大數據時代計算機信息處理技術

王國強

(內蒙古自治區赤峰市克什克騰旗統計局 內蒙古赤峰 025350)

目前，計算機已在全球范圍內得到了普及和推廣，且隨著大數據時代的到來，數據信息規模不斷擴大，所以也就使計算機信息處理成為了一項重要的工作。隨著時間的推移，各種數據量不斷增長，所以信息處理難度也會增大，此時要想保證網絡系統更為高效地運轉，計算機就必須要及時優化數據處理技術，通過科學分析、快速處理和歸類等使得用戶獲取所需信息，促使各種數據得到合理應用，以便推動計算機技術的穩定發展，為現代科技的進步創造有利的條件。

1 大數據及計算機信息處理技術概述

1.1 大數據

1.1.1 相關概念

大數據主要指的是各種數據的集合，具有數量巨大、復雜多樣的特點。隨著互聯網信息技術的普及，虛擬數據正處于快速發展的階段，這為大數據時代的到來提供了必要的條件，與傳統計算相比，還有成本低廉、資源利用率高、運算速度快的優勢，且各種數據之間的關系十分復雜。當然，面對不同類型的數據時，還需發揮大數據技術的作用進行記錄和儲存，便于用戶根據需求進行篩選、檢索以及應用，有助于改善人們工作和生活的方式[1]。

1.1.2 大數據時代信息的特征

第一，信息數據數量大，這是大數據時代下信息的一個顯著特征。在當前社會不斷發展的背景下，各種信息數據呈爆炸式增長的狀態，不僅促進了信息資源的共享與高效流通，也推動了各種信息的利用與提取，但正因數據規模不斷擴大，也在一定程度上增加了計算機處理信息的難度。第二，信息數據多樣化。當前，各種新媒體不斷發展，人們不再只是信息的接收者，也是信息的發布者，所以各種流轉的信息數據呈現出多樣化的特點，不僅有聲音、圖片，還有文字和影像，那么在進行計算機處理時，也會遭遇更多阻礙，提取信息時難度較大。第三，信息傳播速度快。由于網絡技術比較發達，各種信息可以更為快速地傳輸，顛覆了以往的信息傳播方式，所以也會導致計算機在處理信息時遭遇較多困境。

1.2 計算機信息處理技術

1.2.1 相關概念

進入新時代以后，計算機已經在各個領域得到了廣泛應用，而計算機信息處理技術又在這期間扮演著十分重要的角色，往往需要面向各種信息，通過采集和處理，促進數據傳輸、信息分析和各種信息數據的應用，為數據管理和儲存提供了較多便利，且可以將人、軟件以及硬件等結合起來，全面提升發展質量[2]。

1.2.2 主要特點

第一，靈活性。在處理各種數據信息時利用計算機技術，可以使該項工作更加全面和系統，同時具有極強的靈活性，能夠滿足不同用戶的個性化使用需求。當前，計算機數據庫處于開放性較強的狀態，當各種數據形成之后，可以通過實時訪問、應用等實現多角度分析數據的目標，便于促進工作效率、應用成效的穩定提升。第二，模塊性。相較于傳統的信息數據處理方式而言，計算機信息處理技術具有鮮明的模塊性特點，即不同數據之間的局限性越來越小，可以通過整合與處理得以更加高效地利用，同時由于計算機信息處理技術的功能差異，不同模塊都可以獨立運作、互不干擾，并在必要時協同合作，為數據處理工作提供更多便利。第三，隨著大數據時代的到來，各種資源利用價值得到了進一步提升，數據量的增多也使之應用效率不斷提升，并營造了開放的數據環境。此時，通過應用計算機信息處理技術，可以更為快速地獲取數據信息，同時依托先進的技術進行處理，并不斷擴充數據應用的范疇，凸顯開放性特點。

1.3 基本功能

1.3.1 信息采集功能

計算機信息處理技術的基本功能就是采集各類信息，且需要在采集的過程中對各種信息的準確性進行把控，只有這樣才能保證后續的處理工作更加順利地推進，有效避免信息錯誤問題，然后在采集完信息之后進行科學分類，以便充分滿足用戶的多元需求。

1.3.2 數據存儲功能

計算機本就可以儲存大量的數據信息，且速度十分快，所以其在現代社會得到了廣泛應用，而且普及率十分高，可以有效地解決存儲難題，切實提升工作效率。但是，計算本身的硬件能力并不夠完善，無法充分滿足每個人的需求，所以儲備功能依然需要創新。

1.3.3 信息安全功能

在計算機信息處理過程中，需要對各種數據信息進行加密，保證其安全性，從而凸顯信息處理工作的可靠性，為此需要建設相應的信息安全體系，并對此進行監督和管控，保證各項工作真正落到實處。此外，為了推動計算機信息處理技術的發展，各大高校與互聯網企業應當加強合作，著力培養信息技術人才，并引領其研究計算機信息安全管理技術，確保對各種數據進行全面監測，保證發展實效[3]。

2 在大數據時代應用計算機信息技術的價值

大數據時代是一個比較特殊的時代，但也是社會發展和進步的必然結果，且經過長期的探索與革新，計算機信息技術已在各個領域扎根成長，發揮著十分重要的作用，具有其他領域不可替代的優勢。隨著科技的不斷發展和進步，計算機信息技術也需及時更新和優化，以應對復雜多變的外部環境，實現可持續發展的目標。而在大數據時代下，計算機信息技術又往往發揮著十分重要的價值，具體如下。

2.1 模糊信息處理更加高效

在社會發展和運行的過程中，必須要構建嚴密且高效的協調運轉體系，且隨著時代的發展，計算機信息技術已經進入了各個領域，包括政府機關、重要領域，可幫助處理一些比較復雜的問題，提升工作的效率和質量。在此期間，計算機自身的數據分析和處理功能可以快速地整合與歸納不同的疑難信息，同時根據各行業的特殊性與差異性，依托不同的系統開展處理工作，并發揮技術優勢對各種模糊的信息進行分辨、識別和處理，有助于提升問題處理的精準性與導向性，順利解決已經出現和可能出現各種問題。

2.2 使得人工智能學習能力得到提升

在大數據時代下，計算機信息技術得到了更為廣泛的發展，且人工智能技術也成為了一項十分重要的應用技術，能夠傳遞更為豐富、巨大的信息，同時展現出層次不一的概念，便于研究人員進行分層，然后針對性應用。首先，可以由淺入深，先對低層次的數據信息進行研究和分析，并依托相應的算法進行推理，再據此開展高層次的研究活動，以獲得更加豐富的成果。其次，可以對計算機信息技術進行升級和延伸，而后為人工智能的應用提供助力，使人工智能更加高效地解決現實問題，以便進一步提升人工智能水平。

2.3 全面節約計算成本

計算機行業在發展時，必須要有雄厚的資金基礎，這是因為計算機信息技術在實際應用時雖然不會消耗太多的資源，還會節約效能，但是其使用的各種儀器都是十分高端、精細、頂尖的，這需要耗費的資金十分龐大，而這又是計算機信息技術發展的必要硬件，屬于不可或缺的元素，所以要想在此環節中節約資金往往很難。對此，計算機行業就要嘗試從運行角度入手，在這一方面節約成本，且要充分發揮智能化優勢，不斷擴大資源的共享程度，使得信息資源得充分利用，進而提升計算機運行效率，切實起到節約成本的作用[4]。

3 大數據時代下計算機信息處理技術面臨的困境

在大數據時代下，各種信息數據龐大，增加了計算機處理信息的負擔。要想解決此問題，就必須在信息處理技術方面展開研究，且要保證信息的安全性，從而在提升信息處理能力的基礎上，推動各項工作的運轉。

3.1 數據信息量十分龐大

目前，各種信息數據不斷增多，而在計算機信息處理過程中，其也面臨不斷增加的數據儲量，相應的，各個行業在發展期間需要儲存和應用的數據信息也會呈爆炸式狀態發展。其中，各種數據信息既會產生積極的影響，也會帶來消極的影響，各行業需要從中不斷挖掘，并制訂合理的應對處理方案，通過科學分析與決策來實現長遠發展目標。

3.2 數據信息容易被盜取

計算機處理的各種信息往往來自于各個領域，這些信息如果被盜取或泄露，就會產生較大的影響，越是關鍵的信息泄露，帶來的危害就越大，波及的范圍就越廣。目前，我國每年都會出現各種類型的信息被盜問題，即便多次修復，但已經造成的損失是無法估量的，甚至會一直持續。

3.3 數據信息容易被篡改

在科學技術水平不斷提升的當下，很多網絡不法人員的技術能力也在提升，其會使用各種入侵技術去篡改重要的數據信息，或是竊取相應的數據，而在入侵其他計算機時，很難在短時間內被發現，而到了完全發現時，已經出現了比較嚴重的信息泄露情況，進而影響日常的工作和學習[5]。

面對這些存在的困境，在大數據時代背景下，計算機信息技術的處理技術在優化時，要增強數據信息的安全性，進行多重監管；另外，要強化信息的獲取和傳輸能力，還要加強對黑客和病毒的防范，因為電腦的病毒是不斷更新出現的，所以相關的防范工作也需要與時俱進地推進，這樣才能應對面臨的各種困境。

4 大數據時代下的計算機信息處理技術分析

4.1 分布式處理技術

在大數據時代下，要想更為高效地存儲數據，并對數據進行分布式處理，GFS 技術被提了出來。其中在對數據進行分布式處理時，主要是利用存儲列概念，以列為單位來儲存各種數據，具有循環利用率高的優勢，且壓縮速度較快，有助于在較短的時間內提升數據查詢效率，并快速地加載大量的數據，進而使得磁盤空間得到充分利用，構建了行列混合式存儲的結構。

4.2 獲取技術和DEEP WEB數據感知

獲取技術和DEEP WEB數據感知技術主要利用的是深層空間技術，能夠更加全面地分析、抽取和繼承相關的網絡信息，而后依托數據信息的分布式處理方式，利用規模處理手段和訪問技術，通過動態變化來對各種網絡數據進行處理與分析，有助于最大化抽取各種高質量數據，然后進行整合與集中。

4.3 數據高效索引

分布式數據存儲系統是一種處理海量數據的數據庫，而當前主要是以互補式聚簇索引及相關技術的研究為要點，該方式主要是通過創建多個索引技術副本，并構建相互補充的數據，同時建立相應的數據索引表，從而在查詢數據時達到最優狀態。在此過程中，聚簇索引技術主要是根據索引的順序運用對應技術進行處理的一種方法。

4.4 神經網絡技術和遺傳算法

神經網絡技術主要是借鑒和參考生物神經網絡結構，通過模擬神經網絡的具體運行行為，來對各種數據信息進行高效的分布式處理，進而形成相應的算法。而遺傳算法主要是模擬生物界的演化發展規律進行數據搜索的活動，使用的搜索辦法也比較隨機化，而這種技術目前主要應用在物流選址、信號處理等領域，發揮著十分重要的作用。

4.5 基于內容信息的數據挖掘技術

數據挖掘技術主要指的是結合實體信息關聯技術和網絡搜索技術，然后對各種數據進行分析和挖掘，例如：在搜索熱點問題時，就可以通過短文本特征進行實現，學習相應的排序算法，聯系各種信息數據的特點以及對應的信息量來展開搜索[6]。

4.6 機械學習技術和關聯規則學習技術

機械學習技術的本質是研究各種智能技術，主要指的是計算機模擬人類進行學習，然后對各種信息數據進行重構，這是一種比較核心的學習人工智能的技術。而關聯規則學習則主要指的是在處理相對比較復雜的數據信息時，可利用排序、對比等手段進行綜合分析，從而更加全面地找出各種數據之間的關聯規則，并對重復數據進行科學篩選。當前，機械學習技術和關聯規則學習技術主要會被運用在數據挖掘技術體系中。

4.7 數據分析技術

數據分析技術是計算機信息處理技術當中的一個重要板塊，且應用十分廣泛，其不僅包含空間分析技術，也涵蓋數據回歸分析技術和網絡分析技術，且還涉及情感分析技術，能夠在計算機信息處理過程中發揮十分重要的作用。在此過程中，網絡分析技術一般都是基于網絡特點來科學分析各種數據的特征，而情感分析技術則是依托各種自然語言，通過科學編碼來對各種信息進行詳細分析。

5 大數據時代計算機信息處理技術的發展前景

進入新時期后，計算機信息技術得到了進一步發展，且會隨著時代的進步不斷完善，所以計算機信息處理技術也具有良好的前景，可以與其他領域的新型科技連接起來，通過融合應用和創新實現可持續發展。

5.1 云計算網絡

在現代科技發展進程中，云儲存已成為許多互聯網用戶用來儲存各種數據信息的方式，這一方式又與具有儲存功能的硬件不同，只要依靠計算機網絡結構就能比較快速且便捷的儲存各種數據信息。但是，云存儲技術目前依然存在較大的問題，若想更加高效地發展，就必須依托現代技術，借助大數據優勢改善各種弊端，并通過深入研發形成開放的格局，有助于推動計算機信息處理技術的發展進步，形成一種全新的發展趨勢。

5.2 數據信息開放

在網絡技術背景下，每個人既是信息的接收者，也是信息的分享者和傳播者，且隨著網絡群體的增加，各種信息數據量也不斷增多。在此過程中，每個人都不是孤立存在的個體，人與人之間的聯系越發緊密，所以信息也呈現出開放共享、多元傳輸的趨勢。此時，如果依托互聯手段采集和處理各種信息，雖然可以在一定程度上滿足用戶的多元需求，使之獲得良好的體驗，但是卻很難提升數據信息的質量，所以要想解決此問題，就必須要促進各種數據信息傳輸方式的開放發展。

5.3 互聯網技術發展

要想在大數據時代下促進計算機信息處理技術的發展，還應充分發揮互聯網的優勢，確保將各種新型技術和現行的數據處理技術進行融合應用，以便切實提升數據處理工作的高效性，并對互聯網信息技術進行正面反饋，推動其創新發展，以便在融合應用中形成良好的發展格局[7]。

6 結語

總而言之，計算機信息處理技術具有十分強大的功能，在大數據時代下可以應用于多個領域中，不斷提升各種智能產品的性能，使之更加高效且準確地運行，同時為用戶提供了便利，使之能夠在較短時間內獲取想要的信息，并對相關數據進行科學處理，輔助增強其工作成效。因此，在大數據時代下，應當加強研究和創新，不斷豐富計算機信息處理技術的功能與內涵，確保提升應用效率、形成良好的發展前景，以便為現代社會的發展提供強大的助力。