◆王辉东 刘连忠
“大数据”时代的信息处理技术分析
◆王辉东 刘连忠
(北京航空航天大学 北京 100191)
随着科学技术的快速发展,“大数据”时代的信息处理技术的应用十分重要。其不仅能够让信息处理效率得到全面性的提升,还能以“大数据”为基础让计算机体系得到相应的优化。本文主要针对计算机在“大数据”时代信息处理技术的应用进行分析,并提出了相应的优化措施。
计算机;“大数据”时代;信息处理技术
在进行计算机信息处理的过程中,其通常需要采用多种不同的方式对其信息体系进行相应的优化。但在信息的实际处理过程中,其依旧会面临诸多的问题。所以,为了能够让信息体系得到较为全面的优化,需要对信息处理技术进行全面性的分析。
1.1 数据的收集和传播技术
进行数据整理之前首先要利用计算机将所有的数据进行收集,收集有用的数据进行整理加工,然后将整理好的数据放到网络上进行使用,或者是可以直接通过用户的浏览记录来收集数据信息,这样得到的数据更有价值一些。在进行数据收集的过程中,其同样需要采用多种不同的方式对信息结构体系进行相应的数据优化。让信息的内容更加精确,最终让计算机信息处理效率得到相应的提高。在整体的数据传播中,其需要根据信息的变化情况,对其整体的内容进行数据的调整。最终让计算机处理信息的效率得到全面性的提高。
1.2 信息的存储技术
如今,信息化越来越发达,各种形式的信息也越来越多。由于数据的不断增加,数据信息的整理也变成了一个很大的问题。【1】一般的存储已经满足不了人们对数据信息的要求,我们需要提高和完善计算机的存储技术来满足人们对于数据信息的高要求、高标准。
如果我们把大数据按照以往的数据存储技术来做会耗费大量的人力和物力,也得不到相应的效果,所以我们必须寻找新的方法来满足大数据的存储,这样才能更好的保证大数据的稳定,所以就产生了一种新的技术——云技术。
信息化越来越发达的今天,软件也在不断的更新发展中。为了应对繁多的数据,工程师们也在不断的努力研究和开发新的计算机软件,从而产生了云技术。云技术的特点明显,它把大量的数据信息进行储存,然后在进行加工整理。这样就打破了传统的信息储存方式,改善了传统速度慢,效率低的缺点。而且云技术能够连同数据结果一同给予使用者,大大增加了使用者的方便和提高了使用者数据处理的效率,受到广大使用者的热爱。
1.3 信息的安全技术
数据信息如今已不再是独立存在的形式了,在使用者的要求下,现在的数据都是紧密联系在一起的。但是这样也会产生一些不好的问题。数据之间进行相互的联系,如果其中的一个数据出现问题,那么另外的数据也会跟着发生问题,从而影响整个数据链。所以现在我们在管理数据的时候不单单是在管理一个数据的技术,而是进行整个数据系统的管理,这样一来就给管理者增加了更大的挑战,但同时也会带来更大的机遇。【2】
为此,我们不仅仅要对安全体系的建立发展加强,也要对数据安全相关技术的研究加快速度。新的安全技术没有研发出来之前,无法全面的对大数据进行检测之前,大数据还是有发生泄露的可能性,所以我们必须在现有的技术下对数据进行严密的保护,防止出现一点意外,这是目前唯一的方法。同时,还要对防护系统进行全面的升级,让信息安全技术体系得到全面性的优化。
2.1 数据挖掘技术的应用
2.1.1 数据准备
关于挖掘数据的准备,主要包括数据的采集、数据的清理以及数据的预处理,这是挖掘数据的第二步。数据采集要注意的就是要保证所采集数据的准确性,以及所采集的数据要与所要解决的审计问题密切相关。对所采集的数据进行清理就是将所采集到的数据让其形成审计中间表,而审计中间表将成为数据挖掘模型的实例数据集。数据的预处理就是进行数据的集成并整合,方便对数据进行下一步的处理。
2.1.2 建立模型,挖掘数据
第三步就是建立模型,挖掘数据,主要做的就是对预处理的数据进行数据分析,并选用合适的方法,生成模型,并对模型进行检验,检验无误后输入相关的审计数据得到相应的结论,并对所得到的结论进行检验,确认得出的结论无误,进行下一步的使用。
2.1.3 分析评价结果
最后一步就是对所得出的结论进行分析评价。主要做的就是将数据挖掘模型所得到的最终结论提供给相应的审计人员,审计人员再根据审计任务的要求以及被审计对象的特征对挖掘到的结果进行分析,从而能够得到比较明确的审计思路,再进一步得到比较准确的审计结果。在实际工作当中,所得到的结果可能会为发现审计问题提供一些比较好的线索,审计人员就能根据线索找出一些问题,最终使得问题被解决。在进行结果分析的过程中,需要对其信息数据进行综合性的分析。与此同时,还要对其信息进行相应的数据对比,让计算机数据得到较为准确的评估,最后在对比分析中得到更加精确的结果。【3】
2.2 数据处理技术的应用
2.2.1 数据清理
数据清理工作的主要为了清除源数据、处理遗漏数据以及清洗“脏数据”。清理源数据包含审计日志信息数据中的噪声数据和一系列无关数据。同时考虑审计日志信息的时间变化以及数据变化的过程,对重复数据以及缺值数据进行处理,并对缺省数据进行填补。
2.2.2 数据归约简化
由于系统审计日志里面包含一些没有规律的数据属性,这些属性对于数据挖掘工作产生一定的阻力。轻者加大数据挖掘效率。重者则可能导致数据挖掘结果出现偏差。数据的归约简化工作就是在发现任务和本身数据内容理解的前提下,对数据进行最大程度的精简处理。与此同时,还要与数据挖掘技术相互结合,采用多种不同的方式提升其整体数据应用的效率。让数据的处理更加精确。在进行数据的处理过程中,还要结合信息的变化情况,让“大数据”时代下信息处理效率得到相应的提高。最终让数据的处理更加精确,更加简约。
随着大数据时代的到来,方便人们使用数据的同时也产生了一系列的问题。所以我们必须要加快研究,以此来满足使用者对于大数据的处理和管理要求,给计算机信息处理技术带来更大的发展空间和更大的发展机遇。
大数据的数据结构与原来的数据结构不同,它们之间不再像之前那样独立分散,而是变成了相互联系的整体,这样一来就会造成数据存在不稳定性,只要其中的一个数据出现问题,其他的数据也会跟着出现问题,对数据的整体产生很大的影响。所以数据的安全管理是非常重要的一个环节。但是从目前来看,现在的管理技术还存在很多的漏洞,还没有很完善,一不小心就会泄露数据信息,并且在遭到恶意攻击时也没有很好的防备措施。【4】
如今的重中之重就是要保护大数据的安全,这也是给计算机技术出了一个很大的难题。所以我们必须加快研发和创新信息处理技术,来更好的保护大数据的安全。
构建安全系统最主要的办法就是培养专业的人才,目前很多高校已经开设了相应的课程来培养相关专业的计算机人才,目的就是为了解决现在所出现的计算机问题或者是预防即将要出现的计算机问题。培养专业的计算机人才有很大的好处,他可以缩短安全系统的研发时间和过程,使计算机能够得到全面的监控,更好的预防了恶意攻击对大数据的伤害,让大数据得到更好的安全保护。
计算机在“大数据”时代的信息处理技术的应用十分重要,其能够让信息处理的效率得到全面性的提升。在进行信息数据的处理过程中,其能够让整体的数据体系得到相应的优化。在进行信息处理的过程中,其需要采用多种不同的方式,对数据进行深层次的挖掘,并进行简约化的处理。从而让“大数据”背景下计算机信息处理效率得到全面性的提升。
[1]彭英,李佐军. “大数据”视角下计算机信息处理技术分析[J].天津中德职业技术学院学报,2016.
[2]张顺生,杨婳.翻译中直接套用的必要性、可行性及实现路径[J].上海翻译,2016.
[3]孟祥芝,张世杰.浅析计算机专业教育在职业技术学校中的现状及对策[J].电脑知识与技术,2016.
[4]陈荣. “大数据”时代的计算机处理技术探究[J].湖北函授大学学报,2016.