基于大數據的計算機信息處理技術探究

徐偉偉

摘 要：隨著經濟與科技的并行發展，數據時代的到來，數據信息應運而生。由于大數據自身所具有多而小的特征，計算機信息技術才能實現對其的處理，這不僅擴大計算機信息技術的適用范圍，也提高數據的使用效率，但同時也為信息安全帶來挑戰。

關鍵詞：大數據;計算機技術;信息處理

大數據雖具有經濟價值，但并不是所有數據都能夠作為信息發揮其經濟價值，在浩瀚如煙的數據中，如何高效精準地對數據進行甄別、統計以及轉化為有序的信息是計算機信息處理技術的核心內容。除此，計算機信息處理技術還包括信息系統技術與檢索技術。在信息時代的今天，信息的處理、有序儲存以及有效地利用不僅是市場發展的基礎，也是國家與國家之間信息作戰的重要支柱，是實現作戰武器信息化的關鍵要素，也是信息作戰指揮控制和訓練方式變革的主要支撐，還是開辟新的信息作戰戰場的物質基礎。

一、大數據與計算機信息處理技術的概念

大數據是一種能夠幫助企業經營決策的資信，其所涉及的資料量，其規模無法通過人腦或者一般軟件進行統計并計算，因其具有數量多，種類復雜，實時要求高以及蘊含經濟價值大的特征，則通過計算機信息處理技術才能實現對其科學利用的目標。

大數據適用范圍廣泛。因具有經濟價值以及對市場經濟動向及時、充分反映的特征，社會中與數據相關的行業既是它的產生者，同時也是它的受益者。具體而言，包括互聯網，如社交、探索、電商;移動互聯網，如微博;物聯網，如傳感器、智慧校園以及智慧地球;車聯網;GPS;醫學影像;安全監控;金融，如銀行、股市以及保險;電信，包括通話以及短信等都與其緊密相關。

二、基于大數據的計算機信息處理技術的現狀

（一）技術現狀

由于信息數量上的急劇增加，變化速度的提升，陳舊的計算機硬件設備及其軟件都不能實現對信息的有效分析，對信息之間的聯系也不能合理的區分。主要表現為：要么處理信息所需要的時間過長，要么處理結果不能虛偽不實，出現錯誤的概率過高。

（二）信息現狀

計算機對大數據中信息處理的現狀為三方面：

第一，缺乏對個人信息的有效保護措施。大數據中蘊含大量的個人信息，通過計算機的信息處理就能形成具有商業價值的信息，對市場經濟主體具有重要的經濟效益，因此如何對大數據進行保護是社會各界共同關注的問題。

現階段計算機對大數據的信息普遍具有保護意識，但缺乏有效的保護措施。一方面針對數據安全問題沒有得到妥當的解決，仍存在公司保護數據措施不到位，導致大量客戶數據被泄露的事件頻繁發生。尤其是近年來，信息泄露事件發生率逐年升高，這也就代表著人們在享受信息技術便利的同時也在無意識的大量暴露自身的隱私。由于信息技術的共享性，人們將關注的重點放在了自身的便捷性，通過信息技術來查找各類信息，因而很容易忽略了自身信息的安全性。雖然現在眾多信息公司已經開始著手于用戶的信息安全，但是信息技術作為雙刃劍來說，在保護用戶隱私以及公司自身利益的情況下，勢必要先保存用戶的相關信息，那么由當前的信息安全狀況來看，對于數據保護依然是目前迫切需要解決的問題。

另一方面利用個人信息從事經營行為的現象嚴重。21世紀是數據的時代，在日常生活中，人們已經習慣通過使用信息處理技術進行各種問題答案的檢索，在人們運用相關軟件來解決自身問題的同時，很大程度上無法有效避免個人信息的殘留，而這些信息很容易被用作商業用途（如：廣告推銷、非法詐騙、小程序推廣等）。根據相關數據統計關于2020年第一季度立即信息投訴情況盤點信息統計，2019年電話投訴總量為750000，2020年第一季度電話投訴量為100000。2019年垃圾短信投訴總量為760000，2020年第一季度垃圾短信投訴量為80000。當中信息的內容以商家的產品推廣為主，不能有效避免垃圾信息、電話，這不僅是對個人信息安全的破壞，也會對社會經濟的有序發展產生負面影響。

第二，專業人才的短缺。大數據計算機信息處理技術是將大數據與計算機信息處理技術相結合而產生，當中既包括計算機信息處理的知識，也包括大數據的信息的專業知識。因此要通過計算機信息處理技術對大數據進行有效管理，則需要同時具備兩方面專業知識的人才。但由于大數據產業的產生時間較短，領域專業人士較少，對大數據實現計算機處理的人員以計算機專業人員為主，其能夠處理計算機信息有關的專業問題，但缺乏對大數據信息分類、分析的能力，不能有效實現大數據的經濟價值。

三、基于大數據的計算機信息處理技術的發展策略

（一）提升計算機設備，提高大數據處理質量

計算機信息處理技術自身能力的提升，是其處理好大數據的基礎。針對計算機在處理大數據時的現狀，可以從以下兩方面著手，一是計算機的硬件設備的更新，二是計算機軟件設備的優化。

具體而言，替換計算機硬件設備，提升其對信息儲存、處理分析的能力。可以將云計算代替計算機硬件設備存儲，不僅可以彌補其在存儲方面的不足，還可以縮短企業管理成本，縮短信息處理的時間;但將信息上傳到網絡，通過云計算進行儲存的方式，也就將大量個人信息存儲于無人監管的云空間，如何切實保護個人信息是實現云替代存儲的前提。

還可以針對傳統計算機在對大數據處理過程中的分析能力的欠缺，設計可編程的計算機代替傳統計算機，通過人為的編程設計，使其更加智能化，能夠根據數據統計、分類以及分析的需要，使用不同的計算機程序，完成不同的指令行為。

如依據數據的經濟價值產生過程設置不同的數據管理制度。數據經濟價值即為數據價值，其從數據資源，經歷數據資產，成為數據資本經歷三個階段。在數據資源階段對數據生產者通過源系統設置條件，保證數據的針對性，檔次范圍。在數據資產階段可以建立篩查、篩選系統，保證數據的質量，并在數據利益相關者之間共享，促進數據的實時更新。在數據資本階段，更強調對數據質量以及數據管控的考核，可以制定數據質量考核標準，分析數據質量問題以及數據更新速度等問題，考核標準主要包括數據的有效性，唯一性，完整性，準確性，一致性以及時效性。

（二）提高信息保護意識，完善數據信息保護體系

信息是數據產生經濟價值的核心要素，信息的不安全可以直接導致數據不具有經濟價值。經濟價值即商業價值，具有商業價值的信息為商業秘密，需要采取一定保護措施才能保證其具有商業價值。因此，對數據以及信息的保護是實現其經濟價值的基礎。

如何有效保護數據信息，可以采取從企業內部與企業外部兩方面的策略。

第一，從企業內部加強對企業員工以及內部人員的宣傳，提高其保護信息的意識。不論是對于商業秘密還是生產、經營過程中產生、獲取的數據信息，企業以及其工作人員、內部人員都應當承擔保密的義務，并且應當在泄露后及時采取相應的補救措施，即企業針對數據與信息應當建立事前保護措施，避免其泄露，還要建立事后補救方案，及時阻止，避免泄露的擴大化。

第二，從企業外部引進專家，建立企業內部網絡信息安全體系。企業可以組織計算機信息處理行業的專家以及社會中擅長計算機信息處理專業人士，集體對企業內部信息安全技術進行討論，再增加對信息安全保護技術研發經費的投入，必要時，可以通過設置專門的防火墻、防黑、防毒系統，避免外界對企業內網的干擾以及侵入。最后由儲備人才對企業內網實時監控，確保在第一時間應對突發狀況，避免信息的泄露。

除此之外，企業可以建立數據問責制度以及數據質量文化。責任的承擔能夠確保企業內部人員對數據的重視以及保護意識的提升。數據質量文化既能夠實現企業決策的準確高效，又能夠建立數據的管理體系。

（三）重視人才培養，建立人才儲備計劃

人才的培養決定一個行業發展的廣度以及高度。大數據數量大的特征需要計算機信息處理技術發揮統計、計算的作用，但對于數據的辨別、分類以及統計分析，僅僅依靠計算機信息處理技術是無法實現的。因此需要重視對大數據人才以及計算機信息處理技術人才的培養，將兩者相結合，建立人才儲備計劃。

在大數據未建立專業人才培養教育制度之前，可以以計算機專業人才為主，招收之后，安排其進行相關大數據統計與分析知識的培養，并為其提供完善的實踐數據與環境。這樣一方面能夠高效處理數據信息工作，能夠保障數據以及信息的安全，從而保障企業以及個人信息的安全，另一方面也能夠最大化實現數據的經濟價值，為企業經濟發展打下牢固的基礎。

具體而言，企業可以將員工進行企業內部的培訓，包括線上基礎知識掌握以及理解的培訓，以及線下數據實際操作與管理的培訓，從理論與實踐兩方面為員工提供良好的培訓資源，提高其學習效率。企業也可以將員工委托給電信學院等組織，實現人才培養計劃。

四、結語

總之，網絡信息技術的發展造就大數據產生，大數據的統計與分析又反作用網絡經濟行業的發展，兩者是相互促進發展的關系：一方面發揮大數據對經濟發展的促進作用，是數據時代的標志，也是順應時代全面發展的要求，另一方面社會發展的有序化又要求對數據及其產生的信息進行有效保護。如何既實現社會各方面的發展，又切實保護個人信息、商業信息，實現兩者的平衡發展，是亟須解決的問題。首先需要肯定大數據的經濟價值，但也要承認并非所有的數據都能成為信息，都能對經濟發展發揮促進作用，提高數據的利用率，保證數據的質量就需要提升計算機信息處理技術，對大數據進行智能化的存儲、統計以及分析歸類。同時優化計算機信息處理人員專業技能，實現對數據以及計算機的有效管理。建立信息安全內外一體體系，保護數據以及信息的安全。這樣才能暫時緩解大數據時代下計算機信息處理技術的現狀，但建立大數據計算機處理技術過程中，還存在其他問題值得我們進一步研究。

參考文獻：

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