大數據時代背景下計算機信息處理技術分析

常永娟 張志

摘要：本文首先闡述了大數據和計算機信息處理技術的概念，其次對大數據時代背景下計算機信息處理技術展開分析，最后指出大數據時代背景下計算機信息處理技術面臨的機遇與挑戰。

關鍵詞：大數據；計算機；信息處理技術

中圖分類號：TP391.1 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）08-0232-01

隨著計算機技術和互聯網技術的發展，每天產生海量的網絡數據，大數據時代成為社會發展的自然產物。數據資源共享和信息有效傳遞極大地提高了人們生產和生活效率，但也為計算機處理數據信息帶來巨大挑戰，如何將數據的實用價值發揮到最大成為國家、企業研究的重要課題。盡管目前我國計算機信息處理技術得到一定發展，在信息采集、儲存等方面都有一定的進步，但與發達國家相比，專業化數據信息處理能力還存在明顯差距。因此，對大數據時代背景下計算機信息處理技術展開分析，具有非常必要的現實意義。

1 大數據和計算機信息處理技術的概念

1.1 大數據的概念

關于大數據的定義，目前還沒有統一的標準，通常人們將大數據又稱巨量資料，所包含的數據資料大大超過了傳統數據庫軟件工具的數據集合能力。當今社會，人們對手機、電腦等工具使用頻率越來越高，產生的數據不僅數量龐大，而且種類繁多。大數據時代就是將這些數據通過數字化形式存儲起來，根據用戶需求對數據進行調取，以為用戶精準營銷、轉型升級、規劃決策等提供數據支持。大數據的特點具有以下幾個方面：

（1）數量龐大，每天產生的網絡數據都以萬億GB計算，且增長速度較快；（2）種類繁多，人們日常生活及工作中會產生各種各樣的數據，而且數據來源渠道較多，導致數據種類繁多復雜；（3）存儲形式多樣，數據存儲內容包括文字、圖片、音頻、視頻、動漫等不同形式；（4）處理速度快，數據信息處理速度非?？?，如果速度很慢就會影響系統應用的有效性；（5）應用價值明顯，數據本身就具有一定的價值，當應用到某一具體領域中時，發揮的價值會更加明顯。

1.2 計算機信息處理技術的概念

計算機信息處理是指對數據信息進行的收集整理、分析處理和及時傳輸等，是一項綜合性非常強的科學技術，目的是對數據信息進行有效管理，達成人工與智能的更好結合，提高工作效率和整合社會資源，應用范圍非常廣泛，這項工作的開展對于促進各個領域建設都起到了積極的推動作用，尤其是對現代企業管理水平的提高作用更加明顯。

2 大數據時代背景下計算機信息處理技術分析

2.1 信息采集處理技術

信息采集是數據分析、處理、傳輸的基礎，主要是指對目標信源進行的準確檢測、實時監督與記錄，然后利用數字轉換技術將有效數據信息存儲到指定位置，以便在需要的時候進行調取數據信息。信息采集完成后需要對數據信息進行加工處理，主要是結合用戶需求剔除無用、冗余、無效的數據信息，保留有用數據信息，并按照相應的標準和要求對數據信息進行分類，有選擇的將數據信息存儲到數據庫中。信息采集技術結合計算機技術能夠實現對數據庫中的信心進行快速、準確定位和合理查詢，以滿足用戶相關需求和運用，提高數據信息的利用率[1]。

2.2 數據信息存儲技術

數據存儲能夠滿足用戶隨時調取數據信息、分類管理等各類管理要求，主要包括壓縮技術和光盤存儲技術等。但目前數據信息存儲技術的發展水平還較低，無法滿足龐大數據信息存儲任務。因此，對數據信息存儲管理的重點是優化數據存儲密度和可靠性，通過應用互聯網技術及計算機技術，實現原有固態盤存儲空間的擴大和信息網絡共享數據中心的建設，以便對信息資源合理使用。常見的如虛擬云計算存儲模式，可以化解不同時空點的數據存儲分散性問題，以此來減輕計算機硬盤存儲負荷，提高系統性能。另外，如何確保數據信息的完整性、穩定性和長期存儲性是當前數據信息存儲技術面對的難題。DEEP WEB技術能夠對數據信息進行高質量的集成、處理和整合，GFS分布式存儲技術以列單位進行存儲，具有快速壓縮數據信息的特點，提高了存儲數據信息的能力和處理效率[2]。

2.3 數據信息安全技術

互聯網發展給人們提供便利的同時也帶來數據信息的安全性問題，尤其是一些軟件病毒的出現，給數據信息安全防護帶來一定的困擾。要想確保數據處理的安全性、可靠性，就需要加強數據信息安全管理，充分利用網絡安全技術、數據安全檢測技術等提升計算機信息處理安全水平。另外，對于數據安全管理軟件的開發，著重應提升數據信息的安全系數，為計算機信息處理提供安全的應用環境。數據信息安全技術與計算機技術的結合能夠保證信息的安全處理和有效交換，同時也能夠避免用戶在信息存儲和獲取過程中遭受財產損失，更好的保證了計算機應用程序的穩定性、安全性和有效性。

3 大數據時代背景下計算機信息處理技術面臨的機遇與挑戰

3.1 面臨的機遇

隨著虛擬技術的發展，計算機信息處理技術在虛擬數據挖掘與分析中獲得廣泛應用，成為推動物聯網與計算機協同發展、創造產業價值的重要力量。不管是哪一個行業，要想獲得可持續發展的動力，都必須對大數據進行合理應用以及有效挖掘。數據挖掘是指從大數據中深度挖掘有價值的信息，為決策提供依據，包括準備數據、總結規律以及描述規律三個方面。目前，多數企業僅僅滿足對數據信息的簡單查詢與統計，對數據背后隱藏的信息并不能有效挖掘，致使企業決策時缺少重要參考依據。基于此，企業未來發展中重點是從目標數據中挖掘有價值的信息，從而促使企業準確定位，明確未來發展方向，為各項決策提供重要參考，提高競爭力。

3.2 面臨的挑戰

（1）海量數據壓力，龐大的數據量對存儲載體的穩定性和存儲空間有更高的要求，同時還不能降低傳輸速度，這就需要對壓縮技術和數據傳輸技術進行不斷優化。另外，數據存儲形式多樣化，對信息檢索能力也提高了要求。（2）數據共享與隱私保護的矛盾，數據開放共享是數據應用的前提條件，然而很多企業基于自我保護心理不愿資源共享，造成浪費資源和重復勞動。（3）數據傳輸困境，數據傳輸過程中需要確保數據的安全性、快速性和準確性，這就要求要優化安全防護技術，提高計算機信息處理能力，完善計算機硬件設施。

4 結語

綜上所述，大數據時代背景下為計算機信息處理技術的發展創造了機遇，但同時也面臨著挑戰，需要我們在實踐中不斷優化計算機信息處理技術，有效解決技術上遇到的障礙，將大數據與計算機技術完美結合，推動計算機信息處理技術向更高層次發展。

參考文獻

[1]呂晉俐.大數據時代背景下計算機信息處理技術的分析[J].信息與電腦（理論版），2017，（10）：179-180.

[2]張奇.“大數據”時代背景下計算機信息處理技術的分析[J].通信世界，2017，（3）：100.