大数据时代计算机信息处理技术

王国强

(内蒙古自治区赤峰市克什克腾旗统计局 内蒙古赤峰 025350)

目前，计算机已在全球范围内得到了普及和推广，且随着大数据时代的到来，数据信息规模不断扩大，所以也就使计算机信息处理成为了一项重要的工作。随着时间的推移，各种数据量不断增长，所以信息处理难度也会增大，此时要想保证网络系统更为高效地运转，计算机就必须要及时优化数据处理技术，通过科学分析、快速处理和归类等使得用户获取所需信息，促使各种数据得到合理应用，以便推动计算机技术的稳定发展，为现代科技的进步创造有利的条件。

1 大数据及计算机信息处理技术概述

1.1 大数据

1.1.1 相关概念

大数据主要指的是各种数据的集合，具有数量巨大、复杂多样的特点。随着互联网信息技术的普及，虚拟数据正处于快速发展的阶段，这为大数据时代的到来提供了必要的条件，与传统计算相比，还有成本低廉、资源利用率高、运算速度快的优势，且各种数据之间的关系十分复杂。当然，面对不同类型的数据时，还需发挥大数据技术的作用进行记录和储存，便于用户根据需求进行筛选、检索以及应用，有助于改善人们工作和生活的方式[1]。

1.1.2 大数据时代信息的特征

第一，信息数据数量大，这是大数据时代下信息的一个显著特征。在当前社会不断发展的背景下，各种信息数据呈爆炸式增长的状态，不仅促进了信息资源的共享与高效流通，也推动了各种信息的利用与提取，但正因数据规模不断扩大，也在一定程度上增加了计算机处理信息的难度。第二，信息数据多样化。当前，各种新媒体不断发展，人们不再只是信息的接收者，也是信息的发布者，所以各种流转的信息数据呈现出多样化的特点，不仅有声音、图片，还有文字和影像，那么在进行计算机处理时，也会遭遇更多阻碍，提取信息时难度较大。第三，信息传播速度快。由于网络技术比较发达，各种信息可以更为快速地传输，颠覆了以往的信息传播方式，所以也会导致计算机在处理信息时遭遇较多困境。

1.2 计算机信息处理技术

1.2.1 相关概念

进入新时代以后，计算机已经在各个领域得到了广泛应用，而计算机信息处理技术又在这期间扮演着十分重要的角色，往往需要面向各种信息，通过采集和处理，促进数据传输、信息分析和各种信息数据的应用，为数据管理和储存提供了较多便利，且可以将人、软件以及硬件等结合起来，全面提升发展质量[2]。

1.2.2 主要特点

第一，灵活性。在处理各种数据信息时利用计算机技术，可以使该项工作更加全面和系统，同时具有极强的灵活性，能够满足不同用户的个性化使用需求。当前，计算机数据库处于开放性较强的状态，当各种数据形成之后，可以通过实时访问、应用等实现多角度分析数据的目标，便于促进工作效率、应用成效的稳定提升。第二，模块性。相较于传统的信息数据处理方式而言，计算机信息处理技术具有鲜明的模块性特点，即不同数据之间的局限性越来越小，可以通过整合与处理得以更加高效地利用，同时由于计算机信息处理技术的功能差异，不同模块都可以独立运作、互不干扰，并在必要时协同合作，为数据处理工作提供更多便利。第三，随着大数据时代的到来，各种资源利用价值得到了进一步提升，数据量的增多也使之应用效率不断提升，并营造了开放的数据环境。此时，通过应用计算机信息处理技术，可以更为快速地获取数据信息，同时依托先进的技术进行处理，并不断扩充数据应用的范畴，凸显开放性特点。

1.3 基本功能

1.3.1 信息采集功能

计算机信息处理技术的基本功能就是采集各类信息，且需要在采集的过程中对各种信息的准确性进行把控，只有这样才能保证后续的处理工作更加顺利地推进，有效避免信息错误问题，然后在采集完信息之后进行科学分类，以便充分满足用户的多元需求。

1.3.2 数据存储功能

计算机本就可以储存大量的数据信息，且速度十分快，所以其在现代社会得到了广泛应用，而且普及率十分高，可以有效地解决存储难题，切实提升工作效率。但是，计算本身的硬件能力并不够完善，无法充分满足每个人的需求，所以储备功能依然需要创新。

1.3.3 信息安全功能

在计算机信息处理过程中，需要对各种数据信息进行加密，保证其安全性，从而凸显信息处理工作的可靠性，为此需要建设相应的信息安全体系，并对此进行监督和管控，保证各项工作真正落到实处。此外，为了推动计算机信息处理技术的发展，各大高校与互联网企业应当加强合作，着力培养信息技术人才，并引领其研究计算机信息安全管理技术，确保对各种数据进行全面监测，保证发展实效[3]。

2 在大数据时代应用计算机信息技术的价值

大数据时代是一个比较特殊的时代，但也是社会发展和进步的必然结果，且经过长期的探索与革新，计算机信息技术已在各个领域扎根成长，发挥着十分重要的作用，具有其他领域不可替代的优势。随着科技的不断发展和进步，计算机信息技术也需及时更新和优化，以应对复杂多变的外部环境，实现可持续发展的目标。而在大数据时代下，计算机信息技术又往往发挥着十分重要的价值，具体如下。

2.1 模糊信息处理更加高效

在社会发展和运行的过程中，必须要构建严密且高效的协调运转体系，且随着时代的发展，计算机信息技术已经进入了各个领域，包括政府机关、重要领域，可帮助处理一些比较复杂的问题，提升工作的效率和质量。在此期间，计算机自身的数据分析和处理功能可以快速地整合与归纳不同的疑难信息，同时根据各行业的特殊性与差异性，依托不同的系统开展处理工作，并发挥技术优势对各种模糊的信息进行分辨、识别和处理，有助于提升问题处理的精准性与导向性，顺利解决已经出现和可能出现各种问题。

2.2 使得人工智能学习能力得到提升

在大数据时代下，计算机信息技术得到了更为广泛的发展，且人工智能技术也成为了一项十分重要的应用技术，能够传递更为丰富、巨大的信息，同时展现出层次不一的概念，便于研究人员进行分层，然后针对性应用。首先，可以由浅入深，先对低层次的数据信息进行研究和分析，并依托相应的算法进行推理，再据此开展高层次的研究活动，以获得更加丰富的成果。其次，可以对计算机信息技术进行升级和延伸，而后为人工智能的应用提供助力，使人工智能更加高效地解决现实问题，以便进一步提升人工智能水平。

2.3 全面节约计算成本

计算机行业在发展时，必须要有雄厚的资金基础，这是因为计算机信息技术在实际应用时虽然不会消耗太多的资源，还会节约效能，但是其使用的各种仪器都是十分高端、精细、顶尖的，这需要耗费的资金十分庞大，而这又是计算机信息技术发展的必要硬件，属于不可或缺的元素，所以要想在此环节中节约资金往往很难。对此，计算机行业就要尝试从运行角度入手，在这一方面节约成本，且要充分发挥智能化优势，不断扩大资源的共享程度，使得信息资源得充分利用，进而提升计算机运行效率，切实起到节约成本的作用[4]。

3 大数据时代下计算机信息处理技术面临的困境

在大数据时代下，各种信息数据庞大，增加了计算机处理信息的负担。要想解决此问题，就必须在信息处理技术方面展开研究，且要保证信息的安全性，从而在提升信息处理能力的基础上，推动各项工作的运转。

3.1 数据信息量十分庞大

目前，各种信息数据不断增多，而在计算机信息处理过程中，其也面临不断增加的数据储量，相应的，各个行业在发展期间需要储存和应用的数据信息也会呈爆炸式状态发展。其中，各种数据信息既会产生积极的影响，也会带来消极的影响，各行业需要从中不断挖掘，并制订合理的应对处理方案，通过科学分析与决策来实现长远发展目标。

3.2 数据信息容易被盗取

计算机处理的各种信息往往来自于各个领域，这些信息如果被盗取或泄露，就会产生较大的影响，越是关键的信息泄露，带来的危害就越大，波及的范围就越广。目前，我国每年都会出现各种类型的信息被盗问题，即便多次修复，但已经造成的损失是无法估量的，甚至会一直持续。

3.3 数据信息容易被篡改

在科学技术水平不断提升的当下，很多网络不法人员的技术能力也在提升，其会使用各种入侵技术去篡改重要的数据信息，或是窃取相应的数据，而在入侵其他计算机时，很难在短时间内被发现，而到了完全发现时，已经出现了比较严重的信息泄露情况，进而影响日常的工作和学习[5]。

面对这些存在的困境，在大数据时代背景下，计算机信息技术的处理技术在优化时，要增强数据信息的安全性，进行多重监管；另外，要强化信息的获取和传输能力，还要加强对黑客和病毒的防范，因为电脑的病毒是不断更新出现的，所以相关的防范工作也需要与时俱进地推进，这样才能应对面临的各种困境。

4 大数据时代下的计算机信息处理技术分析

4.1 分布式处理技术

在大数据时代下，要想更为高效地存储数据，并对数据进行分布式处理，GFS 技术被提了出来。其中在对数据进行分布式处理时，主要是利用存储列概念，以列为单位来储存各种数据，具有循环利用率高的优势，且压缩速度较快，有助于在较短的时间内提升数据查询效率，并快速地加载大量的数据，进而使得磁盘空间得到充分利用，构建了行列混合式存储的结构。

4.2 获取技术和DEEP WEB数据感知

获取技术和DEEP WEB数据感知技术主要利用的是深层空间技术，能够更加全面地分析、抽取和继承相关的网络信息，而后依托数据信息的分布式处理方式，利用规模处理手段和访问技术，通过动态变化来对各种网络数据进行处理与分析，有助于最大化抽取各种高质量数据，然后进行整合与集中。

4.3 数据高效索引

分布式数据存储系统是一种处理海量数据的数据库，而当前主要是以互补式聚簇索引及相关技术的研究为要点，该方式主要是通过创建多个索引技术副本，并构建相互补充的数据，同时建立相应的数据索引表，从而在查询数据时达到最优状态。在此过程中，聚簇索引技术主要是根据索引的顺序运用对应技术进行处理的一种方法。

4.4 神经网络技术和遗传算法

神经网络技术主要是借鉴和参考生物神经网络结构，通过模拟神经网络的具体运行行为，来对各种数据信息进行高效的分布式处理，进而形成相应的算法。而遗传算法主要是模拟生物界的演化发展规律进行数据搜索的活动，使用的搜索办法也比较随机化，而这种技术目前主要应用在物流选址、信号处理等领域，发挥着十分重要的作用。

4.5 基于内容信息的数据挖掘技术

数据挖掘技术主要指的是结合实体信息关联技术和网络搜索技术，然后对各种数据进行分析和挖掘，例如：在搜索热点问题时，就可以通过短文本特征进行实现，学习相应的排序算法，联系各种信息数据的特点以及对应的信息量来展开搜索[6]。

4.6 机械学习技术和关联规则学习技术

机械学习技术的本质是研究各种智能技术，主要指的是计算机模拟人类进行学习，然后对各种信息数据进行重构，这是一种比较核心的学习人工智能的技术。而关联规则学习则主要指的是在处理相对比较复杂的数据信息时，可利用排序、对比等手段进行综合分析，从而更加全面地找出各种数据之间的关联规则，并对重复数据进行科学筛选。当前，机械学习技术和关联规则学习技术主要会被运用在数据挖掘技术体系中。

4.7 数据分析技术

数据分析技术是计算机信息处理技术当中的一个重要板块，且应用十分广泛，其不仅包含空间分析技术，也涵盖数据回归分析技术和网络分析技术，且还涉及情感分析技术，能够在计算机信息处理过程中发挥十分重要的作用。在此过程中，网络分析技术一般都是基于网络特点来科学分析各种数据的特征，而情感分析技术则是依托各种自然语言，通过科学编码来对各种信息进行详细分析。

5 大数据时代计算机信息处理技术的发展前景

进入新时期后，计算机信息技术得到了进一步发展，且会随着时代的进步不断完善，所以计算机信息处理技术也具有良好的前景，可以与其他领域的新型科技连接起来，通过融合应用和创新实现可持续发展。

5.1 云计算网络

在现代科技发展进程中，云储存已成为许多互联网用户用来储存各种数据信息的方式，这一方式又与具有储存功能的硬件不同，只要依靠计算机网络结构就能比较快速且便捷的储存各种数据信息。但是，云存储技术目前依然存在较大的问题，若想更加高效地发展，就必须依托现代技术，借助大数据优势改善各种弊端，并通过深入研发形成开放的格局，有助于推动计算机信息处理技术的发展进步，形成一种全新的发展趋势。

5.2 数据信息开放

在网络技术背景下，每个人既是信息的接收者，也是信息的分享者和传播者，且随着网络群体的增加，各种信息数据量也不断增多。在此过程中，每个人都不是孤立存在的个体，人与人之间的联系越发紧密，所以信息也呈现出开放共享、多元传输的趋势。此时，如果依托互联手段采集和处理各种信息，虽然可以在一定程度上满足用户的多元需求，使之获得良好的体验，但是却很难提升数据信息的质量，所以要想解决此问题，就必须要促进各种数据信息传输方式的开放发展。

5.3 互联网技术发展

要想在大数据时代下促进计算机信息处理技术的发展，还应充分发挥互联网的优势，确保将各种新型技术和现行的数据处理技术进行融合应用，以便切实提升数据处理工作的高效性，并对互联网信息技术进行正面反馈，推动其创新发展，以便在融合应用中形成良好的发展格局[7]。

6 结语

总而言之，计算机信息处理技术具有十分强大的功能，在大数据时代下可以应用于多个领域中，不断提升各种智能产品的性能，使之更加高效且准确地运行，同时为用户提供了便利，使之能够在较短时间内获取想要的信息，并对相关数据进行科学处理，辅助增强其工作成效。因此，在大数据时代下，应当加强研究和创新，不断丰富计算机信息处理技术的功能与内涵，确保提升应用效率、形成良好的发展前景，以便为现代社会的发展提供强大的助力。