基于大数据的计算机信息处理技术分析

于建建

摘要：随着先进信息技术的不断发明和应用，当前阶段社会发展过程中，科学技术正在扮演着越来越重要的角色。这不仅推动了产业的发展和行业的进步，也为国家和民族的长远发展提供了重要动力。现阶段，我国很多行业已经将计算机作为主要的发展动力，在生产过程中扮演着重要的角色。面对愈发普遍的电子计算机信息工程应用，要想实现其最大价值，发挥其积极作用，就需要以科学有效的方式对计算机信息处理技术进行应用管理。因此对计算机信息处理技术大数据时代应用进行研究與分析，具有显著的现实意义。

关键词：大数据;计算机信息处理技术

中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）13-0022-02

引言：在智能化、大数据时代下，人们的生活、工作及学习模式也发生了改变。大数据在数据收集、存储以及海量数据挖掘的作用下，满足了人们的多元化需求。在大数据时代，由于海量数据席卷而来，若计算机设备及信息处理技术不进行升级创新，必然无法快速地运转大数据时代下的海量数据，这就降低了用户对计算机网络信息的使用体验，还会面临计算机网络信息出现泄密或丢失等威胁。在大数据背景下，计算机信息处理技术如何做好信息安全防护与有效运用，至今都是一个值得不断探讨的问题。

1大数据的特点

对大数据时代的分析，使得技术人员能够快速转变思路，在掌握大数据时代相关特点的基础之上，为计算机信息处理技术的创新性发展奠定了坚实思想基础，保证了相关技术调整优化工作开展的针对性。大数据技术作为新型的信息处理手段，能够在一定的时间周期内，对各类软件运行过程中产生的数据，做好挖掘、汇总以及处理工作，进而在较短的时间内，快速展现数据的特性，把控信息规律，对于相关决策、管理以及服务等活动的提供了必要的技术支持。随着大数据技术体系的逐步成熟与完善，人类进入到大数据时代。大数据时代在新信息处理方面主要表现在数量体量大、处理环节复杂、处理流程快捷等几大方面，呈现出与原有信息处理方法不同的技术特点。为保证信息处理与数据挖掘的有效性，提升信息使用成效，充分满足经济发展、服务管理工作的各项要求，大数据时代在信息处理环节表现出明显的快捷化特性，保证了信息处理的实时性。

2计算机信息处理技术在大数据时代中的应用价值分析

在大数据时代，计算机信息处理技术工程具有十分显著的应用价值。不仅仅有利于显著提升企业的竞争力，实现企业的跨越式发展，而且对于当前阶段提升企业的管理效率也具有积极的作用，可以促进企业转变管理观念，更好地引进先进科学技术，培养专业化人才。最后，信息电子技术工程的发展还有利于推动国际化进程，促进全球经济发展，使得各行各业都能呈现出更加有序，良好的发展态势。

3大数据为计算机信息处理技术运用带来的挑战

3.1计算机信息安全性要求更高。大数据背景下，越来越多的人们运用计算机网络信息技术，并对计算机网络信息的安全性有着越来越高的要求。这主要是因为，人们在虚拟的网络环境中进行购物和支付，一旦计算机网络信息安全性极低，必然会威胁到用户的财产安全。所以，在大数据背景下，只有保证了计算机网络信息的安全性与私密性，才能从根本上为计算机用户提供服务。

3.2人才的专业技能要求更高。在大数据环境下，由于每时每刻都有海量数据产生，这就对网络信息处理技术有极高的要求。专业人才在应用网络信息处理技术时，必然也要有大量的知识储备与专业的工作技能，确保大数据环境下计算机网络信息的安全，也要依据计算机网络信息处理的实际情况，积极地构建计算机信息处理与防护技术，全力保护数据网络信息，保障计算机用户的根本利益。

3.3计算机防御能力要求更高。由于计算机很容易受到黑客的攻击，窃取计算机设备上的网络信息。黑客攻击极易造成计算机网络瘫痪，并导致计算机用户丢失数据，进而面临着经济或者是数据上的损失。如果是商业竞争领域有数据泄露的情况，必然会面临着企业发展困难的困境。在大数据时代下，计算机信息处理技术运用中，必然要全力避免黑客盗取信息，拥有超强的防黑客功能。由于网络的开放性，很容易隐蔽起来的病毒长期潜伏在计算机中，导致计算机用户信息极易泄露。因此，大数据时代下，计算机信息处理技术运用中应提高计算机防病毒能力。

4大数据时代下计算机信息处理技术的具体应用

4.1特征性数据分析法。特征数据分析也是数据挖掘技术中的一种十分可行的方法。该方法不仅可以实现整体数据信息的集成和分析，而且可以扩展到特征性分析的高级层级，从而可以有效的挖掘出具有实用价值的信息和数据内容。总体而言，特征性数据分析方法是一种全面、快速的分析方法，在这种情况下，可以有效地解决了一些数据资源的问题，因此这种研究分析方法已成为当前许多行业的学者主要研究方向。而一些相关的设计师在分析特定的分析应用过程中，还将不断的提出其他的不同特性的数据分析方法。举例说明，在相关的数据收集过程中使用了人工神经网络，于此同时，也可以在数据终端中逐步构建神经网络中，及时使用了这种方法可以用来收集相关的信息技术内容。

4.2数据挖掘技术。大数据环境下，人工智能处理技术通过处理信息，把海量数据经过一系列处理后变成人们需要的信息资源，为人们提供数据服务。在数据挖掘系统技术的应用中，基于仿生学原理，把数据处理过程和人类思考方式相结合，实现数据的统一化管理，用以完善和指导人类的行为。应用数据挖掘技术时，应选取十分有效的数据资源，删除和清理冗余和无效的数据信息，综合分析数据信息，确保选取的数据信息能得到充分的应用。分析和评估数据信息后，再有效地发挥出数据信息的功能作用。基于人工智能技术下数据挖掘过程，需要涉及多方面计算机处理技术，如聚类、决策树及神经网络等。在大数据背景下，实施计算机信息处理技术，就要依据数据挖掘技术的应用方向划分不同的簇群。K-means算法就是一种常见形式，在计算中确定制定簇群的具体数量，然后在簇群中把源数据转化为中信书局，进而明确计算机项目，实现数据信息的收集与处理。计算源数据与簇中心过程中，既能限定数据范围，又优化了数据信息处理的性能，实现了数据讯息的有效生成与转化。

4.3云存储技术。所谓的云存储，主要是由多个存储设备构成，有着集中群功能和分布式文件系统的优势，其构建的信息处理网络更加完善，实现了信息处理技术与数据的有效融合。云存储技术发挥着大数据存储功能，可有效保存大量的数据。在大数据背景下，计算机网络信息处理过程中，必然要及时地处理和分析大数据集，结合用户需求为用户提供数据信息。这时候，云存储系统以极强的吞吐能力，快速传递数据，可高效管理大数据集。大数据时代下计算机信息处理过程，要实现数据处理的任务，也要更好地存储计算机产生的海量数据，充分地发挥出云存储技术优势。

4.4计算机信息安全技术。在计算机信息处理技术体系中，计算机信息完全技术能发挥保障作用，随着当前科技的迅速发展，人们在生活与工作已经离不开计算机与互联网，计算机技术给人们的生活与工作带来了很大的便捷，但是随之而来的是逐渐凸显了信息安全问题。在大数据时代背景下，人们的信息所处的状态为透明化，由此使得人们信息安全很难得到保障。与以往相比，当前计算机病毒、攻击等安全问题所带来的后果更加严重。苹果公司iCoud泄漏事件，不仅给苹果带来的很大损失，说明在当前大数据时代下，我们首先要将信息安全保护工作落实到位，其直接关系到人们的利益。所以，我们应在信息安全技术的研发方面下功夫，在这方面加大资金的投入，开发出一些新的信息加密方法，通过将其应用于到实际当中，使得信息安全技术的整体水平显著提高，从而在一定程度上防止出现信息安全问题的发生，有效保障信息安全。

5未来发展的展望

5.1优化计算机信息处理流程。大数据时代背景下计算机信息处理技术在创新发展的过程中，技术人员需要结合计算机信息处理技术的类别以及信息处理环节暴露出的问题，采取必要的技术手段，依托大数据，优化计算机信息处理流程，通过流程再造，缩短信息收集、处理周期，在保证计算机信息处理成效的基礎上，压缩处理成本，提升资源的利用率。以这一思路为导向，要充分利用大数据技术的优势，针对计算机信息处理技术环节暴露出的问题，补齐技术短板，进而将大数据技术与计算机信息处理技术有机结合起来，形成强大的技术联动，打造最优化的计算机信息处理方案。

5.2云计算与网络技术的应用。在使用云计算技术推动计算机信息处理技术发展创新环节，技术人员可以充分利用云计算技术，对现有的计算机信息处理技术体系做好更新优化工作，形成完备的信息处理技术框架，为后续相关信息数据技术的研发、应用提供技术支持。在这一思路的指导下，技术人员要结合大数据时代背景下计算机信息处理技术的发展创新要求，以云计算技术为框架，积极开展云计算技术的优化工作，满足不同用户的使用需求，实现数据的快速发掘，并且将计算机信息处理过程中，系统编辑存在的问题，推动云计算技术与计算机信息处理活动的有效衔接。

结语：综上所述，在大数据时代中，计算机信息处理技术的应用具有十分显著的意义。要想促进其良好发展，就要重视其应用策略分析，首先需要重视信息传递阶段的管理，使得信息传递具备安全性和高效性，其次需要重视信息技术工程的安全管理，防止信息泄露与信息流失，最后需要加强信息共享阶段的管理，使得信息共享拥有一个良好开阔的环境。

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