大数据环境下计算机信息处理技术研究

李永利

(石家庄信息工程职业学院,河北 石家庄 050000)

0 引言

近年来,网络技术的迅速发展使民众的精神与物质生活极大丰富,基本沟通交流方式也随之改变。 人们的日常生活充斥着海量信息,在海量的信息中通常混杂着重要数据。 因此,如何筛查重要的信息,成为基于大数据背景下计算机信息处理技术的主要研究对象。 积极研究探讨计算机信息处理技术,对于推动大数据行业的发展具有重要的现实意义。

1 大数据背景下计算机信息技术的主要形式

1.1 虚拟应用技术

虚拟技术主要依托于大数据技术进行开展,对各类数据进行分配以及定向处理,从而推动信息储存技术的发展。 结合应用进行归类后,可将虚拟应用技术划分为应用程序、网络、操作系统等。 以应用程序为例,采用虚拟化方式后,可在虚拟应用中执行不同类型的软件,从而简化程序的所占空间,提高用户的整体应用体验。 也可根据需求,将应用程序转移至用户终端,用户即可进行自主应用[1]。 通常情况下,应用程序在使用阶段应时刻保持与服务器的链接,确保虚拟应用程序与服务器进行即时的数据交换。 根据工作需求,用户可通过服务器对虚拟应用程序进行优化,而无需对程序进行改进,即可满足对应的工作需求,为用户提供亟须的各类服务。 此外,虚拟化技术有助于对信息进行深度处理,从而对复杂信息进行归类,使其成为多个逻辑资源,从而提升信息的安全性,提高了资源配置灵活性与利用率。

1.2 云储存技术

云储存技术需要依托线上的多个储存设备发挥作用,并结合分布式文书、网络多点交互等功能为用户提供不限区域、不限时间的存储服务。 在大数据环境下,此类云存储技术可应用于大量的数据信息处理。 在部分信息管理系统中,通过利用云存储技术,可大幅降低用户对批量数据信息的储存难度,有利于实现海量数据的存储与定位。 随着国内网民数量的逐渐增加,各类信息服务商需面对大量的数据处理工作,并对数据进行深度解析、集中式管理,因此必须引入对应的云储存技术实现对海量数据的集中管理,从而提高信息分类与处理的整体效率。 在实际工作中,云储存技术主要针对计算机以及应用生成的各类信息进行存储,确保信息在进行处理时不会发生转变,并为数据检索提供一定帮助。 云储存技术以其特殊的排列储存方式可进一步压缩数据储存空间,提高数据的调取速度,确保用户在最短时间内定位信息。

1.3 云安全技术

大数据环境下的信息安全成为人们关注的重点,人们在数据的深度挖掘与应用过程中越发重视信息安全问题。 特别在进行海量数据处理时,网络信息管理、传输、储存过程均需通过对应的安全技术进行数据检测,云安全技术便是其中一种。 该技术可在信息采集、传输、储存等环节进行信息安全验证,确保数据处于安全状态。 在云安全技术运行时,可根据内置的安全软件侦测威胁性应用数据,同时进行信息识别后在后台通知用户。 当计算机系统遭受破坏时,该技术也可根据预设程序对违规操作进行处理,确保整个系统处于安全状态[2]。 同时,该技术对于部分网络病毒具有较好的屏蔽作用,可确保数据内容安全。 目前,我国互联网企业在信息安全方面投入大量资源,积极创新云安全技术,并借助云安全技术为不同用户提供对应的安全服务内容,确保整个网络环境绿色安全。

1.4 云计算技术

云计算是计算机信息技术的重要发展内容,可通过云端互联实现信息处理功能。 云计算的应用可大幅提高数据处理能力,同时完成预定运算任务,对于部分逻辑控制系统具有重要的主导作用。 目前,在智能驾驶、药物开发等方面,部分企业积极引入云计算技术,借助其强大的逻辑运算功能完成对应任务。 另外,根据用户的实际需求,可结合自动控制系统在智能驾驶中实现自主化控制,整个过程无需人工干预。 由此可见,云计算技术的大规模应用对于部分强调逻辑运算的行业具有重要的助推作用。

2 计算机信息处理技术在大数据时代应用的必要性

2.1 计算机信息处理技术概述

目前,国内的计算机信息处理技术已经取得长足发展,信息处理技术逐渐融到企业办公、民众信息沟通等方面,可实现对大量数据信息、文件的快速处理。 随着该技术的迅速发展,其作用范围逐渐扩散到多个领域,以计算机技术为核心,可显著提高企业的整体办公效率,并逐渐成为企业发展的重要辅助工具,对于促进企业的转型工作意义重大。 另外,该技术的发展有利于简化企业部门协同工序,为部门间协同处理工作提供了多元选择,帮助人们在办公中节省时间,做更有意义的工作。

2.2 大数据的定义及核心特征

通常而言,大数据指在某些行为下生成的海量数据,而大数据技术则涉及对海量数据的处理与筛选工作。 现代社会的日均信息量呈现多样性以及复杂性,若需在海量数据中提取重要数据,则需依靠大数据技术进行数据筛选工作。 大数据是信息技术发展的必然方向,相较于传统计算,大数据在大幅提高数据处理效率的同时,为今后的数据深度研发、数据的同类设计工作提供一定参考。

目前,国内的大数据技术发展逐渐成熟,在有效降低数据处理成本的同时,可显著降低数据处理的时间,提高数据的分类处理效率。 由于大数据纷繁复杂,同时存在大量的冗余数据以及低价值数据,在大数据技术逐渐迭代后,人们可利用大数据技术的记忆功能,对同类型数据集进行所需数据的预处理与预筛选。 典型技术包括分类分析、遗传算法、机器学习等均为大数据技术的高效应用案例。 在大数据的开发过程中,技术人员可通过系统直接对数据集进行统筹规划,并寻找核心数据,这对于企业的发展战略决策制定意义重大。相较于传统的数据处理系统,大数据技术更加符合现代社会的爆炸性数据处理工作,通过高效处理与数据分类为各个行业的发展提供关键性数据内容。 结合国际范围内对大数据的研究可知,大数据与智能化、无线网络的融合将成为未来阶段信息化技术的重要发展方向。 在大数据时代背景下,用户群体应积极利用大数据技术优势,不断简化各类复杂的数据处理工作,提高工作效率[3]。

3 大数据时代面临的挑战与机遇

3.1 大数据背景下计算机信息处理技术面临的机遇

一方面,国内多数企业已经逐渐认识到数据在未来发展中的核心价值,并针对数据挖掘技术开展探索与研究工作,对大量信息进行定向处理、分类与筛选,从而寻找目标数据。 在提升决策方面,大规模企业在处理财务以及运营等海量数据内容时,必须依靠大数据技术方可筛选出目标数据类型。 在此类工作中,单一功能的数据库在录入、查询与统计过程中耗费大量的时间,且不具备对目标类型数据的处理与筛选功能,因而难以辅助企业运营发展决策的制定与研究,无法应对海量数据的分析与探究工作。 例如,在电商平台中使用搜索功能时,通常采用关键字进行搜索,搜索结果通常与关键词内容具有相关性,进而满足客户的购物需求。 而此类交互技术则是基于大数据的特定数据筛选功能发展而来。 另外,通过对用户的行为轨迹进行数据分析与记录,可确定某一时间段内的特定人群的具体需求,从而在搜索过程中提供更为直接的系统操作,加快检索速度,降低系统对此类相似性请求的数据资源占用,进一步降低系统运行压力。 另一方面,物联网与云平台可进行深度结合应用。 随着计算机技术的发展,国内部分大型工业集团引入较为完善的物联网系统,并结合大数据技术对整体设备进行自主化控制,进一步降低了人力资源成本[4]。 另外,大数据技术的应用使得传统行业实现顺利转型,为企业发展提供数据分析支持。 在电商经济迅速发展的背景下,传统产业的生存发展越发艰难。 因此,多数企业在发展过程中依托大数据技术完成企业转型。 在大数据技术逐渐进入各领域后,国家相关部门也认识到该技术对于提高国家政策准确性,提高各行业的发展现状分析精确性方面具有重要作用。 未来,大数据技术将成为主导整个国家发展的核心技术之一。 除此之外,随着技术政策环境逐渐转暖,云计算服务类目逐渐增多,大数据技术将辅助云计算技术进行协同发展。

3.2 大数据背景下计算机信息处理技术面临的挑战

(1)在未来发展中,大数据技术与计算机信息处理技术将逐渐走向融合发展。 在大数据时代背景下,由于数据内部存在一定的关联性,不法人员可通过外部认证形式访问数据库,从而获取数据库内的重要数据,进而造成企业数据泄露或商业机密丢失等问题,进而导致整体数据安全性逐渐下降。 因此,随着大数据技术的逐渐发展,数据安全成为威胁技术发展的重要外部因素,合理解决信息安全问题,可进一步加速大数据技术与信息处理技术的融合发展速度。 (2)在大数据背景下,计算机处理技术发展必须依托大量的专业技术人才。 人才竞争是现代企业发展的重要问题之一。现代互联网企业要在市场中建立技术优势,则需依赖专业人才。 因此,企业发展更应该重视技术人才建设工作,不断推进专业人才建设发展,以此实现技术优势的逐步确立,方可在市场变化中始终处于优胜地位。随着社会观念的发展,优秀人才就业面逐渐拓展,双向选择机制成为招聘行业的核心规则。 因此,如何吸引人才,是未来阶段推进大数据技术与信息处理技术融合发展的重要命题。 (3)大数据价值主要体现在数据的深度筛选与分类。 多样化数据处理是现阶段企业的日常工作内容,同时基于大量数据的筛选分类,可有效提高企业的决策精度。 大数据在企业营销发展方向以及财务计算方面可发挥重要作用,同时给予投资人正确的投资方案与决策意见,为企业以及个人的发展规划提供完善精确的数据支持。

4 大数据时代计算机信息处理技术的发展趋势

4.1 网络云计算

针对各类行业中的复杂数据类型,大数据可实现高效率、高精度的数据筛选与分类,并理顺数据间的多样化复杂关系。 目前,国内在网络云计算领域的发展尚处于起步阶段。 各类企业针对网络云计算进行了大量的研究论证工作,确定了其在未来发展过程中具备便携性、高效性、高精度、低成本等诸多计算优势。 因此,网络云计算的发展势在必行[5]。 在未来阶段,计算机网络将逐步实现自主发展,在技术升级以及研发过程中必然涉及有限资源条件下的大量数据计算工作。网络云计算对于小微企业的产品运营开发具有重要的主导作用,其未来市场前景良好。 该种技术具有在有限条件下满足各类运算需求的能力。 因此,企业发展也将依赖此类技术进行产业拓展升级。 总体而言,今后网络云计算将成为计算市场的重要发展方向。

4.2 信息安全技术

信息安全问题是影响大数据技术发展的重要因素,未来阶段的信息安全将向着企业与个人安全方向发展。 信息安全意义非凡。 国家网信办应对网络环境的信息安全进行严格立法,结合现有信息安全问题进行逐步升级,以此实现对非法网络信息的管理与过滤。目前,网络数据泄露问题普遍存在于各类网络使用环境下,常有部分不法分子窃取个人信息,甚至在网络上倒卖个人信息,同时采用各类非法手段挖掘信息,对公民的信息安全造成严重影响。 针对此类问题,相关企业应联合国家有关单位进行相关研究,在计算机信息处理技术方面逐渐推行安全体系政策,进一步加强非法窃取个人信息的惩戒力度,以此解决网络信息泄露与窃取问题,为居民信息安全提供保障。 一般来说,要避免不法分子借助大数据获取个人信息,应从多方面入手,一方面要对现阶段的政策环境进行优化,另一方面则应对信息安全技术进行升级改造,提供一个优质的互联网环境。 同时,提升国民互联网安全意识,多方面保护好自身信息安全[6]。

5 结语

综上所述,在网络时代背景下,大数据技术是今后网络信息处理技术的重要发展方向。 随着人工智能化逐渐发展,大数据技术可借助人工智能实现高效的数据分析与处理,为社会发展提供更多便利。 在人们日常生产生活中,大数据技术可为企业以及个人提供数据支持,完善信息决策,从而推动企业实现快速发展。在大数据时代下,国内企业应积极开展技术引入,推进国内外技术交流的同时,逐步完善自身的大数据处理技术,推动产业实现快速发展。 目前,我国信息处理技术正处在快速发展中。 在这种发展趋势下,企业应正视市场的实际需求,将计算机技术与大数据技术融合发展,为社会进步、企业发展、国策制定提供准确可靠的数据支持,保持我国互联网重大数据的实时性与精准性。