試論大數據背景下的計算機信息處理技術

周艷萍　曾憲群　沈艷芳

摘要：由于計算機技術的快速發展，為生產生活創造了許多的便利條件，計算機用戶具有了較大的規模，信息也呈爆炸式增長，需要有大量的數據需要處理。面對數據的增長，大數據技術的產生，可以為提升計算機信息處理能力創造有利條件。大數據技術的應用也會給當前的信息處理技術產生多方面的壓力。由于計算機信息處理能力不能滿足保證大數據的處理效果，計算機領域需要實現技術革新。另外針對海量數據的處理，還需要保證數據安全問題，借助數據挖掘發揮數據的價值，明確計算機未來的發展方向，有利于應對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;技術發展

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）09-0022-02

由于計算機技術的普及應用，實現數據的大規模處理與共享已成為計算機技術發展的方向。面對數據總量的高速增長，數據處理需要有更強的能力，計算機技術在發展中需要解決數據的高效處理問題。提升計算機的信息處理能力是保證數據得以高效應用的必要條件，因此要結合大數據技術的應用，發揮網絡技術作用，創新計算機信息處理技術，以應對海量數據的處理問題。

1 大數據的引入

大數據是指規模龐大的數據量，伴隨著技術的發展，大數據的概念范圍也發生了變化，不再局限于對數據量的描述，還用來描繪數據的復雜性、多樣性。在計算機技術快速的背景下，產生了多種多樣的數據，因此計算機數據處理能力也需要面對新挑戰。在當代社會的發展中，許多領域將信息處理變化數據化，區別于傳統的數據處理方式，借助大數據可以保證更加低廉的信息處理成本，保證數據具有更高的利用率，更高的處理效果，信息數據借助挖掘可以實現更大的價值。由于大數據的應用，可以對行業活動產生的多種數據加以記錄存貯。由于海量數據冗雜，存在復雜的數據關系，計算機處理要應對龐大的數據處理。在未來的發展中，借助大數據的挖掘，可以實現數據資源的深度利用，還可以滿足未來物聯網與計算機技術的發展多種需要。

2 大數據發展中計算機信息處理技術要解決的問題

2.1 信息資源實現共享

當前單位用戶的管理更加依賴于計算機技術，內部要高效處理多方面的數據信息，還要與外部實現數據傳輸，數據的利用需要突破地域空間存在的限制，要實現在特定范圍內的信息共享。數據實現也是降低信息處理投資、減少管理費用的有效措施。當前地理空間下信息實現共享雖然實現了很大的進步，已達成了多層次的共享協議，但從發展的整體情況來看，面對海量數據，當前數據共享還需要解決多方面技術問題，比如共享范圍有限的，共享深度還處于淺層次的，還缺少特定范圍內數據共享的配套機制，還需要適用的共享技術支持。

2.2 需要完善運維管理機制

針對大數據的處理，計算機數據中心的運營建設要有標準規范的支持，為海量數據的高效處理建立基礎條件。另外，針對跨區域的數據處理、數據挖掘、數據服務要有可行的運行維護管理機制，實現不同數據在橫向與縱向可以實現信息交流，以發揮信息共享的作用。針對數據平臺的建設，也要考慮到存在的影響因素，比如標準沒有實現統一，有些采用行業標準，因此要解決大范圍數據維護挖掘的技術標準問題，還要建立面向數據用戶與管理者的運維溝通機制，消除數據平臺由于數據處理能力受限和用戶共享數據存在的時效能低下問題。

2.3 大數據技術的應用層次低下問題

當前部分數據處理中心的作用發揮受到了地理空間的限制，面對大數據的利用還處于松散狀態，數據信息的挖掘應用難以實現高效，數據挖掘能力不足，數據難以高效加以利用。比如信息共享還局限于文件拷貝或傳送圖文。這種方式的不足在于數據信息獲取局限于一次性利用，難以實現持續更新并對數據的關聯加以利用;數據的挖掘利用僅局限于特定的系統，新系統的建立要考慮到地理空間信息的識別認證。

2.4 受到服務能力制約

當前大數據平臺能獲得多種多樣的數據，但是由于服務能力的制約，信息資源與不同行業的數據信息實現了深度融合，數據資源難以保證更有效的利用價值。一些數據資源在利用前還需要完成二次加工。資源難以結合用戶存在的差異化需求，服務層次由于不深人，數字化建設中的應用受到影響。

3 大數據發展中計算機信息處理技術的應用

3.1 設計系統

計算機針對信息處理系統的設計要保證大數據的利用效

作者簡介：周艷萍（1977-），女，江西吉安人，江西生物科技職業學院信息工程系副教授，碩士，研究方向為軟件工程、計算機軟硬件等。果，要發揮技術對管理的推動作用，保證數據系統要實現信息處理的核心作用。針對系統的設計還要考慮到成本的控制，以實現數據資源得以充分的利用。在當前技術支持下，系統的設計還要考慮到合理的數據挖掘方案，設計出適應大數據挖掘的應用系統，保證用戶可以獲得多方面的服務。此外系統還要保證數據信息處理的多樣化，用戶對于數據需求多方面的差異，而數據信息體現出多而雜的特點，數據系統要保證多種信息得以處理，保證用戶可以獲得高效的服務。系統的應用還要考慮信息處理存在的外界因素影響，信息處理隨機性影響要控制到最低水平。信息技術的利用還要保證領先，管理系統要注重更新，以控制管理風險。

系統的設計要考慮到規范體系的科學合理，保證數據資源的共享效果。數據系統要實現多種服務，針對數據的融合，實現大范圍的網絡互聯，保證大數據挖掘的效果。不同數據要實現深度融合，提升數據資源的覆蓋范圍。系統的設計還要保證信息數據的開放共享，消除信息孤島的不利影響，消除重復建設存在的浪費。

3.2 設計信息平臺

面對大數據的利用，許多行業注重了信息平臺的建設，實現了很大的發展，但是當前計算機系統處理技術受到多種因素的影響在發展中還需要解決多種問題。因此信息平臺的設計要面對多樣化的業務，信息平臺的性能還要有更高的標準。在大數據的發展中，數據的開發利用更加依賴于系統，因此信息平臺的設計要有更高的標準。信息平臺的設計要保證功能的實現，還要結合運營維護。比如平臺如果存在缺陷，可能會崩潰，導致數據發生丟失，會對數據利用造成不利影響。隨著信息技術與大數據業務的融合，需要數據平臺具有更強大的信息處理能力，信息平臺要保證功能性與可靠性，為運營維護創造有利條件。

4 大數據條件下計算機信息處理技術的發展

4.1 實現信息平臺的功能

大數據條件計算機信息處理需要借助信息平臺，因此平臺的設計是關鍵，平臺的功能要包括運營服務、數據管理、功能保障。運營服務管理要通過業務流程對信息加以處理，實現數據管理的高效;數據管理的價值體現在提升數據資源的挖掘效果，要規范框架，保證數據操作流程的合理，保證數據發揮多種作用;功能保障是保證數據平臺的安全性與可靠性，借助技術措施防范黑客、病毒對不臺的影響。數據平臺要保證技術基礎架構的可靠性，建立起有效的服務流程，保證服務效果。服務支持要有利于規范大數據的管理中，數據服務流程要結合業務，考慮到信息處理的目標，要發揮信息技術架構庫的作用，降低系統對人員的依賴性。數據平臺要結合大數據信息處理特點，分析信息處理的要點，充分考慮到數據業務處理的需求，建立運行模型，提升數據平臺的處理效率，消除處理不合理、流程不合理等制約問題，建立起高標準維護方案，保障數據信息處理的同步、安全、穩定。

4.2 提升大數據的價值

數據挖掘技術的應用基于對海量數據的抽取分析。海量數據存在噪音，不完全，具有隨機性，表達模糊。數據挖掘技術是抽取分析不同數據之間的關聯變化、數據的變化趨勢、結構存在的異常等。隨著技術的發展，數據挖掘技術的應用結合了人工智能、模糊計算、統計學、機器學習等。數據挖掘技術當前已應用于金融、科研等多個領域，比如應用于城市的規劃，用于消費行為的分析等。傳統模式下的數據挖掘基于數據倉庫，利用關系數據庫完成數據的統計分析，分析內在的關系，以提升數據的利用價值。數據挖掘要占用大量存儲的空間與計算資源。互聯網的發展中，數據規模不斷增大，傳統的數據挖掘難以保證效果，表明為效率低下;軟件硬件的應用成本較高，資源及空間占用高;體系架構薄弱，數據分析基于單一算法，難以保證普遍適用性。大數據在應用要具備使用需要利用數據處理技術，以挖掘不同的類型數據內在的價值。比如應用于金融業，借助大數據可以為商業銀行發展的起到了導向作用。在大數據挖掘的中，決策可以更加科學性與合理性。在信息技術快速發展并應用領域不斷擴大的背景下，產生了多種數據，引發了大數據技術的應用，并已應用于多個領域。大數據技術在應用與發展中，云計算技術得以發展。云計算技術的應用提升了數據信息的處理效果，數據分析可以更加高效與便利，數據挖掘保證了服務性和時效性，可以為社會發展提供多方面的數據支持。

4.3 數據的安全問題

大數據的包括了不同的實體，分別為大數據的服務商、用戶、云服務商。大數據服務商要實施借助版權認證，服務借助定義接口，參數修改要通過授權。數據庫用戶要借助ID或實名注冊。云數據服務資源依據節點綁定到公鑰系統，保證了數據的安全存儲。認證識別借助單點登錄，建立信用終身跟蹤機制，防止非法入侵。云服務的安全服務還要注重基礎設施的完善，包括云計算服務中心、硬件設備、網絡通信等。云計算要借助基礎設施推進多功能的服務平臺，云數據存儲、傳輸、計算等都依賴于基礎設施。借助云計算風險評估體系可以服務系統的潛在威脅、薄弱環節、防護方式加以動態化的風險評估。評估結果可以作為風險識別與控制的依據。云系統安全評價要針對價值資產、信息威脅、攻擊點、安全措施、潛在風險等要素，涉及云計算平臺、安全設施、存儲設施、服務協議、風險識別與防范等。要構建多層次風險評估體系，借助模糊矩陣、事件樹分析法等對服務流程加以風險評估，識別風險并采取應急措施。

5 結束語

大數據技術在發展中對于計算機信息處理技術提出了更高要求。計算機信息處理技術要結合大數據技術的應用，為數據的深度挖掘創造條件，提升信息的加工質量，實現大數據對信息化的推動作用。

參考文獻：

[1]茍陽波.大數據的計算機信息處理技術應用與實踐[Jl.數字化用戶，2018（5）： 125.

[2]么瑤.大數據時代計算機信息處理技術[J].電子技術與軟件工程，2017（16）： 257.

[3]梁凌宇.大數據時代計算機信息處理技術[J].信息與電腦，2016（18）： 139-140.

[4]楊柳.基于大數據的計算機信息處理技術研究[J].數字技術 與應用，2018（3）： 49，51.

【通聯編輯：謝媛媛】