基于大數據的計算機信息處理技術分析

于建建

摘要：隨著先進信息技術的不斷發明和應用，當前階段社會發展過程中，科學技術正在扮演著越來越重要的角色。這不僅推動了產業的發展和行業的進步，也為國家和民族的長遠發展提供了重要動力。現階段，我國很多行業已經將計算機作為主要的發展動力，在生產過程中扮演著重要的角色。面對愈發普遍的電子計算機信息工程應用，要想實現其最大價值，發揮其積極作用，就需要以科學有效的方式對計算機信息處理技術進行應用管理。因此對計算機信息處理技術大數據時代應用進行研究與分析，具有顯著的現實意義。

關鍵詞：大數據;計算機信息處理技術

中圖分類號：TP3文獻標識碼：A文章編號：1672-9129（2020）13-0022-02

引言：在智能化、大數據時代下，人們的生活、工作及學習模式也發生了改變。大數據在數據收集、存儲以及海量數據挖掘的作用下，滿足了人們的多元化需求。在大數據時代，由于海量數據席卷而來，若計算機設備及信息處理技術不進行升級創新，必然無法快速地運轉大數據時代下的海量數據，這就降低了用戶對計算機網絡信息的使用體驗，還會面臨計算機網絡信息出現泄密或丟失等威脅。在大數據背景下，計算機信息處理技術如何做好信息安全防護與有效運用，至今都是一個值得不斷探討的問題。

1大數據的特點

對大數據時代的分析，使得技術人員能夠快速轉變思路，在掌握大數據時代相關特點的基礎之上，為計算機信息處理技術的創新性發展奠定了堅實思想基礎，保證了相關技術調整優化工作開展的針對性。大數據技術作為新型的信息處理手段，能夠在一定的時間周期內，對各類軟件運行過程中產生的數據，做好挖掘、匯總以及處理工作，進而在較短的時間內，快速展現數據的特性，把控信息規律，對于相關決策、管理以及服務等活動的提供了必要的技術支持。隨著大數據技術體系的逐步成熟與完善，人類進入到大數據時代。大數據時代在新信息處理方面主要表現在數量體量大、處理環節復雜、處理流程快捷等幾大方面，呈現出與原有信息處理方法不同的技術特點。為保證信息處理與數據挖掘的有效性，提升信息使用成效，充分滿足經濟發展、服務管理工作的各項要求，大數據時代在信息處理環節表現出明顯的快捷化特性，保證了信息處理的實時性。

2計算機信息處理技術在大數據時代中的應用價值分析

在大數據時代，計算機信息處理技術工程具有十分顯著的應用價值。不僅僅有利于顯著提升企業的競爭力，實現企業的跨越式發展，而且對于當前階段提升企業的管理效率也具有積極的作用，可以促進企業轉變管理觀念，更好地引進先進科學技術，培養專業化人才。最后，信息電子技術工程的發展還有利于推動國際化進程，促進全球經濟發展，使得各行各業都能呈現出更加有序，良好的發展態勢。

3大數據為計算機信息處理技術運用帶來的挑戰

3.1計算機信息安全性要求更高。大數據背景下，越來越多的人們運用計算機網絡信息技術，并對計算機網絡信息的安全性有著越來越高的要求。這主要是因為，人們在虛擬的網絡環境中進行購物和支付，一旦計算機網絡信息安全性極低，必然會威脅到用戶的財產安全。所以，在大數據背景下，只有保證了計算機網絡信息的安全性與私密性，才能從根本上為計算機用戶提供服務。

3.2人才的專業技能要求更高。在大數據環境下，由于每時每刻都有海量數據產生，這就對網絡信息處理技術有極高的要求。專業人才在應用網絡信息處理技術時，必然也要有大量的知識儲備與專業的工作技能，確保大數據環境下計算機網絡信息的安全，也要依據計算機網絡信息處理的實際情況，積極地構建計算機信息處理與防護技術，全力保護數據網絡信息，保障計算機用戶的根本利益。

3.3計算機防御能力要求更高。由于計算機很容易受到黑客的攻擊，竊取計算機設備上的網絡信息。黑客攻擊極易造成計算機網絡癱瘓，并導致計算機用戶丟失數據，進而面臨著經濟或者是數據上的損失。如果是商業競爭領域有數據泄露的情況，必然會面臨著企業發展困難的困境。在大數據時代下，計算機信息處理技術運用中，必然要全力避免黑客盜取信息，擁有超強的防黑客功能。由于網絡的開放性，很容易隱蔽起來的病毒長期潛伏在計算機中，導致計算機用戶信息極易泄露。因此，大數據時代下，計算機信息處理技術運用中應提高計算機防病毒能力。

4大數據時代下計算機信息處理技術的具體應用

4.1特征性數據分析法。特征數據分析也是數據挖掘技術中的一種十分可行的方法。該方法不僅可以實現整體數據信息的集成和分析，而且可以擴展到特征性分析的高級層級，從而可以有效的挖掘出具有實用價值的信息和數據內容。總體而言，特征性數據分析方法是一種全面、快速的分析方法，在這種情況下，可以有效地解決了一些數據資源的問題，因此這種研究分析方法已成為當前許多行業的學者主要研究方向。而一些相關的設計師在分析特定的分析應用過程中，還將不斷的提出其他的不同特性的數據分析方法。舉例說明，在相關的數據收集過程中使用了人工神經網絡，于此同時，也可以在數據終端中逐步構建神經網絡中，及時使用了這種方法可以用來收集相關的信息技術內容。

4.2數據挖掘技術。大數據環境下，人工智能處理技術通過處理信息，把海量數據經過一系列處理后變成人們需要的信息資源，為人們提供數據服務。在數據挖掘系統技術的應用中，基于仿生學原理，把數據處理過程和人類思考方式相結合，實現數據的統一化管理，用以完善和指導人類的行為。應用數據挖掘技術時，應選取十分有效的數據資源，刪除和清理冗余和無效的數據信息，綜合分析數據信息，確保選取的數據信息能得到充分的應用。分析和評估數據信息后，再有效地發揮出數據信息的功能作用。基于人工智能技術下數據挖掘過程，需要涉及多方面計算機處理技術，如聚類、決策樹及神經網絡等。在大數據背景下，實施計算機信息處理技術，就要依據數據挖掘技術的應用方向劃分不同的簇群。K-means算法就是一種常見形式，在計算中確定制定簇群的具體數量，然后在簇群中把源數據轉化為中信書局，進而明確計算機項目，實現數據信息的收集與處理。計算源數據與簇中心過程中，既能限定數據范圍，又優化了數據信息處理的性能，實現了數據訊息的有效生成與轉化。

4.3云存儲技術。所謂的云存儲，主要是由多個存儲設備構成，有著集中群功能和分布式文件系統的優勢，其構建的信息處理網絡更加完善，實現了信息處理技術與數據的有效融合。云存儲技術發揮著大數據存儲功能，可有效保存大量的數據。在大數據背景下，計算機網絡信息處理過程中，必然要及時地處理和分析大數據集，結合用戶需求為用戶提供數據信息。這時候，云存儲系統以極強的吞吐能力，快速傳遞數據，可高效管理大數據集。大數據時代下計算機信息處理過程，要實現數據處理的任務，也要更好地存儲計算機產生的海量數據，充分地發揮出云存儲技術優勢。

4.4計算機信息安全技術。在計算機信息處理技術體系中，計算機信息完全技術能發揮保障作用，隨著當前科技的迅速發展，人們在生活與工作已經離不開計算機與互聯網，計算機技術給人們的生活與工作帶來了很大的便捷，但是隨之而來的是逐漸凸顯了信息安全問題。在大數據時代背景下，人們的信息所處的狀態為透明化，由此使得人們信息安全很難得到保障。與以往相比，當前計算機病毒、攻擊等安全問題所帶來的后果更加嚴重。蘋果公司iCoud泄漏事件，不僅給蘋果帶來的很大損失，說明在當前大數據時代下，我們首先要將信息安全保護工作落實到位，其直接關系到人們的利益。所以，我們應在信息安全技術的研發方面下功夫，在這方面加大資金的投入，開發出一些新的信息加密方法，通過將其應用于到實際當中，使得信息安全技術的整體水平顯著提高，從而在一定程度上防止出現信息安全問題的發生，有效保障信息安全。

5未來發展的展望

5.1優化計算機信息處理流程。大數據時代背景下計算機信息處理技術在創新發展的過程中，技術人員需要結合計算機信息處理技術的類別以及信息處理環節暴露出的問題，采取必要的技術手段，依托大數據，優化計算機信息處理流程，通過流程再造，縮短信息收集、處理周期，在保證計算機信息處理成效的基礎上，壓縮處理成本，提升資源的利用率。以這一思路為導向，要充分利用大數據技術的優勢，針對計算機信息處理技術環節暴露出的問題，補齊技術短板，進而將大數據技術與計算機信息處理技術有機結合起來，形成強大的技術聯動，打造最優化的計算機信息處理方案。

5.2云計算與網絡技術的應用。在使用云計算技術推動計算機信息處理技術發展創新環節，技術人員可以充分利用云計算技術，對現有的計算機信息處理技術體系做好更新優化工作，形成完備的信息處理技術框架，為后續相關信息數據技術的研發、應用提供技術支持。在這一思路的指導下，技術人員要結合大數據時代背景下計算機信息處理技術的發展創新要求，以云計算技術為框架，積極開展云計算技術的優化工作，滿足不同用戶的使用需求，實現數據的快速發掘，并且將計算機信息處理過程中，系統編輯存在的問題，推動云計算技術與計算機信息處理活動的有效銜接。

結語：綜上所述，在大數據時代中，計算機信息處理技術的應用具有十分顯著的意義。要想促進其良好發展，就要重視其應用策略分析，首先需要重視信息傳遞階段的管理，使得信息傳遞具備安全性和高效性，其次需要重視信息技術工程的安全管理，防止信息泄露與信息流失，最后需要加強信息共享階段的管理，使得信息共享擁有一個良好開闊的環境。

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