浅议大数据时代背景下计算机信息处理技术

谈恩燕

摘要：云时代技术变革造就了大数据时代，对全世界信息资源管理產生了深远影响，尤其在人们生产生活、国家治理以及企业管理等方面。通过大数据，人们能够获得更充足的数据资源信息，利用大数据分析支撑决策的制定。信息处理技术在大数据时代下迎来了新的挑战，无论是信息的接收处理还是传输与安全，均需考虑到大数据环境，实现对数据的集中化、统一化、规范化管理。本文以大数据环境为切入点，对计算机信息处理技术展开研究。

关键词：大数据环境；信息处理；技术类别；发展展望

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）10-0036-03

数据信息种类的扩大、数量增多是大数据时代的主要特征，人们每日对信息的需求量与接收量逐渐提升，信息的传播速度也在各类硬件的发展下不断加快[1]。大数据时代下计算机信息处理技术并非单纯应用于数据的采集与传输上，当数据传输量加大时，传输速度需随之加快，固定时间内数据信息的传播量更大，因此需在数据处理方面加以投入[2]。现如今数据的采集与传输除了文字外，还融入了图片、视频等丰富多彩的数据类型，且每种类型在格式上存在差异性，在一定程度上会影响数据传输与处理的效率，这便要求在数据库方面不断完善。数据时代的来临让计算机系统无论是在通信方面、信息存储方面还是信息管理方面均需不断优化与改进，确保信息处理的高效性、便捷性与安全性。

1 信息处理技术的问题所在

1.1 信息搜索便捷性

计算机网络现如今有着强大的整理能力以及信息收集能力，因此在短时间内我们能够搜索到复杂的问题和信息内容。对于较重要的搜索问题，人们更希望在最短时间内获取信息并达到全球性共识[3]。但根据目前状况，不少信息在短时间内并不能准确区分网络群体表达意见以及公众真实看法。大数据环境中信息之间的联系愈加紧密，具有明显的关联性，人们在搜索数据的过程中往往会联想其他关键词和信息数据，导致便捷性受到影响。换言之，人们需要掌握更多的数据信息相关知识才能够确保搜索的快捷性，但这一技能并非人人拥有，因此在搜索过程中面对海量信息时，信息的便捷性获取受到了影响。例如，在相关新闻网站中会出现实时性新闻，但此类信息的可靠性与真实性可能并不符合公众需求，事件在缺乏深入调查下容易出现反转，导致用户在接受信息真实性上无法得到保障。用户在搜索前便可得到大量数据，在一定程度上影响了360、搜狗、百度之类的搜索引擎，对运营商的发展也会产生阻碍。

1.2 恶意攻击问题

服务器受到黑客和病毒的攻击现如今并不罕见。部分操作者利用软件和网站漏洞，假冒数据或他人身份对网站造成恶意攻击。攻击的存在为互联网服务品质提出了更高要求与挑战，因此软件设计师必须不断强化自身能力，在设计时判断互联网环境[4]。大数据的共享虽说为数据的收集提供了便捷性，但也为其安全性埋下了隐患。服务器与计算机若受到病毒或恶意攻击，用户的隐私权会受到侵害，既而而威胁计算机服务质量。在非大数据时代，人们的文字操作与数据处理可通过计算机软件来保障安全。但由于大数据与网络相互关联，不少用户在云端存储器中存储了大量数据资料，例如视频、图片等文件[5]。一旦服务器遭到恶意攻击，直接会威胁用户信息安全，出现盗用个人信息、窃取隐私等情况。

1.3 信息资源真实性

信息关联性的加强让人们在搜索需要信息的同时还会获取到其他信息，例如部分网站上存在广告弹框和滚动信息，这类信息的出现让人们在第一时间关注到，但准确性与真实性有待考量[6]。搜狗、百度之类的搜索引擎在大数据被搜索的同时也对检索产生压力，对运营商提出要求。现如今，信息失真和虚假信息层出不穷，对运营商的服务品质群众口碑均产生了恶性影响。运营商必须使用更强大的分析工具告知人们需要的真实信息及有用信息，剔除大数据环境中的错误信息、虚假信息、恶意信息。

2 信息处理技术的类别与要求

信息处理技术直接关系到人们使用信息的便捷性与安全性，为大数据时代提供基础。在大数据时代背景之中，信息处理技术主要可分为4个层面，即信息的采集、信息的存储、信息的安全、信息的传输。

2.1 信息的采集

信息的采集是人们获取信息的首要程序，通过对关键词、字、句的搜索，信息的获取能够对有效信息加以分类、筛选、排序，以便于人们尽快找到需求信息[7]。信息的采集须呈现于有效监管之下，确保信息数据的真实性、安全性以及及时性。数据库中存放着大量有用信息，为信息服务的提供做好基础准备。在信息完成搜索之后应对信息展开加工，即通过加工处理系统将信息重新规整，继而让人们检索结果更准确、简洁。现如今的信息加工技术主要有获取技术、深层网络数据感知技术、高效索引技术、数据挖掘技术等，均服务于信息采集的便捷性、快速性高效性、安全性、真实性[8]。信息处理技术中心需强调加工信息，让数据库中存储的信息资源得到合理的加工与划分、筛选与精练，将加工好的数据信息传到用户的过程中确保数据传递的目标性与投放准确性，强调处理技术的步骤与程序要求。

2.2 信息存储技术

在信息被搜索、加工、整理之后，信息的存储须利用存储载体和网络形成相关数据库，确保用户在使用和查找过程中的便捷性。大数据时代下，海量信息让数据更新换代不断加速，信息技术的发展必须依赖于计算机信息处理技术中的存储模块才能够确保信息的有效规整。对大量数据进行快捷、方便地存储可提升信息存储效率，从而节省社会资源，提升使用效率[9]。现如今，计算机处理技术应用的存储技术大多为分布式数据存储，能够对数据信息快速处理，但仍存在优化空间。相对于前几年信息存储量而言，在大数据时代下信息存储量呈现出空前增加状态。加上信息更新速度的加快，大数据要想安全、稳定的呈现在用户面前并被企业所利用，必须提升信息存储有效性，让网络能够在更短时间内更高效率的处理信息资源。对于网络数据库而言，必须将信息资源按照一定形式、结构分类存储于规定数据库之中，以便于用户检索的快捷性。简单来说，大数据环境中的数据存储是信息统一与完整的保障。

2.3 信息安全技术

海量的信息在大数据时代下处于相对开放状态，黑客和不法分子可能利用他人信息和网站漏洞获取到用户信息，继而导致信息安全受到影响。在庞大的数据信息下，数据信息结构逐渐具有计算机形式，信息之间的关联性逐渐加强并存在相互影响。传统控制信息数据安全方式大多为控制个体信息系统，而现如今受到大数据时代下信息关联性的影响，信息系统的关联性需完善安全处理技术，不仅注重对安全技术人才、计算机专业人才的培养及知识技能的丰富，还应重视安全技术的研发，让信息安全在大数据背景下更先进、科学，保障社会发展需求与安全需求[10]。对于重点信息，大数据的环境让网络中数据信息大量分布并存在开放性，当信息被窃取时直接影响网络安全及用户隐私。因此在安全管理方面必须强调信息监管以及安全隐患的排查，着重检测重点数据信息，例如用户身份信息、企业内部管理信息等。具体而言，首先应建立安全机制，在相关人才方面得到强有力保障，实现信息安全机制的切实落实；其次应强化数据检测，对难点、重点信息在大数据环境下重点并持续监测；最后应考虑大数据环境，利用网络研发信息安全技术产品以适应大数据的飞速发展。

2.4 信息传输技术

信息的传输需要双方获取相关数据监控下完成信息数据的往来并合理存储，所有数据信息均需在采集上进行依次监管才可开展下一程序。在信息的处理方面，针对信息种类的差异性，在数据库中信息将提前分类加工完毕后再实现信息传输，以便于加快传输速度。另外，还应注意信息的高速处理，在信息完成传输后，客户端须在最短时间内读取信息内容并转换为正确格式，提升数据传输效率。除此之外，应在Deep web（深层网络）数据方面不断研发新技术，传统搜索引擎现如今已经跟不上用户需求，也无法适应大数据环境中的海量信息资源搜索与分类，难以搜索到深层网络数据。在信息处理中，深层网络空间技术可对传输信息加以截取并展开分析，整理网络数据，确保用户传输过程的通畅性。

3 信息处理技术面临的挑战

大数据时代的到来为我国各行各业的发展带来了新的机遇与挑战，对于教育、商业、企业等方面而言，大数据让其更容易搜集到潜在用户并在发展策略上有所偏向。但与此同时，大数据时代的到来为社会带来了不少挑战，本文从以下几点加以说明。

3.1 信息安全挑战

大数据的环境下，网上购物与在线社交活动逐渐频繁。网络购物让人们在实名制状态下，自身的姓名、电话、家庭住址被暴露，而在线社交则将自己的私人信息在一定范围内公布，导致诈骗分子与网络黑客有了犯罪平台。对于企业而言，在大数据处理下，黑客可进行企业消费者的全面分析，泄露个人信息，获取企业商业机密。因此信息的安全性是大数据时代背景下计算机处理技术面临的重要挑战，必须强调信息的安全并加强网络安全立法，以保护企业与用户的个人信息为首要原则，确保其信息不被非法分子获取并利用。与此同时，用户在利用网络的过程中也应提升安全意识，保持警惕态度。

3.2 信息提取挑战

大数据环境下包含的信息量大、密度高、价值高，若想真正获取有用信息，必须在海量信息中高效率提取。提取信息属于工作量大且难度较高的工作，对信息处理技术不断提出更高要求，以满足企业对潜在客户以及现有客户的分析，并保障普通用户使用的便捷性。

3.3 信息传输挑战

对海量信息的收集、存储、传输等操作为计算机信息处理技术带来了明显挑战。存储技术的提升、存储空间的扩大、传输速度的加快迫使信息处理技术不断更新，以适应愈加扩大的使用需求。大数据环境下包含的海量数据需要与之适应的巨大存储空间，因此对文件压缩技术也有了更高要求，而容量较大的文件在传输时会耗费较长时间而影响用户体验感，因此在信息传输方面也需加大投入。

3.4 信息传输挑战

海量数据的传输必须依赖于良好的硬件设备以及稳定的网络传输，这对网络运营商带来了明显挑战。一方面表现在硬件设备上，必须保障硬件设备能够适应于大数据的传输；另一方面表现在网络宽带上，足够的带宽才能确保信息传输的稳定与快速。

4 信息處理技术在大数据时代下的展望

4.1 信息的加工截取

在大数据时代下，大量的数据交换在瞬间完成，而计算机信息处理中心必须在短时间内获取用户需要的重点信息并将信息有效筛选、归类，使用户在搜索信息时能够得到最理想的结果。在信息流动期间需要监控系统严密工作，把握关键数据及需求数据，并将其存入数据库之中。在此基础上，信息处理中心需加工处理信息并对信息展开分类。目前信息处理中心已经能够完成上述任务，但在具体工作成果上，不少用户表示搜索到的信息结果并未达到有效筛选，仍存在不少虚假信息、广告信息、钓鱼网站等，且部分网站在信息搜索结果的展示上存在虚假信息排名靠前情况。

4.2 信息的稳定处理

在得到授权的情况下，任何人都能够通过大数据信息环境访问信息。由此而来的隐患为不法分子提供了潜在机会，因此在信息安全上应构建稳定的存储环境，并在处理技术上不断改善。基于现有的互联网技术，必须加大研发数据信息安全，改变现如今使用的数据处理模块，使之更能够适应大数据背景下大量信息数据的处理与交换，实现安全防护与稳定处理。除此之外，强调对人才的培养，构建更稳定、新型的网络安全体系，达到对数据的安全防控、无死角防控，对重点数据除了维护之外，还应强调实时监控。

4.3 信息的安全存储

大数据时代下，人们的信息接收面更广泛，信息暴露于网络环境之中，需要更安全的存储空间。可利用信息抓取将关键数据存入数据库，当用户存在搜索需求时直接提取。大数据环境下，大量信息的存储存在明显时态性特征，更新速度不断增快的背景下，信息的存储必须安全并保障在有效的筛选后及时更新数据库，以便于用户在最短时间内获取最为有效的大数据，保障使用需求。在适应大数据环境安全特点的前提下，信息安全技术可从以下几方面着手。首先为安全体系方面，需要构建科学、全面的安全体系，培养计算机安全人才；其次应强调重点数据的监测，由于大数据环境下海量信息难以逐个检测且缺乏现实性，因此需要对重点数据加强检测；最后为相关安全技术产品的研发，传统软件现如今已经无法承载大数据，安全软件的更新换代迫在眉睫。

4.4 云计算网络的转变

受到计算机硬件条件配备的限制，计算机网络现如今在发展上存在一定局限性，需要逐渐转变为云计算网络，以适应大数据时代的来临。在未来发展方面，计算机网络必将区分网络数据与计算机硬件，实现云计算机网络，达到信息的快速传输、快速搜索、安全稳定存储状态，信息网络与计算机的联系将更为紧密，诸多公司和企业需在联合开发下不断完善大数据网络系统。计算机网络在现阶段发展上主要为各类硬件形成整体架构，存在一定安全隐患以及发展上的制约。数据库作为关键技术，必须在大数据时代下不断强化数据库的分类准确性、信息存储能力、信息转换能力以及信息查找速度，为云计算的实现打下基础。

5 结束语

综上所述，在大数据时代背景下，我国计算机信息处理技术正处于飞速发展阶段，并运用于人们生活的方方面面。大数据的到来为计算机处理技术带来的不仅仅是技术上的变革，还有社会对技术优化的期望。我们应勇于迎接挑战，善于抓住机遇，不断创新，研发更适应于大数据时代的信息处理技术，利用大数据特点，考虑其更新换代速率，让信息处理技术真正帮助用户提升体验感，适应大数据时代的变革，实现科学可持续发展。

参考文献：

[1] 李君芳， 徐小亚. 大数据时代背景下计算机信息处理技术分析[J]. 信息与电脑（理论版）， 2017（2）.

[2] 刘海南. 基于“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的研究[J]. 数字通信世界， 2017（9）.

[3] 戎思淼. 量子思维对大数据背景下信息决策新思路的启示[J]. 科技进步与对策， 2016（8）.

[4] 孙海燕， 冶栋玉， 曹娟. 浅谈“大数据”时代背景下计算机信息处理技术[J]. 信息系统工程， 2016（4）.

[5] 賈希玲. 大数据时代下的会计信息化发展趋势及其风险防范[J]. 经济研究导刊， 2016（8）.

[6] 邱成相， 苏有邦. “大数据”时代背景下计算机信息处理技术研究[J]. 数字技术与应用， 2016（7）.

[7] 龚皓， 干彬， 凌俭. “大数据”时代背景下的计算机信息处理技术安全分析[J]. 网络安全技术与应用， 2017（11）.

[8] 朱建平， 章贵军， 刘晓葳. 大数据时代下数据分析理念的辨析[J]. 统计研究， 2014（2）.

[9] 王燃. 大数据时代个人信息保护视野下的电子取证——以网络平台为视角[J]. 山东警察学院学报， 2015（5）.

[10] 陶皖， 杨磊. 大数据时代对高校人才培养模式的影响——以信息系统专业为例[J]. 电脑知识与技术， 2013（28）.