大数据时代的计算机信息处理技术探究

袁东锋 南阳理工学院

随着社会科学技术的迅猛发展和国民经济的逐步提升，基于LBS功能基础上的个人移动电子产品已经全民普及，企业及个人电子商务业务蓬勃发展，电子商务各类形势发展迅猛，诸如B2B、O2O、B2C等不同端对端模式；企业发展盈利模式也由渠道为王转向流量为王。各行各业，交通、运输、信息、教育、营销等离不开对于大数据的依赖。本文将从大数据时代的背景分析、大数据时代计算机信息处理的核心关键点、大数据时代发展前景三方面进行系统的论证和阐述。

1.大数据时代的背景分析

大数据，是互联网时代下的产物，是对浩瀚的互联网中海量数据和信息，进行系统化、科学化、准确化的抓取、保存、分析和管理。大数据具有四大特点，数据海量化、数据流动快速化、数据类型多样化以及价值密度低，数量级也产生了极大的变化，由之前的TB转化为现有的ZB，IZB达到1024PB。以前，销售商品需要有实体店铺，雇人员销售，且只能服务于周围3公里内有效居民。现在只需要一台笔记本甚至一台手机，既可以完成寻找客户、客户咨询、销售达成、付款到账等全部流程；以前，企业无法了解用户的真实需求和喜爱，新品的研发和推广，靠的是顶级设计师或决策者的经验与判断，现在可以通过大数据了解用户的基本情况，对其进行用户画像和数据分析，进而研发新品并进行精准推送，让企业的发展更加精准和良性化。可以说，大数据时代为企业和个人提供了更多可能性、变化性、便捷性。大数据时代的技术核心就是数据的快速采集、稳定保存、精准的分析和科学化管理，但这些都离不开强大而成熟的计算机信息处理技术，没有良好的硬件设备和软件操作人员，再多的海量数据也会成为无用的字数。如果大数据不能实现计算机信息处理的正确性、科学化，出现纰漏或失误，更将带来错误的数据分析结论，反而不利于应用者。

2.大数据时代发展前景

2.1 信息处理技术人才抢夺激烈

大数据不同于其他行业或工作，大数据的重要意义可以改变和颠覆一个行业。但大数据同时也是一项高科技、高技术、高标准、高要求的技术产业，对于人才的需求和抢夺正在白热化。近年来，我国虽然在信息技术方面发展迅速，但在人才的培养和教育上，却依然存在诸多问题和缺陷：现有教学系统和教学资料滞后于社会需求；高端信息技术人员急缺，自主研发能力较弱；高端技术人才集中在杭州、上海、北京等重点城市，其他城市人员急缺。要想大数据不断的升级和发展，必须对引进更为高端的技术人才，与国内外的高端院校或专业进行联合教学或交换式教学，向世界一流和知名企业学习优秀的计算机信息技术处理方法和管理模式。

2.2 大数据应用前景广泛

过去我们理解大数据，更多的理解为只是数据的抓取、分析、存储和输出应用。但实际上，在大数据的时代中，随着云计算、物联网、区域块链接等技术的不断发展和应用，大数据前景应用将更为广泛和有意义的。但所有的应用，都是为人类社会的发展和进步而服务的。尤其是遗传算法和数据的高效索引，都为大数据的应用提供坚实的基础。遗传算法，是一种随机的搜索方式，可以让搜索更为自主化和便捷化；高效索引，重点在于聚簇索引以及互补性聚簇索引两方面内容，通过不同的索引列和顺序，提升索引的高效性。

2.3 大数据引领时代发展

云计算的发展意味着大数据及大数据信息处理技术已经非常成熟和稳定。云计算在数据的处理上具有开放性、便捷性、广泛性的特点，解决了大数据的数据海量、内容复杂、处理难度大的问题，克服了传统计算机处理中局限性的缺陷。云计算是指将海量数据进行集中，并于云平台和各种电子设施上进行交换处理和存储，用户可利用平台对所需信息进行上传和下载。云计算的应用和产生，为大数据发展的更为迅速和有效。加速对数据的处理，提升数据的安全，使大数据可以应用到各行各业和各个领域当中，真正引领时代的发展和进步。

3.大数据时代的计算机信息处理的技术探究

3.1 大数据信息的抓取与分析

大数据时代，最显著的特征，就是各种数据呈现海量是井喷。各种数据层出不穷，大数据具备信息量大、信息复杂、维度多的特点。对于大数据的抓取并不难，难点在于如何在海量的信息数据中，能够根据相应的诉求进行准确的抓取。这就要求，必须要有专业的产品经理和技术人员，对数据应用需求进行数据分析，并采取可视化技术，对感情、空间、时间、网络、各序列号进行分析，在过程中可采取拓扑分析、几何统计分析、编码分析等分析手段。抓取准确的数据后，要对数据进行精准的分析，分析数据呈现出的规律，内涵和存在的实际价值和意义。分析的过程中，可以采取分类分析和聚类分类分析等各种方法。分类分析，是指根据数据点，进行假设点的系统架构，预测有可能产生的行为；聚类分析，是指将所有不同分组的数据对象，进行集中式处理和分析，便于数据的整体分析和深度挖掘。

3.2 大数据信息的及时存储

数据的存储具有极高的价值，由于大数据具有信息数据量大、信息处理复杂的特点。对于大数据的存储，绝不是简单的进行保存即可，而是应该科学化、合理化、系统化的对已经抓取的数据，进行精准的分类和处理。原有的GFS系统（文件系统技术）已经不能满足大数据时代的需求，分布型的数据存储技术，则是在GFS基础上发展出来的新技术。而列存储则是分布型存储技术的核心，它将列作为基本的单位，然后进行列存储。能够快递的加工、计算海量数据，节省磁盘空间。

3.3 大数据信息的保护安全

大数据时代，互联网技术异常发达，由于信息的传递性和海量性，各类知识、理念都可以不限时间、地点进行传播。大量的企业和个人也拥有先进的信息处理技术，各种黑客组织和个人都具有侵入各类信息技术系统的能力，信息和数据被盗窃的危险性极高。由于政府、机关、金融、商业等重点行业的大数据信息涉及到社会经济安全和国民的个人生活隐私，大数据的安全性、可靠性和稳定性及其重要。为此，必须要保证大疏忽信息的绝对安全。要引进专业和先进的人才，建立计算机安全保护系统；要采用最先进的设备，保护信息的安全保存；要定期对系统进行检测和升级，提升防护系统的安全指数。

结束语：大数据时代已经来临，大数据对于国民经济的发展和人们日常生活都具备极其深远的影响。大数据对企业的经营管理、运营模式，国民社会形态，居民日常生活都起到了至关重要的作用。大数据可以为企业的经营提供更为精准的可靠分析，可以为居民提供更加便捷的生活方式，更可以为国家的发展和进步提供交通、运输、信息处理等各类广泛的应用和帮助。对于大数据的信息处理是大数据应用的关键，如何准确获取数据、分析数据、应用数据，能大数据的优势和特点发挥到极致。在持续的信息处理技术提升和优化的过程中，大数据时代必将发展更为迅猛，为社会经济发展做出贡献。