大數據在計算機數據信息處理中的應用分析

鄭州工業應用技術學院 李春艷 張雪

我國科技飛速發展，計算機與網絡技術的應用日益普及，給人們的生活與工作帶來了極大的便利，也促進了整個社會的發展與進步。隨著大數據時代的來臨，數據的規模越來越大，在這種情況下，計算機信息處理技術變得越來越重要，對其應用的需求也越來越高。因此，必須要對大數據計算機信息處理技術進行持續研究，從而對計算機信息處理技術有更深入的認識，也能極大地提高計算機信息處理整體水平。基于此，本文探討大數據的特點及影響和優化，分析大數據時代計算機數據信息處理面臨的機遇和挑戰，研究大數據技術在計算機數據信息處理中的應用。通過分析計算機數據處理技術，旨在促進技術創新和發展。

1 大數據概念

1.1 大數據的特點

大數據本身所包含的數據量十分龐大，對數據進行采集和處理，以及數據的存儲和數據的傳輸等工作，都需要利用計算機主流軟件來完成。盡管目前還不能衡量大數據的真實數量，但是大數據的總量仍然可以從TB到PB，它本身的現實特征包括：速度快、多樣性、數量大等。大數據本身就需要對大量的計算機信息進行處理，而隨著社會的飛速發展和數據量的迅速增加，數據的種類和數量變得越來越多，呈現出不同程度的復雜性，從而也就極大地增加了處理計算機信息的難度[1]。在未來，大數據將會對社會各行各業的發展產生巨大的影響，計算機信息技術的飛速發展，必將助推并提高大數據的影響力。

1.2 大數據的影響和優化

大數據可以為用戶提供更為個性化的服務，提升社會的服務質量，如何有效地利用大數據具有非常重要的意義。建立大數據庫與計算機信息處理系統之間的良好關系，方便對數據進行應用和分析，進而深入了解客戶的需要等。對數據進行全面分析，既可以提高數據使用者對數據的利用率，也可以增強數據使用者所提供服務的針對性，促進大數據價值的有效提升。大數據本身就是一個巨大的數據庫，而計算機的處理系統又具備模塊化的功能，在對數據進行分析的時候，系統還可以對數據進行分類，使得不同板塊的數據可以相互獨立，而且還可以保證其穩定性。在處理特定的數據時，可以避免因為過多的信息而導致系統崩潰。在現代社會，隨著生活和工作節奏的不斷加快，對信息的精確獲取也提出了更高的要求，這就要求對計算機信息處理系統進行更深層次的優化，更好地發揮數據信息的價值，更好地滿足信息用戶不斷增長的內在需求。在大數據視域之下，社會中的每個行業都可以通過對數據的分析，對不同客戶群體的喜好進行了解，為不同的客戶群體提供具有差異性的服務，讓客戶可以感受到人性化的服務，從而推動企業更好的發展[2]。

由此可以看出，將大數據技術與計算機信息處理系統相結合非常有必要。在大數據背景下，需要將計算機信息處理系統與現實工作過程相結合，采用“適當超前”與“高效”的架構，構建出具有易用性與穩定性的“合格”的系統。因此，在對信息處理系統進行優化的過程中，可以與大數據技術相結合，以B/S 結構為基礎，建立在功能上與標準化管理流程及涉及到的標準化文件管理、存儲、采集等內容相一致的大數據處理平臺。

2 大數據時代計算機數據信息處理面臨的機遇

2.1 數據挖掘及應用為行業帶來更大價值

在挖掘數據的過程中，也會對任意數據進行有效的分析，這樣就能夠在海量的數據中找到與其規律相一致的技術。一般信息挖掘可分三個步驟進行：第一步是資料的預備；第二步是發現規律；第三步是對規則的表達。

對數據進行挖掘，能夠有效地改善行業相關的決策。大部分公司在把大量的數據集中起來之后，就會發現各種各樣問題。例如，數據龐大、信息匱乏、數據的錄入和查詢、數據的統計等不能快速、準確地提出有效的信息等，不能從數據中總結出更有價值的相關信息，也不能在目標數據中找到相關的規律。如果能夠對大量的數據進行全面的分析，就能夠獲得更深入的信息。比如，目標群體在該領域的行為習慣和興趣愛好，可以通過專員對目標群體進行相應的定制，并采取相應的措施，從而能夠極大地提升工作效率。比如，在瀏覽器查詢某一詞條的過程中，在輸入某些關鍵詞后，就會出現與該關鍵詞的前綴和后綴相關的短組選項，在某些情況下，只要輸入關鍵詞的漢語拼音的首個字母，就可以搜索到該詞條。在這樣的情況下，我們可以通過瀏覽器對大部分網友的“行為軌跡”進行采集和分析，從而得出用戶的共同習慣和行為，不但能進一步提升搜索的速度，還能將搜索結果推送給其他網友。

2.2 為物聯網和云計算帶來新局面

物聯網是在計算機網絡技術日漸成熟后應用于新興產業的重要一環。在大數據時代，物聯網不僅衍生出了很多新的產業，而且還對信息化的養老系統進行了進一步的完善。與此同時，IC 一卡通已經被大眾所接受，便捷的電子錢包也得到了廣泛的使用，如在傳統節日期間取代傳統的現金紅包等，其核心是以人為本，這說明大數據和云服務的作用得到了最大程度的發揮[3]。而且，云服務的趨勢也在不斷上升，云計算能夠將數據集中起來，在進行數據交換的時候，可以利用云平臺和各種電子設備來實現，這樣就可以按照用戶的需要，將相關的信息上傳、下載。隨著政策的持續升級，云計算的業務能力得到進一步的增強，其發展程度也得到極大的提升。

3 大數據時代計算機數據信息處理面臨的挑戰

3.1 對信息安全提出了更高的要求

隨著大數據時代的來臨，人們對互聯網的使用日益頻繁，無論是大公司還是用戶自身，都日益重視信息的安全性。在網上購物的時候，要注意分辨網上信息的真偽，一旦誤入一些釣魚網站，就有可能將自己的隱私泄露給不法分子，導致信息安全受到威脅，甚至有可能引發財產損失。因此，我國應建立大數據法律法規，有關機構應采取相應的安全技術，使其能夠充分發揮自己的優勢。此外，我們也要加強個人隱私的保護，才能避免信息泄露和人身財產安全。

3.2 專業人才的需求

大數據時代是一個科技飛速發展的時代，既需要專業技術人員，也需要專業管理人員。在新興產業中，技術人才是最重要的，也是最稀缺的，處在人類社會飛速發展的今天，專業人才將對大數據時代的發展產生重要影響。比如，大部分管理者的傳統激勵方式，對新生代員工已經沒有任何的激勵效果，而對于上下級之間也會存在著溝通不暢等問題，這都是因為所生長的環境不同所造成的[4]。當然，可以根據自身的經驗找到最合適的解決方案。

3.3 大數據的價值分析

大數據的真正價值在于對數據進行分析，不管是政府還是企業，都需要對這些數據的真實情況進行分析，而決策者則根據分析結果進行決策和管理，并對這些數據進行檢測和評價，使其能夠在人們的生產生活中發揮出真正的價值。在大數據中，數據不但種類繁多，而且還存在著一定程度的冗雜，這就導致產生大量的虛假信息和無用信息，增加了篩選的難度。大數據的分析，是一個需要長期探索的過程。就像是百度的關鍵詞搜索，就是建立在無數網友不斷搜索的基礎上，才產生了“智能搜索”。

4 大數據技術在計算機數據信息處理中的應用

4.1 信息安全保護技術

隨著大數據時代的到來，計算機信息安全問題日益突出。即便是一條簡單的信息，也有可能存在著巨大的信息安全隱患，如果出現信息泄露，將會給人們的生命和財產安全造成極大的威脅，不利于社會的穩定發展。根據實際情況，要建立相應的計算機信息安全保護機制，加大對數據維護和檢測的投資力度。因此，在建設網絡的過程中，企業需要對構建代理服務器的重要性有充分的認識，并具有識別風險信息和對風險信息進行攔截的能力，才能有效地避免數據在傳輸時出現的各種安全問題。在大數據時代的背景下，互聯網表現出了開放性的特點，要保證計算機的安全穩定運行，就要求企業在發展的同時，重視對更多專業人才的培養、對計算機系統的維護和更新工作重點關注，逐步提高數據信息安全防護能力，從而可以有效地避免在應用計算機過程中產生的相關信息安全問題。

4.2 信息采集與加工

以大數據為支撐，構建一套基于大數據的信息收集和技術處理體系，能夠對互聯網上的各種信息進行高效的處理，達到實時收集的目的。大數據環境下的信息獲取與處理技術，其數據模型大致可以劃分為兩種：一種是流數據模型；一種是批式數據模型。

流數據處理方式可對計算機數據的傳輸速度進行調速，即對計算機中的大數據內容做出正確、及時的調整，保證在計算機內部大數據信息的精準性，還可以對數據處理技術架構進行調整，支持對數據信息的有效篩選與采集，確保所有的數據信息都能被高效地處理。在這一過程中，我們將重點運用分析和存儲等技術手段，以保證數據的質量[5]。除此之外，還可以構建一個數據動態監測機制，來監控可能被忽視的數據內容，并對數據的變化狀況進行分析。聯合通訊技術可以將收集到的有用的資料即時傳輸至指定位置，凸顯資料資訊的預先設定功能，并使資料的使用價值得到最大程度的發揮。

4.3 信息儲存和處理技術

數據信息的存儲需要大量的存儲空間，隨著人們對存儲空間的需求越來越大，計算機網絡正逐步向云計算發展。云計算作為一種新型的網絡模型，其存儲能力極強，可以適應大數據時代對信息存儲的需求，是大數據環境下信息存儲和處理的必然發展方向。

在信息存儲方面，采用分布式存儲技術，實現對數據信息的處理與保存，并在各大企業中得到廣泛應用。在對數據信息進行處理的過程中，通常情況下，信息儲存技術是將列存儲和行存儲相結合，實現對數據信息的集中處理，從而減少時間成本，對網絡硬盤的空間進行優化。為提高分布式文件系統的功能，用戶可以借助內存、固態硬盤等方式來保存數據，進行硬盤驅動器（HardDiskDrive,HDD）、固態硬盤（SolidStateDisk 或SolidStateDrive,SSD）、MEM 內存等分布式信息保存系統的研發，資料的存儲能力得到極大的提高。

為了解決目前在硬盤上存儲的分散文件系統功能不完備的問題，引進了一種支持分散存儲層次管理的開放源代碼系統[6]。根據目前的實際情況，即使是在容量超過256GB 的服務器節點，對于TB 或PB 級的數據規模，采用內存來存儲信息也是不現實的。因此，需要在多層次的大數據存儲系統下不斷地進行優化。在層次化存儲模式下，通過對緩存調度模式的探索，可以有效地提高信息的使用效率，使數據存儲的功能得到最大程度的發揮。

4.4 信息獲取效率，科學篩濾訊息

面對龐大的數據和信息，想要保證對信息和數據的有效分析，就必須與目前的計算機信息處理技術相結合，對數據和信息進行收集、整理和分析。根據實際情況，加強對資料的篩選，確保在最短的時間內收集到有用的資料。相關人員必須全面掌握關鍵信息，在數據的收集和傳達階段要提升數據傳輸效率，并要與當前的大數據技術應用要求相結合，并加強相應管理模式的運用，提升信息有效價值[7]。除此之外，在數據和信息獲取階段，還要解除垃圾信息和彈窗廣告的干擾，提升信息獲取的準確性。因此，工作人員還需要對數據進行科學的篩選，實現數據和信息價值的體現，確保數據和信息不會被遺漏和濫用。

5 結語

在現代信息技術中，大數據技術是一種非常優秀的技術，其強大的技術功能可以很好地彌補計算機數據信息處理方面的缺陷，可以讓數據采集更加全面。其具有較高的分類精度和較高的數據挖掘精度，能夠適應多種類型、計算機和互聯網的數據及信息獲取的需要。