大數據背景下信息處理技術探索

摘 要：當前，隨著智能化時代的進一步發展，電子商務、金融、法律、教育、科研、政務等各行各業都被海量數據填充，這些數據就是未來發展最寶貴的資源，是透析行業現狀、預測未來發展的重要途徑。因此，越來越多的科技人員投入力量對海量數據進行進一步研究。文章在分析大數據理論的基礎上，探討了大數據背景下信息處理技術的三個關鍵環節。

關鍵詞：大數據背景；計算機技術；信息處理技術

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2018）03-0018-02

Exploration of Information Processing Technology in Big Data Background

QU Dongmei

（Changchun Automobile Industry Institute，Changchun 130013，China）

Abstract：At present，with the further development of the intelligent era，E-commerce，finance，law，education，scientific research，government affairs and other industries are flooded with data，these data is the future development of the most valuable resources，dialysis industry is the status quo，forecast the future development of an important way. As a result，more and more scientific and technical personnel are devoting themselves to further research on data. Based on the analysis of large data theory，this paper discusses three key links of information processing technology in big data background.

Keywords：big data background；computer technology；information processing

0 引 言

隨著信息技術、網絡技術的飛速發展，信息處理技術也進入了高速發展階段，用“日新月異”來形容毫不為過。當前，在云計算技術發展的同時，大數據已經成為各行各業的重要資源。而基于大數據背景下的信息處理技術也在日益受到廣泛關注。

1 大數據理論基礎分析

1.1 大數據的概念

“大數據”一詞在國內受到廣泛關注開始于2014年，并且不斷成為近些年的IT熱門詞匯。大數據即巨量數據、海量數據。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料的規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理，并整理成為能夠幫助企業制定有效經營決策的有益資料。

1.2 大數據的特點

1.2.1 數據量龐大

互聯網是一張神奇的大網，可以不斷網羅所需數據。因此，需要被處理的數據量是極其龐大的。

1.2.2 數據種類豐富

當前，互聯網通過計算機、手機及其他移動終端設備在人們生活中的廣泛應用，使得信息的來源十分豐富，由此產生了大量種類豐富的數據。這些數據之間又相互關聯、互有影響，使得數據分析中可供借鑒的數據量更加龐大。

1.2.3 數據增長速度快

大數據背景下的數據增長速度是非常快的。每一天、每一分、甚至每一秒其數據量都在不斷增長。在數據量不斷增長的情況下，用戶對數據處理速度也有著更高更快的標準與要求。

1.2.4 數據即時性強

在大數據背景下，很多數據都是具有即時性的，即在數據產生的同時，需要對數據進行即時分析處理，根據具體情況提出相應決策。信息處理速度滯后會影響決策效果。

2 大數據背景下信息處理關鍵技術

大數據時代背景下的計算機信息處理技術可以從以下三個方面加以研究：

2.1 信息采集與預處理技術

信息采集技術是信息處理技術的起始點，通過信息采集技術可以有效地收集信息并將其存儲于數據庫中。除了擁有著目標數據獲取、目標數據篩選、目標數據傳輸等重要作用，其還能夠在智能化技術設備同時使用的情況下實現對目標數據庫的實時監控，從而極大地增加信息使用者的市場反應能力，即一旦目標數據出現，就可以立即獲取。當前信息采集技術已經不再局限于對固定數據庫的監控，而是逐漸搭載云計算的舞臺實現了對整個互聯網數據庫各大云儲存主機中數據的實時監控。

對于所收集的數據還要有預處理的重要過程。預處理即對所采集的數據進行辨析、抽取、清洗的系列操作，最終過濾出有效數據。

例如，當前很多裝修公司為了尋找客戶都會借助基于信息采集技術開發的軟件，實現預裝修用戶信息的收集。通過用戶在互聯網上進行檢索的珠絲馬跡獲取有效信息，從而準確定位目標用戶。運用這種方法縮短了客戶信息的搜集過程，并且增加了其準確率。

2.2 信息儲存與分析技術

數據通過互聯網采集與預處理后就要被存儲到計算機的數據庫當中，這就需要用到信息儲存技術。當前，大數據背景下的信息儲存技術發展迅速，所存儲的數據在類型上更加多元化。文字、圖片、動畫、視頻、音頻等各種數據均可存儲于當下的信息儲存平臺中，而信息儲存的介質也由傳統的個人計算機硬盤向網絡云盤邁進。這就更有利于信息的收集與分析，提高了信息傳輸速度。

大數據存儲與管理要用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。重點關注復雜結構化、半結構化和非結構化大數據的管理與處理，主要解決大數據的可存儲性、可表示性、可處理性、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。其有效途徑包括：開發可靠的分布式文件系統（DFS）、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗余及高效低成本的大數據存儲技術；突破分布式非關系型大數據管理與處理技術、異構數據的數據融合技術、數據組織技術、研究大數據建模技術；突破大數據索引技術，突破大數據移動、備份、復制等技術；開發大數據可視化技術；等等。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的人們事先不知道的，但又潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等；根據挖掘對象可分為關系數據庫、面向對象數據庫、空間數據庫、時態數據庫、文本數據庫、多媒體數據庫、異質數據庫、遺產數據庫以及環球網Web；根據挖掘方法可粗分為：機器學習方法、統計方法、神經網絡方法和數據庫方法。在機器學習中，可細分為：歸納學習方法（決策樹、規則歸納等）、基于范例學習的遺傳算法等。在統計方法中，可細分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等）、聚類分析（系統聚類、動態聚類等）、探索性分析（主元分析法、相關分析法等）等。在神經網絡中，可細分為：前向神經網絡（BP算法等）、自組織神經網絡（自組織特征映射、競爭學習等）等。數據庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

2.3 信息安全技術

信息化時代，信息安全成為各行各業關注的重點內容。而當前，無線傳輸網絡技術日益發達，數據的安全性不斷受到越來越嚴重的威脅。因此，信息安全技術在大數據背景下成為熱點研究內容，一直倍受關注。基于此，大數據背景下的信息安全技術著重關注兩個關鍵節點。第一個關鍵節點就是在信息的傳輸過程中，強調信息的加密技術，即要保證多數據接口之間高效、準確地對接，又要保證數據在傳輸過程中的加密安全。另一個關鍵節點在于存儲終端以及服務器的加密技術。如果存儲數據的終端服務器存在安全隱患，那么數據安全便無從談起。

3 大數據背景下信息處理技術的應用

大數據背景下的信息處理技術能夠挖掘出海量數據背后所隱藏的真實邏輯關系，從而為社會發展中的各環節提供決策依據，有效促進各行各業在互聯網時代的良性發展。當前，我國在大數據信息處理技術的主要應用有三個方面，即公共服務方面、商業智能方面、政府決策方面。

如氣象信息分析處理技術，能夠實時監測氣象變化數據，并通過數據分析提供較為精準的天氣預報信息。再如電子地圖軟件能夠實時進行道路監測，實現智能化交通。同時，電子地圖軟件還為電子商務提供了便利。在未來，智能化城市進程將會隨著大數據背景下信息處理技術的進一步發展而加快。

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作者簡介：曲冬梅（1963.11-），女，漢族，吉林長春人，現就職于長春汽車工業高等專科學校，副教授，學士學位。研究方向：軟件工程。