大数据背景下的计算机信息处理技术研究

吴延艳

计算机信息技术的出现使得企业的信息处理、保存更加便捷高效，很大程度上提高了企业的工作效率。大数据的出现是一种新的方式，对现代信息时代来说有着至关重要的作用，可以使得企业的在信息处理中保证数据的有效获取，但这还需要计算机处理技术的不断更新，才能满足企业的大数据分析需要。

1 大数据背景下的计算机信息处理技术

1.1 建立模型

计算机信息处理技术中，通过建立模型进行数据分析，使得数据一目了然，这种处理方式较为常见。此外，计算机大数据处理中还会通过流处理模型和批处理模型进行数据处理。流处理和批处理两种处理方式不同，且拥有不同的处理效果。例如流处理模型，在数据处理中更具优势一些，通过流处理模型，可以使得获取的数据信息更加高效，且还能保证准确性。例如，金融行业中需要及时、准确的有关信息，因此，在计算机信息处理技术中选择流处理模型，更加适合金融行业中的信息处理需求。由此来看，大数据背景下计算机信息处理技术在使用中，建立模型十分重要，但由于不同企业的需求不同，所以在应用中还需要选择合适的计算机信息处理技术，根据数据的特点科学地建立模型，为数据处理夯实基础。

1.2 信息采集和加工

大数据时代下信息采集和加工方式均发生了改变，这无疑不是加大了计算机信息处理技术的难度，加之信息数据类型多样且容量较大，在此过程中若想要保证获取信息的准确性，就必须使用科学地处理技术对庞大的信息数据进行筛选，才能保证获取信息的准确度。在这一过程中，通常会使用数据挖掘等技术进行，使得计算机信息处理时的正确性有所保证。除此之外，为了保证数据信息的加强数据分析，从而及时的发现数据中的异常现象，也是大数据背景下的计算机信息处理数据需求。

1.3 计算机大数据存储

大数据的信息量庞大，并随着时间的推移信息会持续增加，那么这就需计算机存储空间不断地增加，否则就难以适应现代社会发展需求。根据目前的存储来看，通常会使用云存储，主要因其具备较大的存储空间和速度，符合现代的数据存储需求，通过借助云存储和云技术进行计算机信息技术处理，使得计算机信息处理能力得到了大大地提高。

2 计算机信息处理技术面对的难题

2.1 虚假数据问题

随着时代的不断发展，大数据面临的难题也发生了改变，例如虚假数据问题，是严重影响力大数据的使用。具体来说，目前人们使用网络的需求越来越高，生活以及各领域都离不开网络的支持，在工作和生活中人们会通过无线网络传送大量的信息，如图片、音频、文件、聊天记录等，但这些数据中有一部分是虚假的，很少会进行严格的鉴别，加之鉴别会增加大量的人力物力且具有一定难度。那么人们在获取数据资料时，如果获得的数据信息是虚假的，那么做出来的大数据评估的准确性就不能保证。尤其是企业中，例如某企业使用大数据做理财、或是其他等的分析报告时，数据虚假就是使得评估报告不准确，影响企业的经济决策，从而造成较大的损失。

2.2 缺乏高素质的应用人才

知识是推动时代发展的关键因素，在计算机信息技术处理中也是如此，只有高专业知识和创新意识的技术人才才能推动计算机信息处理技术的发展。具体来说，计算机信息处理技术更新中，需要计算机信息处理人员进行，而其对计算机信息处理的认识和经验都直接关系着更新效果。但就目前来看，该方面人才短缺，主要因人才培养时间较长，使得市场紧缺。出现这一问题的原因，主要是高校在计算机信息处理技术中的时间问题，例如，高校在计算机人才培养中具有该专业的课程学习目标，只有将这些学习时间完成才能达到企业用人标准，这一过程中，市场就会出现较大的缺口，导致企业计算机处理更新技术人员较为匮乏。

2.3 数据安全问题

大数据虽便于人们的工作生活，但其中存在的安全问题是不可避免的。具体表现在三个方面：第一，个人信息的隐私和安全问题。目前在大数据时代下，每个人的信息几乎是透明的，大数据的汇集使得公民个人信息和隐私泄露的风险加大。个人若想要完全频闭数据挖掘是非常困难的。第二，企业数据安全。企业会通过分布式云计算，在系统中进行信息等的上传、下载、交换，在此过程中会加大黑客和病毒攻击的机会。大数据平台和各类应用服务系统一定那被入侵，那么企业的中的机密信息就会受到泄露，使得企业的销售、研发、经济等都会受到重大的冲击，带来较大的损失。第三，国家安全威胁问题，目前国家各个部门的重要信息都依赖网络，例如能源、交通、商业、军事设备等，这些信息在大数据中进行采集、传输、存储、处理，在此过程中难免会受到不法分子的攻击，一旦成为攻击目标，国家安全会受到威胁，甚至可能受到信息战的威胁，对国家、社会都会带来严重的影响。

3 计算机信息处理技术的解决方法

3.1 控制好数据的真实性和完整性

大数据时代下数据的真实性和完整性对用户来说有着重要意义。因此，这就需要控制数据信息源，从而解决虚拟数据问题。为了保证大数据的正常发展，就需要不断提高计算机信息处理技术，控制好数据来源，保证数据信息的安全性、准确性、合理性、可靠性。例如，先对所获取的数据信息进行分析处理，了解数据信息的真实性，并将合格有效信息保存到数据库。客户或是企业单位使用数据，就需要根据客户和企业的要求，对数据进行筛选，将符合要求的数据传送给客户，从而进行大数据的分析和评估工作，保证大数据信息的准确性。

3.2 提高数据的安全管理

大数据时代下个人信息和隐私安全是各国和个人最为重视的问题，也是难点问题，若想要完全的解决，仅需要技术手段是不够的，需要企业、政府个人共同长期的努力。例如，以法律条款进行约束，由政府制定相关的法律条款，对泄露和滥用其他人隐私的行为进行法律制裁。其次，从个人层面来讲，要提高个人的安全意识。对企业来言，要加强行业自律和道德观念，并通过制定数据安全管理制度和措施，规范管理数据，如果出现盗用数据的行为，就需要给与出发。此外，在数据采集、存储、处理过程中要加强安全保护，企业不仅要强化数据责任保护意识，同时使用加密保护手段对数据信息进行严格的保护。同时，为了进一步的保护数据的安全性可通过数据的内容进行分级保护，制定不同的保护措施，提高数据保护强度。对于国家信息安全保护，就必须要加强信息安全法制建设。其次，还需要和有关部门联合起来，建立安全信息管理机制，对散播他人信息和网络黑客进行严厉的打击和惩罚。从而提高数据信息的安全性。

3.3 培养专业技术人才

大数据时代的快速发展，对专业技术人才的需求也越来越高，这就需要通过两种措施培养和提高专业技术人才。首先，还需要专业技术人员自身树立再学习意识，通过各种方式进行学习。其次，各高校作为输送人才的重要场地，要加强大数据专业技术人才的培养，结合时代的发展讲授先进的知识和技术以及心理教育，为社会输送专业的技术人才。

4 结论

上述对大数据背景下计算机信息处理技术进行了分析研究，通过上述得知，大数据时代下对计算机信息处理技术的处理能力带来了更大的要求，只有保证其跟上时代发展需求才能促进企业的发展。但大数据时代下，各种数据信息丰富且数据信息量庞大，要保证数据处理的准确性和安全性则存在一定难度。因此，还需要不断地研究计算机信息处理技术，使其发挥其作用，为现代企业的发展保驾护航。