大數據背景下計算機信息處理技術分析

孔玉玉

一、 引言

隨著我國社會經濟的快速發展,人們生活水平得到了顯著的提升,信息技術也得到了飛速的發展。計算機信息處理技術作為信息化時代發展的重要技術手段,對人們生活、工作、學習等方面產生了非常重要的影響。在大數據背景下,計算機信息處理技術已經成為計算機科學研究中一項非常重要的研究方向。基于此,文章將從大數據背景下計算機信息處理技術的主要優勢以及具體應用進行分析,以期促進計算機信息處理技術在我國社會發展中更好地應用。

二、 大數據和計算機信息處理技術的概念及特征

隨著互聯網技術的發展,在互聯網時代背景下,網絡數據信息的處理與分析工作變得越來越重要。大數據是指在傳統數據基礎上,增加新的數據類型和維度,使其在容量上實現倍增。目前,大數據主要包括傳統數據和結構化數據兩種形式,其中結構化數據指的是數據庫、電子文檔、圖像等形式;而傳統數據主要是指文本、音頻、視頻等形式。從大數據的特征來看,其具有以下特征:第一,數量巨大。大數據主要是指以網絡為媒介,以計算機技術為基礎的海量信息。第二,類型多樣。大數據當中既有傳統意義上的數字信息,也有結構化數據和非結構化數據等類型。第三,來源復雜。大數據當中既有來自互聯網的信息數據,也有來自企業、政府等各個行業的信息數據。第四,價值密度低。大數據當中既有大量的文本信息和圖片信息等數字化信息,也有大量的音頻、視頻等非數字化信息。第五,速度快。在大數據當中可以通過數據挖掘和分析來預測未來發展趨勢。因此,在大數據背景下,計算機技術在其中扮演著重要的角色。基于此背景下,應該積極探究大數據技術在計算機信息處理中的應用策略,使計算機技術更好地服務于社會經濟發展。

三、 大數據背景下計算機信息處理技術應用存在的問題

雖然大數據時代下計算機信息處理技術得到了較好的應用,但仍然存在諸多問題,主要表現在以下幾個方面:第一,大數據背景下計算機信息處理技術存在安全性問題。數據在計算機系統中進行傳輸,如果傳輸過程中出現錯誤,將會導致大量數據丟失,甚至會引起系統癱瘓。如果系統中存儲的數據出現安全問題,將會影響大數據信息處理的準確性和完整性。

第二,計算機信息處理技術存在滯后性。大數據時代下計算機信息處理技術得到了良好的應用,但仍有部分企業在實際發展過程中對計算機信息處理技術的應用不夠重視,導致企業發展過程中缺乏專業人才支持,無法對新技術進行有效應用。同時在大數據背景下,計算機信息處理技術在實際發展過程中所涉及的領域和范圍也在不斷增加,如果企業對新技術不能進行有效應用將會影響企業發展。由于缺乏專業人才的支持,大數據背景下計算機信息處理技術存在片面性。大數據背景下計算機信息處理技術在應用過程中無法對所有數據進行有效分析和處理,企業在實際發展過程中需要投入大量資金用于維護和更新設備,增加了企業運營成本。

第三,企業信息化建設與大數據發展不匹配。在大數據背景下計算機信息處理技術得到了良好的應用,但仍有部分企業在發展過程中缺乏對信息化建設的重視程度和資金支持,導致信息化建設與大數據發展不匹配。同時在大數據背景下計算機信息處理技術應用過程中對信息安全問題缺乏有效的管控,使企業在實際發展過程中面臨一定的安全隱患。

四、 大數據背景下的計算機信息處理技術分析

(一)云計算技術

云計算技術是一種新興的技術,是將許多計算機系統集成在一起的一種新型計算方式,其特點在于可以讓計算機系統的資源共享,通過網絡可以進行計算,且無須擔心計算機系統的存儲容量不足的問題。云計算技術可以為用戶提供豐富的應用程序,同時在用戶需要使用相關程序時,可以通過網絡來進行獲取。在大數據背景下,云計算技術將會是未來發展的趨勢,在云計算技術中將會有大量可供人們利用的資源,其中包括存儲空間、網絡基礎設施以及安全和維護系統。在云計算技術中還包含了許多管理人員和計算機系統的知識和經驗。但是云計算技術還存在一些缺點和不足之處。首先,云計算技術目前還沒有統一的標準,在不同地區和國家所使用的云計算技術標準不同,這樣就會給人們提供不了統一、便捷和安全的服務。其次,雖然目前人們對云計算技術非常關注,但是對這項技術所帶來的實際應用并不了解,很多用戶在使用這項技術時不知道該如何進行操作。最后,在云平臺中存儲數據量較大時,容易造成計算機系統運行效率降低。由此可見,云計算技術在未來發展過程中還需要不斷完善和發展。除此之外,我國有關部門應該根據實際情況來對云計算平臺進行不斷優化和改進,使其能夠符合用戶需求。同時國家也應該加大對云計算平臺建設資金方面的投入力度,使其能夠更好地適應我國大數據背景下所應用的云計算技術。

(二)數據挖掘技術

數據挖掘是一種對數據信息進行挖掘、歸納、分析和利用的過程,而在大數據背景下,數據挖掘技術的應用范圍也越來越廣,其應用程序也越來越復雜。在計算機信息處理過程中,數據是一種非常重要的信息資源,如果不能將這些數據充分利用起來,就會浪費大量的人力、物力和財力。而數據挖掘技術就是將這些數據進行挖掘和處理,從而有效地提高信息的利用價值。數據挖掘技術是一種成熟的信息處理技術,其能夠對大量的數據進行有效分析和利用。在對數據進行挖掘的過程中,需要注意以下幾點:首先,數據采集。在對數據進行挖掘之前,需要對海量的數據進行采集,如果不能將這些數據采集完整,將會影響數據挖掘效果。其次,數據分析。在對數據進行分析之前,需要對與數據相關的信息進行提取和處理,從而可以使數據挖掘程序更好地利用這些數據。最后,數據挖掘結果。數據挖掘技術在對大量的數據進行分析時會發現其中存在的規律和特征。在對海量的數據進行挖掘之前需要將其進行分類和整理,通過這種方法可以使數據挖掘結果更加精準。數據挖掘技術主要包括聚類、關聯規則挖掘、分類和回歸等技術,在大數據背景下還可以利用信息系統中已有的知識來發掘新知識。

(三)智能搜索技術

在大數據背景下,計算機信息處理技術得到了全面發展,與此同時,人們對計算機信息處理技術的要求也逐漸提高。因此,在大數據背景下,為滿足人們的需求,提高計算機信息處理技術的水平和質量,智能搜索技術被提出。智能搜索技術是一種通過人工智能進行相關信息搜索的技術手段,是一種新興的計算機信息處理技術。與傳統的搜索引擎相比,智能搜索技術不僅具備海量數據檢索能力、數據篩選能力等優勢,而且還具備強大的智能化搜索功能。由于智能搜索技術能夠實現對海量數據進行科學分析和處理,在大數據背景下其具有廣泛的應用前景。首先,智能搜索技術能夠將用戶從大量繁雜的數據中快速、準確地提取出需要的信息。其次,智能搜索技術能夠通過對用戶所提供信息進行智能化分析和處理,從而實現對用戶需求的有效滿足。最后,在大數據背景下運用智能搜索技術進行信息檢索時可以有效提高計算機信息處理能力。從理論上講,智能搜索技術可以實現對用戶需求進行快速、準確的提取和分析;從實踐上講,智能搜索技術能夠實現對海量數據進行科學、準確的處理。因此,在大數據背景下運用智能搜索技術不僅可以滿足人們對計算機信息處理能力的需求,而且還能有效提升計算機信息處理水平。

(四)信息管理技術

計算機信息處理技術發展到今天,已經形成了比較完整的體系,包括計算機數據處理技術、計算機信息安全技術、計算機網絡技術等,其不僅可以保障信息系統的正常運行,還可以確保信息系統安全穩定。在大數據時代,由于互聯網上的信息量大,信息傳輸速度快,為了提高企業的核心競爭力和綜合實力,需要對大量的信息進行處理和分析,并對這些數據進行分析、挖掘。這就需要計算機數據處理技術和計算機網絡技術的結合應用,有效提升企業的數據處理效率和質量。在大數據時代背景下,企業的經營與發展與大數據息息相關。企業引進信息管理系統可以實現對信息的收集、整理、儲存等功能。對于企業而言,在經營過程中遇到各種數據問題時,可以及時解決。因此,在大數據時代背景下,為了有效提升數據處理效率和質量,需要對計算機信息處理技術進行研究與分析,為企業信息化發展奠定良好的基礎。

(五)智能終端技術

智能終端是大數據背景下的重要組成部分,在一定程度上推動了大數據時代的發展,有效提升了計算機信息處理技術的水平。智能終端技術可以通過計算機軟件和硬件,實現對各種信息資源的有效控制,為計算機信息處理提供有效數據支持。其中,計算機軟件是指能夠運行相關軟件程序的硬件設備,是指由計算機硬件和軟件構成的有機整體。在大數據時代下,數據處理技術對各種信息資源進行有效整合和有效控制,通過對各類數據信息資源的整合和控制,提升了數據處理技術的整體水平。另外,由于數據信息資源具有多樣性、復雜性等特點,其在存儲、傳輸等方面均存在一定的問題。針對上述問題,可以通過智能終端技術有效解決數據信息資源處理過程中存在的問題。智能終端技術具有較高的智能性,能夠與其他系統實現融合。在大數據背景下,對智能終端技術進行合理應用可以有效提升計算機信息處理技術水平。與此同時,智能終端技術還可以實現對各類數據信息資源的有效控制,保證數據信息資源得到更好地利用與控制。

(六)軟件開發技術

軟件開發技術是在計算機信息處理技術中重要的一項技術,目前我國已經在軟件開發方面取得了很大的進步,而且已經有很多優秀的軟件開發公司,能夠將計算機信息處理技術和軟件開發技術進行良好的融合。在計算機信息處理中應用軟件開發技術能夠有效提升計算機信息處理的質量和效率。軟件開發技術可以分為三種類型:第一種是源代碼編程;第二種是二次開發;第三種是自主研發。源代碼編程方式主要指的是在計算機中直接編寫程序,源代碼編程方式主要是指在計算機中使用統一編譯器,對程序進行統一編譯,從而使計算機程序能夠適合于不同平臺和設備,同時也可以提高計算機程序的兼容性。二次開發方式主要指的是對源代碼進行重新修改。二次開發方式是指通過對源代碼進行修改,從而實現不同系統之間的數據共享,這樣可以使計算機程序更加穩定,并且也可以降低開發成本。二次開發方式主要分為三種:第一種是應用程序接口(API),這種方式主要是通過對源代碼進行修改,從而使計算機程序能夠實現和其他軟件系統進行良好的連接和共享,同時也可以使計算機程序更加穩定;第二種是應用軟件自帶的應用程序接口(API),這種方式主要是指在計算機中使用統一編譯器,然后通過對源代碼進行修改,從而使計算機程序能夠實現與其他軟件系統進行良好的連接和共享;第三種是通過將應用程序封裝成函數,可以使計算機程序具有更強的靈活性。

自主研發技術主要是指利用計算機硬件和軟件結合,從設計到實現整個過程都是由自己完成的,在開發的過程中,能夠充分發揮計算機的優勢,有效彌補其不足。在進行自主研發時需要遵循以下幾點原則:第一點是必須要有一個完善的研發團隊;第二點是自主研發必須要具有一定的經驗和技術水平;第三點是必須要保證自主研發的軟件能夠滿足客戶需求;第四點是必須要確保自主研發的軟件能夠及時地進行維護和更新。自主研發技術在軟件開發過程中應用廣泛,但這種技術開發出來的軟件質量和穩定性都比較差,在實際應用過程中還需要進一步優化。

(七)網絡安全

隨著信息技術的發展,大數據技術得到了迅猛發展。大數據技術是一種多源異構數據的集成與分析的綜合技術,是以海量數據為基礎,在大數據處理平臺上進行采集、存儲和管理,對數據進行清洗、轉化、融合、挖掘和分析,實現數據價值的一種新技術。計算機網絡安全的保護是一項復雜且長期的工作,不僅需要各個部門的協同合作,更需要國家和社會各界人士的共同努力。如今,在大數據時代,信息安全問題變得愈發突出。在這種形勢下,如何有效地保護網絡信息安全成為信息安全管理工作中重要的任務。大數據時代對計算機信息處理技術提出了新的要求,大數據技術作為計算機信息處理技術的重要組成部分,已經成為社會各界關注的熱點話題之一。雖然在大數據背景下計算機信息處理技術取得了巨大成就,但不可否認的是仍然存在著諸多問題和不足之處。這就需要我們不斷加強計算機信息處理技術的研究和應用,提高計算機信息處理技術的有效性,促進大數據時代下計算機信息處理技術的進一步發展。

五、 結論

在大數據背景下,計算機信息處理技術得到了全面發展,其作為一種新型的信息處理技術,具有強大的數據分析能力,能在不同領域和不同行業中得到廣泛應用,為其發展提供了巨大的發展空間。基于大數據背景,計算機信息處理技術得以進一步發展,并逐步應用到我國各行各業中。但是在實際應用過程中,還存在著諸多問題,如計算機信息處理技術相關標準不夠完善、計算機信息處理技術人才匱乏、計算機信息處理技術安全防范意識不強等。對此,相關部門和人員應該結合大數據背景下的計算機信息處理技術現狀和問題,有針對性地采取措施予以解決,以提高計算機信息處理技術水平和應用能力,為我國社會經濟發展提供強大的動力支持。