大數據環境下計算機信息處理技術研究

摘要：大數據技術與計算機信息處理技術的迅猛發展，推動了信息時代的到來。在信息時代，海量結構化和非結構化數據的涌現，使得計算機信息處理技術愈發顯得重要。該技術通過數據收集、存儲與分析，確保了網絡的高效運轉，并推動了科技的進步。文章闡述了大數據及計算機信息處理技術的內涵，分析了大數據背景下計算機信息處理技術的種類、特點及其應用問題，進而提出了相應的提升路徑，以供參考。

關鍵詞：大數據；信息處理技術；數據挖掘；數據安全

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）27-0066-03

隨著信息技術的快速發展，互聯網應用日益普及，海量數據不斷涌現。如何高效地進行數據處理，已成為信息時代亟待解決的關鍵問題。計算機信息處理技術能夠有效挖掘信息數據的價值，實現數據的合理應用。面對大數據時代數據量激增的挑戰，我們必須不斷優化和創新計算機信息處理技術，以提高信息處理效率和質量，從而增強數據的服務能力。

1 核心概念

1.1 大數據

大數據（Big Data） ，又稱巨量資料，指的是數據規模龐大到傳統處理軟件難以應對，且在合理時間內難以實現有效提取、管理和處理的，對行業決策具有輔助作用的資訊集合。大數據是科技發展背景下的熱點技術之一，其具備數據體量（Volume） 大，數據形態多樣（Variety） 、價值（Value）密度較低、數據處理速度（Velocity） 快以及數據真實性（Veracity） 存疑等特性。利用大數據技術可以充分利用特性鮮明的數據進行應用場景的精準定制和預測，如依據用戶網絡行為數據進行個性化推薦。

在信息時代，隨著網絡信息技術的發展，依托網絡平臺產生的虛擬數據越來越多。這類數據資源利用率高、價值密度低、增長速度快，能夠被有效記錄和存儲，進而引導社會的發展方向[1]。大數據技術可用于精準定制和預測，例如根據用戶網絡行為數據進行個性化推薦。大數據技術則包括大數據建模技術和大數據安全技術。大數據建模技術主要是依托批處理和流處理的方式進行數據建模，以形成數據庫。其中，批處理主要是對整理過的信息進行加工，旨在提高數據的存儲率和利用率；而流處理則主要是先進行數據分析，尤其在金融領域應用廣泛，能顯著加快信息的處理速度。

1.2 計算機信息處理技術

計算機信息處理技術是利用計算機進行信息的收集、存儲、分析，以將人與硬件、軟件結合，以為決策提供數據支持。計算機信息處理技術具備信息采集功能、數據存儲功能和信息安全功能，且靈活性強、精準度高。計算機信息處理技術能通過網絡平臺進行信息的采集，之后再對采集到的信息進行存儲，最后再通過信息分類和分析等找到有價值的信息，通過對信息進行保密處理保證信息的安全性，以為政策的決策等提供數據支持。利用高性能計算信息處理技術，大數據技術可以更好地進行深度數據分析挖掘，海量數據分析檢索以及人工智能的研究與應用。

2 大數據背景下計算機信息處理技術的種類及特點

2.1 大數據環境下計算機信息處理技術類型

在大數據時代，計算機信息處理技術包括分布式處理技術、數據高效索引技術、神經網絡技術、數據挖掘技術等[2]。首先，分布式處理技術。分布式處理技術主要是利用存儲列概念，以列為單位進行數據的存儲，且數據壓縮速度快，能實現數據的循環利用。分布式處理技術能使用戶在最短的時間內完成數據的查詢，能在用戶的查詢指令發出后快速加載大量相關信息，進而構建行列混合式存儲結構。其次，數據高效索引技術。數據高效索引技術主要是通過創建多個數據索引表，以保證用戶在查詢信息時實現最優信息的提供。數據高效索引技術能夠在全面分析數據的基礎上對數據信息進行抽取，并進行重新排列，以通過動態的形式最大化抽取高質量數據。再次，神經網絡技術。神經網絡技術是對生物神經系統運行的借鑒和模仿，是依據生物的探索規律構建的數據處理系統，在物流選址的應用比較普遍。神經網絡技術能模仿生物神經的探索原理，進而實現海量數據的快速處理。最后，數據挖掘技術。數據挖掘技術是根據用戶的數據挖掘指令，在技術手段的支持下對數據庫的數據資源進行搜索和分析，以聯系不同數據的特點對相關信息進行搜索，挖掘到有用信息。

2.2 大數據環境下計算機信息處理技術特點

在大數據背景下計算機信息處理技術具備靈活性、模塊性、開放性、數量大、速度快等特點。第一，靈活性。隨著科學技術的發展，計算機依托技術支持實現了處理信息功能的日益完善，能滿足不同用戶的數據需求。用戶能在開放的數據平臺上通過指令下達完成數據的查詢和瀏覽，進而解決問題。第二，模塊性。在多元技術的支持下，傳統的計算機信息處理模式被打破，不同平臺的數據信息實現了共享和共用，且不同數據模塊的不同功能在相互獨立的基礎上相互支持，以協調處理復雜的數據，以提高系統的效率。第三，開放性。在技術平臺的支持下，數據獲取環境更加開放和公開。計算機信息處理技術能第一時間收集數據，并在技術的支持下快捷處理數據，再通過數據傳輸擴大數據的應用范圍。第四，數量大。在信息時代，數據呈現的一個重要特點是數量大，互聯網根據人們的瀏覽記錄進行需求數據信息的推送，進而使網絡平臺上產生龐大的數據信息。現在的數據存儲量以澤字節（ZB） 記錄，與傳統的太字節（TB） 增長速度驚人[3]。第五，速度快。在大數據時代，信息快速傳播的趨勢成為信息發展的方向。人們在快節奏生活的影響下快速進行信息的瀏覽和交流。人們希望第一時間獲得最新資訊，計算機信息處理技術能快速將信息傳遞給網絡平臺的受眾，以滿足人們的需要。

3 大數據背景下計算機信息處理技術存在的應用問題

3.1 數據安全性問題

大數據時代，海量信息存儲于互聯網平臺，加劇了數據安全風險。病毒攻擊可能導致隱私信息泄露，進而威脅人身和財產安全。特別是大型企業，如果平臺數據信息被惡意泄漏，會造成極大的經濟損失。另外，互聯網平臺上的不良信息會對青少年的身心健康產生影響，只有提升計算機信息處理能力，才能甄別有價值的信息，并通過信息的篩選保證信息傳輸和應用的安全[4]。

3.2 惡意攻擊識別性問題

大數據時代，技術的限制使企業難以識別來自網絡的惡意攻擊。企業的信息化平臺包括客戶信息、財務報表、人事變動等的企業信息資料上傳到平臺利于企業辦事效率的提升。但隨著網絡技術的升級，惡意攻擊程序也越來越技術化，如果計算機信息處理技術未識別到危險攻擊的可能性，未建立漏洞庫和病毒庫等，將無法第一時間識別風險，無法第一時間進行系統漏洞的補充，也無法提升信息的安全性。

3.3 海量數據處理技術瓶頸

大數據時代海量數據的快速涌現使計算機處理技術遇到了瓶頸。雖然在科技手段的支持下，計算機信息處理技術越來越成熟，并構建了數據處理體系。計算機信息處理技術能獲取數據、分析數據，并根據數據提供決策方案，以助力企業穩定發展。但隨著數據信息量的增大，必須采用科學的數據傳輸方式以避免數據安全隱患。現有的技術雖然在進步，但有時還是無法有效識別惡意信息，技術性的問題導致數據在傳輸及應用時存在一定的安全隱患。

3.4 技術人才問題

在大數據環境下，社會培養的人才難以應對海量數據的計算機處理需求，出現了高端人才供不應求的人才問題。互聯網已經成為其他技術不可分割的一部分，但受硬件及軟件的影響，計算機處理技術也受到限制。在技術的支持下，大數據技術與計算機技術迅速發展，并相輔相成。但計算機信息處理技術的人才培養與行業需求脫節，人才的技術能力未走到科學技術的前沿，無法對計算機信息處理技術的發展提供人才支持。

4 大數據背景下計算機信息處理技術的應用提升路徑

4.1 優化數據處理技術架構

在信息爆炸的數據時代，計算機處理技術的優化至關重要，具體架構如圖1所示。第一，分布式框架處理技術。分布式框架處理技術是計算機將收集到的海量數據根據類型分成小類，再根據數據傳輸的節點進行數據的分析和處理，以提升數據處理效率。分布式處理技術最為常用的是Spark和Hadoop，其中Spark 的特點是處理數據的速度快，Hadoop的特點能處理大規模數據[5]二者協同能使信息處理技術更為優化。第二，依托深度學習算法等進行數據的挖掘和預測。深度學習算法能通過模型進行數據的挖掘，并掌握數據的規律，進而進行數據走向的預測。深度學習算法能進行數據的聚類和分析，再通過圖像識別等進行數據信息的處理，以挖掘人們需要的信息。第三，依托圖數據庫構建數據庫系統，以高效處理數據的復雜關系。圖數據庫多用于社交網絡數據信息的處理，能幫助平臺用戶掌握實體的關聯，以了解網絡圖的結構。基于此，人們可以依托自然語言處理（NLP） 對信息文本進行分析和翻譯等，以獲取有用信息。第四，依托推薦系統對用戶的歷史數據行為進行分析以總結出喜好，進而進行針對性內容的推薦。推薦系統在大數據背景下能根據用戶的瀏覽歷史進行個性化產品的推薦，進而提高用戶的信息瀏覽體驗。

4.2 提升數據存儲與訪問效率

在大數據時代，信息的存儲和訪問效率對計算機信息處理能力的提升有重要影響。第一，構建分布式信息存儲系統，以提高信息的存儲和訪問效率。分布式數據存儲系統是由不同模塊組成，能依托模塊節點進行不同類型數據的存儲。分布式數據存儲系統利用數據分析技術將用戶需要的數據存儲在不同節點上，使數據呈現更為可靠。分布式數據存儲系統能實現對數據的壓縮，進而降低數據存儲空間，能在提高數據傳輸速度的基礎上提高訪問效率。依托數據分區索引技術提高數據的訪問效率。分區索引技術能將海量數據分成不同的小數據塊，之后再對小數據塊進行分區索引，能減少數據的傳輸時間，能提升數據的查詢效率。第三，依托內存數據庫提高數據的讀取效率。內存數據庫主要是將數據存儲在內存上，內存的緩沖能延遲數據的訪問申請，進而給系統提供數據處理時間。對于用戶急用的數據信息，內存會通過場景寫入的模式存儲，目的是提高訪問效率。第四，依托數據壓縮技術降低存儲空間。數據壓縮技術能實現類似數據的選擇與壓縮處理，之后再將壓縮后的數據存儲于數據庫，能有效拓展存儲空間，也能減少數據傳輸過程中對渠道的占用。通過LZ77等數據壓縮算法等能使數據不丟失的情況下減小體積，以減少空間的占用，以提高傳輸效率[6]。NoSQL數據庫提供高可伸縮性、靈活性的技術手段，可以更好地支持大規模數據存儲和訪問。

4.3 改進信息處理算法和模型

在大數據時代，優化信息處理的算法和模型對計算機信息處理技術的應用提升至關重要。第一，在傳統信息處理算法的基礎上進行創新，以改進數據的計算方式和存儲方式。新的信息處理算法可依托并行計算和多線程計算等提升信息處理速度，在此基礎上對數據結構進行優化處理，對算法的參數進行調整處理，以提高算法的效率。第二，研發新的算法和模型。在改進傳統算法的基礎上也要進行新算法的研發，目的是針對海量數據建立信息處理模型，以提高算法的數據處理能力。對于非結構性的數據，可利用自然語言（NLP） 和圖像識別算法處理，對于復雜的數據關系，可基于深度學習等進行關系挖掘，以提高信息處理的精準度。第三，開發定制化算法和模型。結合專業領域的數據處理需求，可結合特定專業領域的知識進行定制化算法和模型的開發，以提高信息處理效果。醫療領域可以開發疾病預測模型，金融領域可以開發風險評估模型。通過不同領域的專業需求開發定制化模型，能為行業的發展提供理科學更合理的計算方法，進而提高計算機信息處理能力。第四，提高算法的遷移性。隨著科技的發展，越來越多的算法被應用于計算機信息處理中，但一種算法或模型的應用可能會限制其他算法的可解釋性，因此要提高算法的遷移性，利用可視化技術等使一種算法更容易理解、應用和遷移[7]。Hadoop和Spark計算框架支撐下的移動計算可以大幅度提升海量數據處理算法效率。

4.4 強化數據安全與隱私保護

計算機信息處理技術要保證數據的安全性和個人信息的隱私性。第一，通過加密算法保護數據信息的安全，避免數據信息泄漏。以AES為代表的對稱加密算法和以RSA為代表的非對稱加密算法都能根據數據安全等級的需求篩選出最適用的算法，以有效保護數據的安全。第二，依托身份驗證和訪問控制等保護個人信息安全。對于數據庫的信息，瀏覽者需要進行登錄注冊，之后再依托訪問令牌或密碼等在管理人授權的前提下瀏覽數據庫信息，這樣能限制非法用戶的訪問和信息篡改。第三，要通過數據監測對數據庫的訪問進行監管，以及時發現未經授權的強制訪問和數據轉移的行為。必要時可利用檢測系統和防御系統的雙重保護確保數據信息的安全。Hadoop的分布式文件系統（HDFS） 采用多備份透明存儲技術，很大程度上提升了數據的安全性。

5 結束語

總之，大數據時代，計算機信息處理技術面臨機遇與挑戰并存。計算機信息處理技術的應用依托數據的收集、整理和分析等為數據訪問奠定基礎。面對不斷增多的數據信息，需要優化信息處理技術，目的是通過優化數據處理架構、提升數據存儲及訪問效率、改進信息的算法和模型、強化數據安全與隱私保護等提高數據處理的高效性和安全性，最終實現以使計算機信息處理技術與大數據共存共發展，以為社會各行業各領域提供優質服務。

參考文獻：

[1] 丁常慧.大數據背景下的計算機信息處理技術分析[J].通信電源技術，2024，41（8）：243-245.

[2] 馬瑾.大數據時代計算機信息處理技術探討[J].通訊世界，2024，31（4）：181-183.

[3] 翟愛平.大數據時代下的計算機信息處理技術分析[J].科技資訊，2024，22（1）：5-8.

[4] 張瀾曦.大數據背景下計算機信息處理技術發展研究[J].佳木斯職業學院學報，2024，40（5）：181-183.

[5] 武競.大數據背景下計算機信息處理技術探究[J].信息系統工程，2023（7）：133-136.

[6] 姚軼峰.大數據時代計算機信息處理技術的應用分析[J].信息記錄材料，2023，24（4）：116-118.

[7] 雷小婷.大數據背景下的計算機信息處理技術研究[J].數字通信世界，2023（10）：26-28.

【通聯編輯：光文玲】