信息處理技術是一種將信息收集、傳送以及處理分析等功能于一身的綜合性技術，該技術作為現代科學技術發展的重要表現形式之一，為計算機網絡通信等相關技術的發展奠定了堅實的基礎。

3大數據支持下的計算機信息處理技術應用探討

3.1信息采集與加工技術

以大數據為支撐的計算機信息處理技術系統，可以構建信息采集和加工技術系統，它所建立的數據模型具有很強的實時性，可以實現對網絡中存在的信息內容的有效處理，實現數據內容的采集。一般而言，基于大數據的信息采集和加工技術基于數據模型的內容類型包括兩類：一類是流處理數據模型，另一類是批量處理數據模型。它的中流處理數據模式可以在一般情況下對計算機數據傳輸速度進行調速處理，以保證調速處理的精確性，簡言之，它主要是對計算機大數據信息內容的正確性和時效性進行調速，保證在計算機整理內部空間建立大數據信息處理技術體系，結合內部數據信息的梳理和處理過程對計算機大數據信息處理過程進行收集和索引，同時實現數據信息內容的篩選和收集，保證數據信息處理的有效到位。本流程將特別采用分析、存儲等精處理技術方式，保證數據處理的有效性到位。同時還應建立動態監測模式，對可能忽略的數據內容進行處理，分析其數據變化的可能性，結合數據傳輸分析調整數據，并傳送至固定地點，體現數據內容的預設作用，發揮其數據應用價值。

3.2數據索引

數據索引支持數據庫數據的具體應用，目前技術前言是互補式聚簇和聚簇索引。隨著當前網絡上的數據量越來越大，分布式數據存儲系統已經達到PB級別，并且可以在上千臺機器上部署，如BIGTABLE。如果沒有強大的數據索引功能，那么海量的數據將難以快速訪問。因此數據索引相關技術，尤其是互補式聚簇和聚簇索引成為大數據產業發展的重點研究內容。對于計算機信息數據處理來講，大數據下必須要關注數據索引方式的創新與重構，目前數據索引依然存在不精準問題，對于用戶給出的搜索指令，并不能返回用戶預期的結果，即數據索引表現上符合提供的線索，但卻不符合用戶心理預期，因此需要借助大數據，分析用戶心理，并根據用戶心理期望調整數據索引形式和方向，進而反饋呈現滿足用戶心理期望的索引結果，如此可提升計算機信息數據處理的有效性。

3.3計算機信息儲存技術

相關單位在利用計算機信息處理技術進行對信息的搜集與處理之后，就要對信息進行儲存工作。信息的有效儲存能夠實現對信息的有效利用，沒有良好的信息儲存能力，就沒有良好的信息使用的可能。在我國的計算機信息處理技術的發展之中，大數據技術開始被應用于多種場合，已經與我們的日常生活不可分離。正因為如此，大數據背景下的信息量顯著增加，只有高水平的計算機信息儲存技術才能夠適應高數量級的數據應用現實。計算機信息儲存技術的緩慢進步會影響到計算機信息處理技術的整體發展。為了實現計算機信息處理技術的整體性進步，相關單位應該努力提升技術手段，例如以模塊化的技術能力實現數據儲存技術的提升等。

3.4數據挖掘技術

數據挖掘技術是當前計算機信息處理技術的重要內容之一，借助人工智能技術處理數據信息，不僅滿足了計算機用戶處理數據信息的要求，而且提高了計算機信息處理技術服務的品質。目前，我國計算機信息處理技術在實際應用過程中，常見數據挖掘技術中常用的仿生學理論知識，主要是通過將人類思考方式合理應用于數據處理過程中，實現了統一化管理數據信息的目的，為計算機信息處理技術的應用提供了強有力的技術支持。相關部門在運用數據挖掘技術處理海量數據信息時，必須根據自身的實際需求合理選擇數據信息，并刪除多余的數據信息，然后將留存的數據信息進行綜合處理和分析，優化和提高數據信息處理的有效性與實效性。

3.5計算機安全技術

根據計算機系統的運行特點，在技術運用以及數據分析的過程中，通過計算機安全技術的運用，可以結合大數據資源的基本特點，設置安全性的數據資源整合方式，之后設置信息系統的安全防護管理機制，通過各項數據資源的整合及數據轉化，保證信息系統運行的安全性，提升數據信息安全防護的整體效率，避免網絡安全隱患問題的發生。

結束語

綜上所述，計算機信息處理技術的發展是時代要求，已成為社會經濟發展的重要因素，逐漸滲透到各個行業，對于我們的生活、生產等都存在著巨大的影響。要不斷優化計算機信息處理技術，增加該技術的應用價值并滿足最新的開發需求，為大數據時代的發展提供強力支持。

參考文獻：

[1]高源.基于“大數據”時代背景下計算機信息處理技術的思考[J].數字通信世界，2019（09）：195.

[2]時平平.大數據時代的計算機信息處理技術分析與研究[J].信息與電腦（理論版），2019（15）：18-19.

[3]魏昊志.面向大數據信息時代計算機科學的應用[J].電子技術與軟件工程，2019（09）：179-180.

[4]張雅麗.大數據時代下的計算機信息處理技術探討[J].電腦編程技巧與維護，2019（07）：86-87+102.

[5]羅田琪.大數據時代背景下計算機信息處理技術的分析[J].電子元器件與信息技術，2020，5（01）：64-65.