大數據時代下計算機信息處理技術分析與思考

許華華

摘要：在“大數據”時代，計算機技術的發展加快，快手、抖音等軟件的出現，豐富了人們的生活，同時信息量也在一定的發展過程中不斷增加，每天都會產生大量的數據，必須由計算機處理，隨著數據處理技術的發展，計算機技術面臨著重大問題。為了更好地滿足人們的需求，需要加強計算機信息處理技術的改進，有效地提高數據處理能力，獲取更有價值的信息是十分必要的。

關鍵詞：大數據;計算機;信息處理技術

在現代社會，隨著計算機網絡的迅速發展，網絡在科研和生活中的使用越來越多，在使用過程中產生了大量的數據，計算機網絡技術也在迅速發展，這也是一個非常重要的問題，但大多數網絡安全事件都與這一社會特征有關，這也是為什么在眾多新技術的大數據時代，避免信息泄露非常重要的原因，確保計算機用戶的信息安全是一個重要問題。

一、大數據定義與特征

大數據是以容量大、類型多，存取速度快、應用價值高等作為特征的主數據集合，最早應用于IT行業，現階段正快速發展成為對數據量大，來源分散，格式多樣的數據進行采集、存儲與分析，從中發現新知識、新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。大數據必須采用分布式結構，對海量數據進行分布式挖掘，借助云計算進行分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。大數據僅用于確定信息提供和優化過程，更新方法復雜。大數據時代的出現與信息技術的飛速發展息息相關，以大數據為背景，用戶可以知道自己的使用地點、使用頻率、使用類型。使用用戶畫像，用戶畫像的使用場景較多，用戶畫像能夠挖掘用戶興趣、偏好、人口學統計特征，提升產品服務，提升企業利潤。最后，根據網絡技術的組織導入結果，創建了一個大型數據庫，以便于檢索更詳細的信息[1]。大數據具有以下四個特點：一方面是大數據規模大，最大限度地提高社會幸福感和發展水平，為維護數據信息提供技術支持。在大數據的處理中，處理的信息量和數量都很大，二是種類繁多，大數據本身的數據類型與各種數據源不同，三是時效性強，數據采集量大，信息可以及時返回組織，最后是信息的低密度低，在大數據時代，計算機科學要處理大量的信息，但是有效的和有價值的信息所占的比例很小。進行數據挖掘，分析每個數據，從大量的數據中找到規律，將數據所含的規律找出來。

二、大數據時代下計算機信息處理主要技術重要性

（一）大數據時代計算機信息處理技術

為了保證計算機信息處理的質量，首先要采集與整理信息，大型數據網絡中的信息并不都是有效信息，有效的信息過濾作為信息處理和管理的基礎，是信息處理的重要組成部分。其次，根據采集數據的處理現狀，將其分為離線處理和在線處理。如果數據分析結果需要實時性能，則使用spark和flink進行在線處理，如果只能獲得數據分析的結果，例如用HDFS采集日志數據，用MapReduce和ELK等進行分析。由于收集了大量信息，信息處理可能會很困難，如何存儲信息，保證信息安全成為問題。由于對信息資源的依賴，用戶可以存儲信息滿足自身需求，數據管理的數據很難聚合，因此信息技術也要適應數據的特點，而隨著大數據時代的到來，社會數據越來越多。傳統的數據存儲技術不能滿足當前的要求，如果采用傳統的存儲方法，將浪費大量的計算機資源，為了保證信息存儲的效率和質量，大數據環境中的信息采用了以前的存儲方法，有其自身的屬性。數據與價值的關系可以通過簡單的交換和相互影響來建立，這種情況可能使信息用戶能夠更好地了解數據的狀態。當管理員試圖確保數據安全時，不僅需要分析單個數據，而且還需要分析所有數據相關數據的安全性，研究和開發信息安全系統對于應對環境變化尤為重要，導致管理變得困難，制定定期培訓制度，不斷完善現有信息安全技術。

（二）大數據時代下計算機信息處理發展方向

大數據時代的出現，使得計算機信息處理技術變得越來越復雜，信息量也在不斷增加，計算機信息處理技術變得越來越重要。當前信息處理技術相關政策還不完善，法律適應了當今生活的需要，計算機設備無法實施，改造和現代化步伐緩慢。因此，數據和信息處理系統必須在以下兩個領域共同努力：一是加強對云數據處理研究的支持，云數據使基于云計算商業模式應用的數據集成、數據分析、數據整合、數據分配、數據預警技術與平臺的總成，適應這一層次的數據管理，最大限度地減輕目標客戶的壓力，加強對云數據研究的支持，提高數據覆蓋率，提高數據處理質量。其次，計算機硬件本身在一定程度上與主業務分離，由于計算機本身的硬件限制，數據處理的開放性得到了提高，對數據處理的影響也降低到最小。將數據信息轉換為密碼文本是大數據時代信息保護的一種方法。為了達到良好的加密效果，技術人員需要掌握信息安全保護技術、信息采集加工和傳輸，才能達到數據存儲和傳輸安全的目的[2]。在這種情況下，技術人員可以承擔兩個方向，首先，技術人員必須花費大量的時間和精力研究加密，因此，支持數據存儲的加密，并能取得良好的結果。其次，技術人員需要對密碼文本算法進行加密，以進一步提高信息數據的安全性，獲得雙重安全保障，并能有效解決大數據下的信息安全問題。大數據下的信息安全的提升，不僅能夠讓人們的隱私得到保護，使得人們能夠更為放心地使用大數據發展的產物，呈現出和諧的社會發展狀態。還能夠提升企業發展過程中的信息資料的安全性，使得越來越多的企業能夠選擇大數據下的存儲方法，信任大數據，改變原有的信息存儲和管理模式，為計算機的發展提供更多的依托力量。

三、大數據時代下計算機信息處理技術面臨的機遇與挑戰

（一）面臨的機遇

數據挖掘有助于提高決策水平，許多企業在收集了大量數據后，普遍面臨著“數據量大、信息量小”的問題，這是數據準備階段的一個問題，大多數物理數據庫相對簡單，但不足以輸入數據和統計數據，冗余的數據不能快速準確地提供有效的信息，也不能從數據中收集到更有價值的信息，因此目標規則不能反映這一原則。如果能夠及時、準確地分析目標群體在這一領域的做法和關注點等大量數據，專家就會做出適當的決策，緩解群體的壓力，提高效率，提高基本競爭力，接受團體的命令[3]。如果要搜索瀏覽器標題，可以輸入一些關鍵字，在關鍵字的末尾顯示前綴和選項，以及漢語拼音，搜索第一個關鍵字，通過在瀏覽器中大量記錄和分析用戶的“動作策略”數據，大幅度提高連接速度，讓更多的網絡用戶無一例外地使用這個檢索站點。互聯網是通信系統的精髓，是傳遞信息的高科技技術，當今社會所使用的新興產業，如計算機技術，作為新興產業的重要組成部分，往往應用在復雜的IT和網絡系統中，在大數據時代，物聯網創造了許多新興產業，完善信息化養老制度，普及基礎IC卡，多功能電子貨幣兌換方便，取代以往的首月現金紅包和流行的電子信封，是有效利用大數據和云服務人性化標準的基礎，新形勢下的云服務浪潮幾乎不可避免。

（二）面臨的挑戰

在大數據網絡越來越普及的今天，信息安全變得越來越重要，大公司的信息保護和所有互聯網用戶的個人數據安全顯得尤為重要，我們需要檢查網絡信息以確認信息的真實性。然而，由于疏忽大意，個人隱私受到侵犯，信息被非法獲取，信息安全問題和人身財產損失時有發生。要想保證信息安全，國家應該制定更全面的法律規定，可以通過應用支持適當的安全技術的發展，人們也可以保護隱私。在大數據時代，我們不僅需要技術人才，更需要管理人才，大數據時代就是技術時代。當然，技術人員是引以為豪的，施展才華也需要一定的時間，對于這樣一個發展中的行業來說，人才當然很多，重要的是管理人員要比技術人員少。在快速發展的社會中，經驗主義代表了大數據時代的邊界。例如，許多管理者抱怨說，“90后”相對無法利用以前的激勵措施，雖然上下級、同事和下級之間的溝通并不是不健康的，但管理者需要不斷更新自己的知識庫，掌握大數據方法，隨時找到合適的解決方案。這需要一個漫長的演進過程，大數據技術及相關理論的發展時間較短，內容復雜多樣，因此人們對學習相關理論知識的要求非常高。在從事計算機工作的員工中，也有人不理解大數據的深層含義。由于計算機行業的許多員工跟不上時代的發展，計算機行業的人才短缺問題日益嚴重。對用戶權限進行適當而強大的訪問控制管理，是解決大數據下信息安全問題的第一步，也是重要的一步。為此，技術人員可以從兩個方向入手，其中之一就是訪問控制，可以通過加強信息訪問控制來監測信息流動，如果發現安全問題，可以有效縮小檢查范圍，提高信息安全。第二，設置白名單和增加堡壘機，需要處理與用戶隱私相關的數據，通過加密方式處理用戶名、手機號碼等數據，或者直接刪除這些隱私數據。大數據分析重視整體分析的結果和傾向，由于不關注個人數據，所以這樣的處理不僅保證了數據的隱私性，還保證了數據加密的延遲最小化、資源消耗最小。構建能夠投入一定財力和精力來提高計算機安全性的完整計算機信息安全系統，并讓許多專家參與其中，加強信息安全管理，確保信息安全避免非法者盜取用戶的個人信息。

四、大數據時代下計算機信息處理技術應用

（一）信息采集技術的應用

大數據環境中的信息有其獨特的屬性，數據和價值之間的關系是通過簡單的交換產生的，有時相互影響，這允許信息的用戶更好地了解數據的狀態。但是，如果數據傳輸出現問題，其他數據也會出現問題，結果不可預測，管理者希望確保數據的安全性，不僅要分析個別數據，還要分析全部數據，必須確保所有與數據有關的數據的安全，因此開發一個適合用戶環境的信息安全系統尤為重要。同時，要加強對有關部門人員的培訓，制定定期培訓制度，不斷完善現有信息安全技術，信息采集技術在各個領域的應用越來越普遍，信息采集技術的進步帶動了電子信息產業的發展，對收集到的信息進行分析和處理[4]。如上所述，信息采集技術的發展關系到計算機在實踐中的運用，信息的收集是一個復雜的任務，信息數量與種類復雜多樣，要想滿足發展需求，現在可以根據大數據時代的信息收集技術來收集信息，在實踐中，我們可以根據信息的特點為不同類型的數據設計數據庫，方便了信息的使用，為大數據技術的發展和完善提供了一定的幫助。

（二）信息存儲技術的應用

隨著大數據時代的到來，信息存儲與數據的可存儲成為人們關注的重點，提高計算機信息存儲技術刻不容緩。采用更加科學的數據存儲方法，便于收集數據、讀取數據，保證信息的安全性[5]。提高信息存儲能力，這一現象涉及到多個領域，并且變得越來越迫切，傳統的信息存儲技術往往以小數據量為目標，存在存儲容量低的缺點，為了解決這個問題，先進的信息存儲技術可以優化大數據量的存儲，彌補現有信息存儲技術的不足。

五、大數據時代下計算機信息處理技術發展趨勢

云計算網絡的出現與計算機有著很大的聯系，兩者對社會有著重要影響，計算機網絡與計算機設備的連接對計算機發展有著重要作用。大數據的出現，使得計算機不能滿足大數據處理需求，而在以往的數據處理體系結構中存在許多問題[6]。計算機的需求，特別是新應用的需求已經超過了數據，在大數據時代，計算機設備的發展速度遠遠超過了傳統的基于靜態設備模型的計算機網絡技術。在應用方面，數據中心反應不好，現有網絡不能成為可編程基礎設施。隨著云計算網絡的發展，企業和政府對網絡的需求不僅僅是網絡中心，同時網絡模型也具有快速、一致的特點，網絡軟件具有編程靈活、響應快、云計算向連接方式轉變、改變云處理網絡等重要優勢。該技術不僅具有較高的存儲容量，而且具有服務器能夠執行的完整的計算和數據處理功能，避免了計算機數據處理速度慢、效率低等問題。隨著云數據處理網絡的不斷完善和發展，信息處理技術越來越快、效率更高、更復雜、更受歡迎。

在大數據時代，整個數據系統通過網絡連接起來，存儲在PC機上的數據通過互聯網傳輸到計算機網絡平臺，網絡本身就是一個開放的平臺，任何人都可以在平臺上獲得自己喜歡的信息，在大數據時代，不法人員通過大量數據分析，非常容易獲得個人數據與機密，安全是計算機技術發展的方向[7]。在現代社會，計算機安全并不是一種建立在數據安全的形式，是要通過優化真個數據系統來保證數據安全性，實現大數據下的信息安全性的提升。

結語

大數據時代的出現帶來了多樣化的發展，增加了人們工作和生活的機會。很容易看出，數據讀取和數據安全性帶來了一些潛在的風險，人們對計算機信息處理技術的不斷發展提出了更高的要求。本文以大數據時代和計算機信息處理技術理論為基礎，從需求和難點兩個方面分析了計算機信息處理技術的發展需求和改進，并提出了建議和措施，希望能夠對計算機信息處理技術的發展和應用起到一定的作用。

參考文獻

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[2]熊勇.大數據時代背景下計算機信息處理技術分析[J].電腦知識與技術，2021，17（01）：32-33+40.

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[4]陳俊杰.大數據時代下計算機信息處理技術分析[J].信息記錄材料，2020，21（12）：197-198.

[5]李昭.大數據時代背景下計算機信息處理技術分析[J].數碼世界，2020（11）：80-81.

[6]屈永斌.“大數據”時代背景下計算機信息處理技術的實踐思考[J].計算機產品與流通，2020（09）：139.

[7]李天驕，褚金忠.大數據時代背景下計算機信息處理技術分析[J].大眾標準化，2020（14）：77-78.