“大數據”時代的計算機信息處理技術分析

王湘楠

（江蘇省公安廳，南京 210000）

大數據時代為人們提供了優越的信息資源，有效的信息處理技術，因此，人們生活更加便捷，對計算機網絡的依賴性明顯增高。計算機信息處理技術的應用，實現了對數據的收集、分析、聚類，其的應用，提高了企業生產效率，員工工作效率明顯提升。當前，各個領域在不斷增加，信息處理技術的作用越發重要，如何利用信息處理技術，對數據進行科學處理，發揮數據信息的作用，提高計算機信息處理的實效性，成為大數據時代下發展重點。

1 大數據的簡單概述

大數據，是信息技術的發展產物，主要是指以多元化形式，由許多來源收集到的龐大信息組，具有較強的實效性。當前，在信息時代下，各個領域的數據量不斷增加，這些數據來源不同，內容不同，卻有千絲萬縷的聯系，量化了的數據集群，被稱之為大數據。對于企業來講，如何在大量數據中提取有效信息，提高工作效率，非常重要。

2 大數據時代帶來的影響

當前，計算機已經與各個領域密不可分，計算機在不斷運轉，產生的數據量不斷增大，傳輸、儲存數據量的載體不斷發展，軟硬件設施的更新，為大數據時代的到來提供了發展條件。但是，計算機結構較為復雜，各個設備間相互影響，移動硬盤的普及，數據使用與傳播速度加快，帶動了計算機技術發展。

在這個時代，數據的產生與使用無處不在，我國計算機數量不斷增加。由此可見，在大數據時代下，我國計算機行業進入了迅猛發展的階段。大數據時代下，人們生活節奏明顯加快，計算機網絡更是成為人們生活、工作中的必備工具，社會逐漸向現代化、信息化發展。

3 “大數據”時代的計算機信息處理技術

3.1 數據存儲技術

在大數據時代下，數據量不斷增多，對計算機信息存儲技術提出更高要求。當前，以往使用的計算機存量不大，已經無法滿足社會需求，為此，想要推動計算機信息處理技術的發展，應不斷改進數據存儲技術，提高計算機存儲水平，為計算機信息處理技術的發展奠定基礎。當前，我國常用的數據存儲技術包含以下幾種：采用MPP架構，通過粗粒度索引，列存儲等多種大數據處理技術，與分布式計算模式相互結合，實現對大數據的分析與應用。

3.2 數據挖掘技術

在計算機信息處理中，數據挖掘技術是最常使用的技術。一般情況下，數據挖掘技術主要是將雜亂無章的數據進行科學整理，從中提煉有效數據，并應用至實處。在數據處理中，數據挖掘技術的應用，通過對數據的科學分析，建立實用模型，選擇適當算法，得出有效數據，具有提高數據利用率，增強數據科學性、準確性與實用性的特點。因此，數據挖掘技術一緊成為數據整理的一種常用工具，尤其是在大數據提取、存儲與分析中，數據挖掘技術的科學使用，對計算機信息進行高效處理，推動了其他行業的發展。

3.3 信息安全技術

在大數據時代背景下，數據信息已經脫離傳統的獨立形式，相互關聯、相互影響，有效滿足了使用者需求。如此，數據關聯性，威脅數據安全性的因素增多。因為，數據之間相互關聯，某一數據出現問題，極易影響與其關聯的所有數據的準確性。對此，在計算機信息處理技術中，應注重整個信息系統的安全管理，以此保障計算機信息的安全性。當前，新的安全技術并未研發，在計算機信息管理、處理中，難以對大數據進行全面檢測，數據泄漏現象的發生難以避免，為企業帶來一定風險。

4 大數據時代下計算機信息處理技術的未來發展

大數據時代下，在計算機信息處理技術發展中，計算機硬件存在一定局限性，阻礙了計算機網絡的發展。云計算的出現與應用，解決了上述問題。當前，計算機信息處理技術在不斷發展，計算機與網絡之間的作用增強，并逐漸融合，信息處理方式因此改變。如：在某醫藥企業中，因新醫改的推動，醫藥企業信息化體系得到優化，在此情況下，云計算的應用，取代了傳統的分散主體應用模式，提高了醫藥企業內部信息共享能力，信息處理能力，同年，該醫藥企業銷售額同比增長了9%，效率明顯增長。

大數據，具有大容量、結構復雜等特點，對于傳統數據的獨立性而言，具有較大優勢。大數據的發展，是數據共享推動，帶動了計算機行業的發展。2018年，政府工作報告再度提及數字經濟，指出要深入開展“互聯網+”行動，大數據、云計算、物聯網廣泛應用，數字技術取得了高效進步。在該種形勢下，僅依靠計算機本身發展是不可行的，應將大數據傳輸、使用向開放式發展。

5 結束語

總而言之，在大數據時代背景下，計算機信息處理技術的應用，成為時代發展趨勢。為推動其的不斷發展，應重視數據存儲技術、數據挖掘技術與數據安全技術的發展，以此滿足計算機信息處理技術不斷發展的需求。