大數據時代的計算機信息處理技術探究

袁東鋒 南陽理工學院

隨著社會科學技術的迅猛發展和國民經濟的逐步提升，基于LBS功能基礎上的個人移動電子產品已經全民普及，企業及個人電子商務業務蓬勃發展，電子商務各類形勢發展迅猛，諸如B2B、O2O、B2C等不同端對端模式；企業發展盈利模式也由渠道為王轉向流量為王。各行各業，交通、運輸、信息、教育、營銷等離不開對于大數據的依賴。本文將從大數據時代的背景分析、大數據時代計算機信息處理的核心關鍵點、大數據時代發展前景三方面進行系統的論證和闡述。

1.大數據時代的背景分析

大數據，是互聯網時代下的產物，是對浩瀚的互聯網中海量數據和信息，進行系統化、科學化、準確化的抓取、保存、分析和管理。大數據具有四大特點，數據海量化、數據流動快速化、數據類型多樣化以及價值密度低，數量級也產生了極大的變化，由之前的TB轉化為現有的ZB，IZB達到1024PB。以前，銷售商品需要有實體店鋪，雇人員銷售，且只能服務于周圍3公里內有效居民。現在只需要一臺筆記本甚至一臺手機，既可以完成尋找客戶、客戶咨詢、銷售達成、付款到賬等全部流程；以前，企業無法了解用戶的真實需求和喜愛，新品的研發和推廣，靠的是頂級設計師或決策者的經驗與判斷，現在可以通過大數據了解用戶的基本情況，對其進行用戶畫像和數據分析，進而研發新品并進行精準推送，讓企業的發展更加精準和良性化。可以說，大數據時代為企業和個人提供了更多可能性、變化性、便捷性。大數據時代的技術核心就是數據的快速采集、穩定保存、精準的分析和科學化管理，但這些都離不開強大而成熟的計算機信息處理技術，沒有良好的硬件設備和軟件操作人員，再多的海量數據也會成為無用的字數。如果大數據不能實現計算機信息處理的正確性、科學化，出現紕漏或失誤，更將帶來錯誤的數據分析結論，反而不利于應用者。

2.大數據時代發展前景

2.1 信息處理技術人才搶奪激烈

大數據不同于其他行業或工作，大數據的重要意義可以改變和顛覆一個行業。但大數據同時也是一項高科技、高技術、高標準、高要求的技術產業，對于人才的需求和搶奪正在白熱化。近年來，我國雖然在信息技術方面發展迅速，但在人才的培養和教育上，卻依然存在諸多問題和缺陷：現有教學系統和教學資料滯后于社會需求；高端信息技術人員急缺，自主研發能力較弱；高端技術人才集中在杭州、上海、北京等重點城市，其他城市人員急缺。要想大數據不斷的升級和發展，必須對引進更為高端的技術人才，與國內外的高端院校或專業進行聯合教學或交換式教學，向世界一流和知名企業學習優秀的計算機信息技術處理方法和管理模式。

2.2 大數據應用前景廣泛

過去我們理解大數據，更多的理解為只是數據的抓取、分析、存儲和輸出應用。但實際上，在大數據的時代中，隨著云計算、物聯網、區域塊鏈接等技術的不斷發展和應用，大數據前景應用將更為廣泛和有意義的。但所有的應用，都是為人類社會的發展和進步而服務的。尤其是遺傳算法和數據的高效索引，都為大數據的應用提供堅實的基礎。遺傳算法，是一種隨機的搜索方式，可以讓搜索更為自主化和便捷化；高效索引，重點在于聚簇索引以及互補性聚簇索引兩方面內容，通過不同的索引列和順序，提升索引的高效性。

2.3 大數據引領時代發展

云計算的發展意味著大數據及大數據信息處理技術已經非常成熟和穩定。云計算在數據的處理上具有開放性、便捷性、廣泛性的特點，解決了大數據的數據海量、內容復雜、處理難度大的問題，克服了傳統計算機處理中局限性的缺陷。云計算是指將海量數據進行集中，并于云平臺和各種電子設施上進行交換處理和存儲，用戶可利用平臺對所需信息進行上傳和下載。云計算的應用和產生，為大數據發展的更為迅速和有效。加速對數據的處理，提升數據的安全，使大數據可以應用到各行各業和各個領域當中，真正引領時代的發展和進步。

3.大數據時代的計算機信息處理的技術探究

3.1 大數據信息的抓取與分析

大數據時代，最顯著的特征，就是各種數據呈現海量是井噴。各種數據層出不窮，大數據具備信息量大、信息復雜、維度多的特點。對于大數據的抓取并不難，難點在于如何在海量的信息數據中，能夠根據相應的訴求進行準確的抓取。這就要求，必須要有專業的產品經理和技術人員，對數據應用需求進行數據分析，并采取可視化技術，對感情、空間、時間、網絡、各序列號進行分析，在過程中可采取拓撲分析、幾何統計分析、編碼分析等分析手段。抓取準確的數據后，要對數據進行精準的分析，分析數據呈現出的規律，內涵和存在的實際價值和意義。分析的過程中，可以采取分類分析和聚類分類分析等各種方法。分類分析，是指根據數據點，進行假設點的系統架構，預測有可能產生的行為；聚類分析，是指將所有不同分組的數據對象，進行集中式處理和分析，便于數據的整體分析和深度挖掘。

3.2 大數據信息的及時存儲

數據的存儲具有極高的價值，由于大數據具有信息數據量大、信息處理復雜的特點。對于大數據的存儲，絕不是簡單的進行保存即可，而是應該科學化、合理化、系統化的對已經抓取的數據，進行精準的分類和處理。原有的GFS系統（文件系統技術）已經不能滿足大數據時代的需求，分布型的數據存儲技術，則是在GFS基礎上發展出來的新技術。而列存儲則是分布型存儲技術的核心，它將列作為基本的單位，然后進行列存儲。能夠快遞的加工、計算海量數據，節省磁盤空間。

3.3 大數據信息的保護安全

大數據時代，互聯網技術異常發達，由于信息的傳遞性和海量性，各類知識、理念都可以不限時間、地點進行傳播。大量的企業和個人也擁有先進的信息處理技術，各種黑客組織和個人都具有侵入各類信息技術系統的能力，信息和數據被盜竊的危險性極高。由于政府、機關、金融、商業等重點行業的大數據信息涉及到社會經濟安全和國民的個人生活隱私，大數據的安全性、可靠性和穩定性及其重要。為此，必須要保證大疏忽信息的絕對安全。要引進專業和先進的人才，建立計算機安全保護系統；要采用最先進的設備，保護信息的安全保存；要定期對系統進行檢測和升級，提升防護系統的安全指數。

結束語：大數據時代已經來臨，大數據對于國民經濟的發展和人們日常生活都具備極其深遠的影響。大數據對企業的經營管理、運營模式，國民社會形態，居民日常生活都起到了至關重要的作用。大數據可以為企業的經營提供更為精準的可靠分析，可以為居民提供更加便捷的生活方式，更可以為國家的發展和進步提供交通、運輸、信息處理等各類廣泛的應用和幫助。對于大數據的信息處理是大數據應用的關鍵，如何準確獲取數據、分析數據、應用數據，能大數據的優勢和特點發揮到極致。在持續的信息處理技術提升和優化的過程中，大數據時代必將發展更為迅猛，為社會經濟發展做出貢獻。