基于大数据时代的计算机信息处理技术分析

王逸豪 杨磊

（中远海运科技股份有限公司 上海市 200135）

在大数据时代下，计算机信息处理技术要摆脱传统处理技术中存在的简单堆砌问题，以虚拟化技术为支撑，借助数据库、云计算等技术，展开工作。

1 大数据时代下计算机信息处理技术的发展情况

计算机信息处理技术是一种信息数据收集整理技术，通过将信息数字化的工作模式，完成信息的整合、筛选、处理。应用计算机进行数据信息处理的过程中，会应用到互联网、数字化、电子信息等技术，以保证处理效率和准确性。计算机数据处理主要包括8 个方面，如图1。

但新时期，传统的处理技术面临着极大的机遇和挑战，需要从多个方面入手，细化到每一个环节进行改善。

1.1 发展机遇

在大数据时代下，为信息处理提供了全新的渠道和技术，可以让处理效果和效率得到提高。在信息处理能力显著提高的背景下，不仅国家其他产业能够得到更多的机会，国家信息安全性也会得到提高。比如，优化后的计算机信息处理技术具备了数据筛选能力，可以从海量的数据中筛选出最有利的信息，为其他产业发展决策提供参考，帮助其稳定可持续发展。最为主要的是，大数据衍生出来种类多样、速度迅速的处理技术，为计算机信息处理工作提供全新的发展渠道。

1.2 缺陷挑战

大数据时代的到来，无疑加重了风险，给黑客和计算机病毒提供了更多的机会。但从目前计算机信息处理技术发展情况来看，信息安全性无法得到保证，数据安全和有效结合受到了一定威胁，经常会出现数据丢失、数据被盗取等情况。最后，大数据时代背景下，对计算机人才需求在不断提高，人才市场存在极大缺口，传统计算机处理技术无法得到高效快速更新，行业发展滞缓[1]。

2 大数据时代下计算机信息处理技术的具体应用

2.1 信息收集加工处理

在实际调查过程中，信息收集、加工、传输处理是基础环节，在这一环节内主要应用实时性数据过滤和数据筛选技术，以此得到想要的信息。在信息收集过程中，要对信息源进行动态化控制[2]。以某企业使用的大汉软件为例，该网站群内容管理系统具有跨平台、跨数据库特性，构建形成了整个网站群集约化信息管理的基础平台。该平台不仅可以对大容量、广泛信息源进行采集、编辑、制作和发布，还支持历史信息的调入、调出，实现了信息的全流程跟踪管理。

2.2 信息存储分类处理

图1

在信息处理环节中，存储数据分类技术可以让信息按照特定需求归纳到相对应的信息库中，这是整个处理环节中最为主要的内容。良好的信息存储分类处理工作，可以为后续的信息搜寻奠定基础，同时也能为信息安全提供一定保障。尤其是在大数据时代下，数据量不断增加，数据的规模、类型各不相同，还有一些数据在存储过程中，会出现动态变化，在无形之中加重了数据存储的难度。建立相应的数据存储分类系统，以此大幅度缩短数据搜寻时间，并且实现了动态化管理，各级人员都可以通过该系统找到自己所需要的数据信息。最为主要的是，数据存储系统要面对的数据内容日益复杂，数据信息的类型，因此在数据存储处理过程中，实现数据分类，制定出详细的分类规则，改变一个信息数据库内含有多源头文件，为后续的处理工作奠定基础。以大汉网站群为例，其在对信息进行审核后，根据实际情况，将数据发送到不同的区域。此外，该网站群在数据迁移等工作上具有极大的优势，能够实现无缝移植，还能对过往数据进行重新梳理规划。

2.3 数据选择挖掘处理

数据挖掘是信息处理中最为关键的环节，数据挖掘技术中融入了仿生学和人工智能技术特点，会按照人类的思维方式对数据进行管理和挖掘。结合实际应用案例来看，数据挖掘技术主要包括三个环节，以某电商企业为例，先对数据信息进行预处理，得到目标数据资源，然后，删除清理其他无效、冗余数据，最后，利用人工智能程序对目标数据进行评估。在这个过程中电商企业可以在高效、精准的得到最有价值的客户信息，从而为其提供个性化、针对性服务。提高客户粘性。参数挖掘技术对网络搜索引擎的依赖性较高，通过引擎获取知识，还可以调取历史词汇实现二次搜索。该某电商企业利用参数挖掘技术对客户的历史购买商品信息进行收集，根据数据信息做出总结推理，制作出了智能化推荐功能。在此基础上，结合数据预处理中的信息对电力信息通信系统进行分析，找出其中的异常数据，进而展开深入挖掘。在实际应用过程中，工作人员还建立了相应的监控系统，并且对预警系统进行了测试，从实际的测试效果上看，在大数据技术的辅助下，可以让运行效果和运行效率大幅度提高。当出现电压值异常时，故障数据库就会结合数据特点，逐步排查故障原因，从而选出最佳解决方案，在第一时间展开处理[3]。

2.4 数据感知获取处理

在大数据时代下，传统的信息处理技术无法高效完成数据信息的获取和感知，但是感知获取是数据处理中必不可少环节，必须要得到重视。利用DEEP WEB 技术，可以将各种数据信息有效的整合在一起，为数据后续的抽取工作奠定基础。作为网络深层次技术，其本身涵盖了大量、动态变化的数据信息，分布性和特殊性较强。数据挖掘和数据分析是两种技术，但二者相互衬托，对商业信息收集和处理具有显著效果。比如，电商平台可以利用这种技术对销售数据进行筛选，从而根据销售情况，有针对性的进行产品调整，为企业提供科学的发展策略。在大数据时代到来后，利用这种技术，对数据进行挖掘和分析，从而切实提高信息的价值[4]。

2.5 数据信息安全处理

信息安全是大数据时代下计算机信息处理技术的核心关键，加强对这一环节应用技术的发展，可以有效避免信息泄漏情况发生，让信息得到安全保护。信息安全处理主要从两个方面入手，一方面，建立完善计算机信息安全系统，另一方面，研发计算机信息安全的保护产品。比如，某地区政府机构出资研发信息安全系统，和当地的科研机构合作，开发出全新的信息处理系统，切实提高系统的安全性。此外，也可以研发单独的安全保护产品，将其应用安装在计算机上，对信息进行保护。在科学技术水平不断提高发展的今天，从实际应用过程入手，对数据信息进行保护。以某物流企业为例，引进了国外的先进硬件设备，不仅提高了信息安全性，也加快了信息的处理质量。同时和高校合作，建立校企实践培训机制，让更多的人才投入到信息安全防护体系的建设工作中。此外，军事信息等涉密信息安全性非常关键，有关部门或者企业结构必须予以足够的重视。严格按照规范制度进行科学管理，避免这些信息泄露到外界。除了确立相应的管理制度，加大监管力度，还要落实定期维护检查工作，及时发现系统存在的漏洞。比如，部队计算机工作部门可以适当储备一定数量的硬件，以此在发生问题后，第一时间进行更换，缩短更换时间的同时，完成数据备份，避免信息数据被破坏，保证国家安全。以大汉软件为例，由该软件创建形成的网站群，采用了混合式的管理方式，从身份鉴别、访问控制、安全审计、剩余信息保护、通信完整性、通信保密性、抗抵赖、软件容错、资源控制等方面进行了安全设计。

2.6 数据信息传输处理

传统的传输技术无法满足大数据时代下海量信息的传输需求，开发出超高压缩数据信息的迅速传输技术势在必行。目前，很多计算机硬件设施容量、通道宽度都是有范围的，只有提高传输速度和传输畅通性，构建起一个布局合理、传输有序的数据传输系统。数据复制策略也是一种信息传输处理方式，可以切实提高系统的访问数量和访问效率。复制方式具体包括顺序放置策略和随机放置策略两种，以随机放置策略为例，将数据副本随机放置在系统的存储节点中，采用动态复制策略，综合考虑用户需求以及系统存储空间和内部网络负载等情况，实现数据处理。大数据时代下，计算机信息处理技术体现除了不可比拟的优势，只有真正凸显出处理信息技术的应用价值，才能够推进计算机信息处理技术得到持续的发展和提高。

3 大数据时代下计算机信息处理技术的未来发展

未来，计算机技术会朝着云技术的方向发展，不仅信息存储空间会得到进一步拓宽，时间成本也能够会大幅度降低。不仅如此，计算机硬件设施性能逐渐提高，可以创造出更大的信息处理空间，和智能化技术融合，打造出智能处理算法。

3.1 网络化发展

信息化时代初期，需要处理的数据信息总量有限，可以凭借传统的计算机硬件设备，稳定高效的完成数据处理、加工工作、但随着时代的发展，需要处理的数据信息总量成倍增长，现有的计算机硬件设备逐渐达到极限。在这样的情况下，出现了全新的硬件设备，让数据信息采集、挖掘、运算效率得到提高，但企业结构、政府部门承担的运营成本或财务负担也随之提高。在降低成本的需求下，数据信息处理工作逐渐朝着网络化的方向发展，云计算技术被提出，只需要将需要处理的数据导入到云计算网络平台中，就可以完成信息处理过程。云计算系统本身的计算能力较高，可以在短时间完成数据信息的加工处理、网络存储等多方面功能。最为主要的是，云计算技术需要支付的成本有限，而且不需要对硬件设备进行运维，数据信息处理存储效率也会得到提高。

3.2 开放化发展

从目前来看，现有的计算机数据信息处理技术中，并没有信息共享功能，企业机构、政府部门如果想要进行信息沟通需要付出较高的成本。这是因为现有的技术发展理念大多集中于数据采集、挖掘、计算等环节，忽略了开放式计算机网络系统的构建。但从大数据时代未来的发展趋势来看，技术范畴会得到进一步扩大，功能模块的重心也会发生改变。因此，只保证计算机信息处理技术稳定发展的前提下，进一步提高数据信息共享能力，打破“信息孤岛”，在实际发展过程中，让技术体系朝着开放化的方向发展。比如，建立行业数据共享联盟平台或者跨行业产品销售全链条数据共享平台，基于各行业发展情况，应用计算机信息处理技术，构建、推行数据共享系统。

3.3 融合化发展

除了上述两个方面之外，计算机和网络是大数据时代的两个核心主题，在未来，两者会得到全面的融合、而计算机信息处理技术和网络技术作为两个分支技术，在发展过程中，技术理论体系也会得到进一步完善，在实际应用过程中发挥出显著的效果。虽然，目前二者之间在关联系数和结合程度上存在一定的不足，尤其是在关联系数、结合程度上，还存在极大的缺陷。这种缺陷从技术层面上限制了网络信息数据的利用，未来还需要加强融合化发展，以此充分挖掘出每一个数据的利用价值，为企业结构和政府部门的发展决策提供参考。

4 总结

综上所述，大数据时代信息规模不断扩大，数据结构复杂程度也随之提高，对传统的计算机信息处理技术带来了一定的挑战和机遇。在此背景下，计算机信息处理技术必须进行全面的发展和改革，针对信息收集加工、信息存储分类、数据选择挖掘、数据感知获取、数据信息安全这几个环节，进行完善，充分强化自身的信息技术处理能力，满足群众多样化需求，为使用者创造更加便捷的数据处理平台。