吳海嬌

【摘要】當今社會是一個前所未有的網絡信息社會，擁有大量的信息，人類社會已經開始全面進入大數據時代。在此背景下，計算機信息處理技術也隨之發(fā)生了巨大的變化。本文首先簡要分析了大數據的基本概念，并闡述了基于大數據的計算機信息處理原理和思路，并重點分析了大數據時代下各種信息處理技術的實際應用。

【關鍵詞】大數據時代;計算機;信息處理;技術

在知識信息時代，數據的產生和傳播與以往有了很大的不同，無論從數量上還是傳播速度上都有著巨大的提高，給傳統的信息處理技術帶來了巨大的影響和沖擊，因此，在大數據時代非常有必要對計算機信息處理技術進行全面系統的創(chuàng)新與優(yōu)化升級。

一、大數據基本概念分析

在大數據時代的背景下，信息技術基于主流計算機軟件，實現數據采集，處理，存儲和傳輸等功能。對于大數據的量化沒有統一的標準，但總的信息量級通常在TB和PB之間。大數據信息處理尤其獨特的特點，包括數據信息量非常巨大、信息更新速度快、數據信息格式多樣化等特點，因此，對大數據信息出來而言，需要計算機系統有更高的硬件性能和更加優(yōu)化軟件算法。

二、大數據信息處理技術的原理和思路

首先，大數據時代下計算機系統測量和收集的數據信息量非常大，并不是像傳統的數據采集系統一樣只是采集部分抽象數據進行分析，而是對被測目標的全部信息進行全面收集，因此計算機系統需要處理數據量非常龐大，針對這種實際的數據處理需求，需要計算機系統具有很強的計算能力。其次，基于大數據的信息分析技術重點關注被分析對象的整體發(fā)展趨勢，而不是從微觀細節(jié)層面進行數據的詳細分析，通過對大量宏觀數據的統計學分析，找到事物整體性發(fā)展規(guī)律，從而為各種決策提供判斷依據。第三，大數據時代下的信息處理和分析主要是利用計算機信息庫來總結和尋找各種隨機事件的內在相關性，通過一個數據來尋找其他相關的數據，每個事件與其他事件之間的內在關系并不是簡單的因果關系，而是通過大規(guī)模的關系數據分析來找到沒有因果決定關系的信息之間的某種數學上的規(guī)律性，與傳統的歸納法、演繹法等信息分析方式具有明顯的差異性。

三、大數據技術的優(yōu)勢及面臨的風險問題

隨著大數據時代的到來，大數據處理技術已經越來越受到各行各業(yè)的歡迎，其中蘊含的價值很多行業(yè)帶來了新的發(fā)展動力。例如，在教育領域，可以利用大數據信息處理技術來收集和統計學生的興趣、優(yōu)勢和弱點，教師可以依據大數據分析給出的決策參考意見進行多樣化的課程設置，使教學課程內容更加符合學生的基礎情況和學習理解能力。再如，在企業(yè)經營銷售活動中，利用大數據分析技術可以對市場客戶需求進行充分的研究與分析，精準定位市場需求，在根據實際的需求調整經營策略和營銷手段，從而實現銷售業(yè)績的提升。

大數據時代的信息處理技術為社會發(fā)展帶來了巨大的機遇，但也帶來了新的問題和挑戰(zhàn)。

首先是對計算機系統的硬件性能和軟件算法提出了很高的要求，由于需要處理的數據信息量太大，普通的個人計算機根本難以實現大數據信息處理的功能，需要配置超高運算速度的計算機硬件，無疑會增加投入。此外，由于大量數據信息在網絡上傳輸，很容易受到一些黑客或電信犯罪分子的攻擊和利用，實施機密竊取或電信詐騙等活動，嚴重影響信息網絡的安全性，這對網絡安全防護工作來講也是一個巨大的考驗。

四、大數據時代各種計算機信息處理技術分析

（一）數據信息采集與處理技術

信息采集是大數據分析的前提，計算機信息處理技術中的信息數據采集，不單單是對數據進行采集和存儲，同時還要對特定的目標數據信息的來源進行控制和監(jiān)督，將無效信息和錯誤信息進行初步的篩選，并將篩選完成的有效數據信息存入到數據庫中以供大數據信息處理系統進行下一步的細致分析。

（二）數據信息存儲技術

該技術的主要目的是通過技術手段將計算機獲得的信息存儲在數據庫中。用戶可以在需要時通過計算機操作直接從數據庫中提取數據信息。特別是在大數據時代發(fā)展的背景下，信息量很大，信息更新速度也非?？?，需要對數據信息進行快速存儲，當前可以利用網絡數據庫或云存儲技術來實現。

（三）數據信息處理技術

傳統的信息和數據網絡主要依靠計算機來收集，傳輸和處理數據。計算機硬件存在許多限制，阻礙了大數據信息處理和挖掘的實際發(fā)展。因此，基于網絡的云計算技術為海量數據信息處理提供了現實的支持，逐漸成為計算機信息處理技術發(fā)展的主流趨勢。同時，人工智能技術的發(fā)展也為大數據信息的處理和挖掘提供了重要支持。支持，人工學習和神經網絡等技術將加速大數據信息處理技術的發(fā)展。

（四）計算機信息安全保護技術分析

在大數據時代的背景下，利益相關者可以通過三種方式提高數據安全性。首先，開發(fā)新的信息安全技術產品。在大數據背景下，傳統的信息安全防護技術已經難以應對海量數據安全保護的實際需要，應該進行全面的優(yōu)化升級，比如可以利用基于云技術的網絡防火墻和病毒查殺技術對大數據信息進行有效保護。其次是電信管理部門應該不斷建立健全計算機信息安全體系，加大網絡信息安全防護技術的科研投入和資金投入，著力培養(yǎng)更高水平的高技能計算機人才。最后，利用身份識別技術提高數據信息的安全性，如指紋識別，人臉識別等生物識別技術的發(fā)展，結合傳統的加密技術，形成立體化的身份識別驗證系統，提高數據信息的安全性。

五、結論

總之，在知識信息時代，數據的產生量和傳播量將會越來越大，這些數據將會形成巨大的社會財富。因此，在大數據時代的背景下，需要不斷優(yōu)化和提高計算機信息處理能力，而計算機網絡從業(yè)者必須抓住這個機會。加強各種數據信息處理技術的優(yōu)化和創(chuàng)新，以應對大數據時代的新挑戰(zhàn)。

參考文獻：

[1]馬麗.提高計算機信息處理能力和信息安全能力的探討[J].電腦迷，2017（4）：112113.

[2]張翠.淺析大數據時代的計算機信息處理技術[J].農民致富之友，2017（9）：145146.

[3]趙世均.計算機信息處理存在問題及對策探討[J].科技資訊，2017（18）：152153.