基于大数据的计算机信息处理技术应用与实践

李琳　周庆

摘 要：大数据技术的广泛运用，给计算机信息处理技术带来新的挑战，如何保障海量数据信息安全成为人们亟待解决的问题。文章就大数据时代如何应用好计算机信息处理技术进行了相关探讨，并提出具体化解决方案。

关键词：大数据;计算机信息处理;技术;问题;措施

0   引言

大数据技术背景下，人们大多利用数据传播方式进行数据共享，使得网络中到处充斥着海量信息。人们需要不断强化计算机信息处理技术，科学分析、合理运用海量信息，促使工作效率提升，促进社会快速发展。

1 大数据技术概述

大数据技术主要用来分析和计算数据信息，并不是将数据信息进行简单储存。大数据技术具有4个明显的特征：数据量巨大、形式多样化、价值密度低、处理速度快。其的数据量可以高达EB级别，要在很短的时间内处理好这些多样化的数据，并且从中找到有价值的信息，这就是大数据的意义所在。大数据最有价值的地方在于数据信息全面：空间维度上可以实现多层次、多角度的交叉重现;时间维度上能够将社会有机体或人的相关活动信息持续呈现。大数据分析将所有具备一定关联的数据信息有机串联起来，利用数据信息间的联系来探究问题癥结，还原事实真相[1]。

2 大数据时代计算机信息处理技术

2.1  数据信息收集、预处理、分析和挖掘

计算机信息处理技术涵盖数据收集预处理、分析、挖掘等多个方面。数据收集依托电子传感器，在此过程中，数据的真实性受限于传感器精确度，数据广泛性取决于传感器数量。现阶段，电子元件技术比以往有了很大提升，使得数据收集先进化、简单化。另外，现代计算机技术更新换代加快，智慧城市、物联网等新兴领域不断开拓，配合射频标识、二维码、条形码、nfc、生物特征识别等，数据渠道来源越来越广，数据信息量也越来越大。在数据信息收集时，由于数据信息有着明显分散性，使得数据信息冗余度增加，增添了信息处理难度。为降低数据信息后期处理量，需要先对数据实施预处理，剔除无用或冗余的数据。

数据分析常见有4种分析方法，这4种方法是一个循序渐进的过程。一是描述性分析，简单来说就是通过数据告知发生了什么，将事实摆清楚、讲明白。二是诊断性分析，也就是告知为什么会发生，寻找故障发生的根源。三是预测性分析，通过数据分析发出警报，可能会发生什么，提醒人们做好预防。四是指令性分析，根据数据分析，从发生什么、为什么会发生到可能会发生什么，提示人们需要做什么来解决问题。

数据挖掘指的是通过统计分析后的结果并不容易被一般使用者所理解，有时候还会出现与人们认识相反的结果，这就需要进一步展开数据挖掘，摒弃和剔除无用的结果，把分析的结论转化为通俗易懂的形式，实现数据挖掘的目的。

2.2  数据信息储存

通常在数据信息完成收集和预处理之后，应当按照标准格式将数据信息予以储存，将其储存到既定文档中，借助相关技术手段对众多复杂数据信息给予综合协调处理，促使信息处理得到有效保障。大数据背景下，信息有着明显多元化、多样化、开发化特征，使得信息储存难度增加，依靠计算机信息处理技术，可以将数据信息进行有效储存，为人们学习、生活、工作提供有力支撑[2]。

2.3  数据信息安全

网络技术虽然带给人们巨大便利，但也给数据安全带来重大威胁，软件与硬件都面临一定程度的安全隐患。这些安全隐患一旦被不法分子所利用，将造成严重后果，因此需要有效提升计算机信息处理技术安全系数，促进社会和谐稳定发展。

3 大数据背景下计算机信息处理技术存在的问题

3.1  信息系统技术缺陷较多

信息系统作为应用信息和处理信息的重要渠道，也是人们获取数据信息的关键环节，信息系统位于计算机内，所有指令均被计算机控制。大数据时代，信息系统在实践运用中还存在不少问题，比如中央处理器计算能力不足、信息存储量过低等。从某个层面上来说，传统计算机系统与软件都很难适应大数据时代，如果处理数据信息还在使用常规计算机处理技术，将会制约计算机性能发挥。这些问题都会影响到主体数据的有效使用，难以满足大数据时代需求。

3.2  信息安全性不足

大数据时代，在信息安全方面要求更高，因为信息体量呈现指数级增长，一旦信息泄漏会造成严重后果，比如个人隐私泄漏问题。当前，许多社交软件通病就是泄漏个人隐私，因为在新账号注册时，往往需要读取用户短信、通信记录、定位等信息，至于读取这些信息的最终目的，用户无从得知，但是为了能够使用社交软件必须通过。另外，大量垃圾信息也会造成安全问题，有统计数据表明，中国移动、中国电信、中国联通三大通信企业就在诈骗电话拦截方面每年都超过5 000万次，至于垃圾短信更是超过百亿条，大多数垃圾短信是被强行发送至用户终端，影响到用户信息安全[3]。

3.3  缺少大数据人才

当前，在大数据分析方面极度缺乏专业性人才，因为大数据专业性人才需要多年数学知识积累，也需要具备较强的编程和业务知识方面的综合能力，属于难得的复合型人才，聘用企业是很难有此类人才的专有岗位设置。同时，虽然每年从计算机专业毕业的学生数量不少，但是有很多人并不能够充分理解大数据的真正含义，使得计算机行业在高素质人才储备上有所欠缺。大数据背景下，所有技术都需要具备较高技术的专业人才进行相关存在，但是由于专业性人才培养周期较长，使得人才不足问题日益凸显。

4 大数据背景下强化计算机信息处理技术的措施

4.1  提升计算机软硬件水平

为保障数据信息有效性和安全性，需要不断加强计算机软硬件水平，可以结合时代发展需求，将传统计算机网络更替为云计算机网络，以便提升计算机性能。对于中央处理器能力不足的问题，可以采取更换主板以提升其性能;对于信息存储量过低的问题，可以采取增加内存的方式来扩充内存，效果比较显著。要积极研发新型计算机软件，提升应对木马等病毒的能力，有效保障数据信息安全。

4.2  构建信息安全体系

不管什么技术在应用时都要保证其足够安全，这是非常重要的内容，但在实际操作过程中，由于受到各个方面因素的制约，计算机信息安全处理技术面对诸多难题。为保障数据信息收集、处理、存储安全，需要不断加大相关安全技术的研发力度，在信息处理的所有环节都做好跟踪监测，确保信息传输安全可靠。通过跟踪监测数据信息，可以及时发现存在的问题并采取有效解决措施。

计算机信息安全技术关键在于如何做好信息保密、隐蔽和认证。保密技术主要有隐藏信息，网络隔离等，当前一些涉密电脑往往采取断网、禁用U盘、专用插座、打印机等形式，使之成为独立的信息系统，来应对各种信息泄漏问题。信息隐蔽技术主要用于保护版权和认证某一特定信息内容，要及时升级防火墙，提升网络通信加密技术，加强身份验证。防火墙技术属于计算机保护措施，能够将计算机硬件和软件有机结合，在内网、外网、公用网、专用网之间树立起保护屏障高效阻挡外部网络非法入侵，能够将未经授权和认证的网络用户屏蔽起来，有效防止黑客或者不法分子入侵計算机。通过不断升级防火墙，能够为企业和个人数据信息安全提供有力保障。信息认证技术主要是避免信息被个人或者组织以外的人随意更改，就是在更改信息时需要专门授权处理，没有得到相应授权就无法对信息进行相关更改。对于垃圾信息的处理，需要及时对垃圾信息进行筛选和剔除，以便提升信息利用率。当前厂商需要建立起全新数据信息标准，协助用户深入分析数据，智能化分辨数据信息级别，对恶意干扰、重复及同一IP的数据信息进行自动剔除，能够达到加快数据信息分析速度的目标[4]。

4.3  培养专业人才

科技发展离不开人才支撑，人才是推进科技发展的最大动力。大数据需要既能掌握计算机理理论知识及操作，又能全面了解科技前沿动态的人才，这样才能够胜任大数据时代的相关专业性工作。因此，需要借助各种渠道来培养计算机信息处理专业人才。企业也要不断加强对专业性人才的培育，提升其专业素养和职业素养，以便胜任企业发展需求。

4.4  云技术运用

云技术是当前计算机信息处理技术的一项重要内容，借助云技术，人们能够实现信息处理高效化。云技术应用范围十分广泛，推动数据储存和计算工作快速发展，实现各类数据信息高效管理和有效储存。在技术研发时，一定要加强对于信息虚拟技术研发，将其运用在信息单元调度和储存中，运用好集群功能，协调好各方面工作。要加强各种智能算法在实践中的运用，比如模拟退火、粒子群以及种子群等算法，这些算法能够模拟自然过程，高效解决复杂过程。这些算法之间有着十分紧密的联系，如果将它们有机融合起来，可以使得计算机性能更加优良。

计算机信息处理技术应用是时代发展必然趋势，在大数据时代，对其进行有效提升能够为人们学习、工作、生活带来巨大便利，但也要看到信息处理技术存在的问题，针对问题采取有效应对措施，从安全、人才等多个方面加以改进，促进计算机信息处理技术不断发展，为构建和谐社会奠定坚实基础。

[参考文献]

[1]胡素娟.大数据时代计算机信息处理技术及应用[J].无线互联科技，2020（23）：70-71.

[2]薛珍妮.计算机信息处理技术在大数据时代的应用分析[J].信息记录材料，2020（10）：208-209.

[3]王谦.大数据背景下计算机信息处理技术探讨与应用思考[J].信息通信，2020（8）：205-206.

[4]屈永斌.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的实践思考[J].计算机产品与流通，2020（9）：139.

（编辑 姚 鑫）

Application and practice of computer information processing technology

based on Big Data

Li Lin， Zhou Qing

（Jiangxi Vocational College of applied technology， Ganzhou 341000， China）

Abstract：The wide application of Big Data technology brings new challenges to computer information processing technology.How to ensure the security of massive data information becomes an urgent problem.This paper discusses how to apply computer information processing technology in the era of Big Data， and puts forward specific solutions.

Key words：Big Data; computer information processing; technology; problems; measures

作者简介：李琳（1977— ），女，江西赣州人，高级实验师，本科;研究方向：计算机应用。