探究大数据时代计算机信息处理技术

黄业圣

摘要：大数据时代互联网创新发展下，数据信息处理技术亟待创新，计算机信息处理技术的应用能够提高整体应用效果，根据大数据下数据管理需求，制定合理的解决对策。文章对大数据时代计算机信息处理技术应用展开探讨。

关键词：大数据；计算机；信息处理；处理技术

前言

随着技术更新信息增多，需要处理的数据信息越来越多，数据会随着时间的推移而变化。计算机信息处理技术非常适合用来处理大量数据，可对大数据内的各种信息进行分类别处理。计算机信息处理技术越先进越成熟，它的性能和功能就会越强大，收集的数据就越有价值，越能满足人们的需求。

1.大数据概述

所谓大数据，一般是指互联网企业在日常生产运营活动中所形成并保存的用户互联网行为信息。一般来说，这些信息总量非常庞大，虽然学术界尚未针对大数据的最低数据量进行定义，但是对于现代互联网企业来说，只有数据总量在10TB以上时，才能被称之为大数据。当前，国内市场中所销售的计算机软件，仍然不能在短期内对大数据开展收集、处理、传输。实际上，我国进入大数据时代的时间并不是很长，但是却出现了十分显著的特点，可以归纳为以下几点：第一，数据量巨大，这是基于大数据技术的基本定义便可知晓的，指的是大数据技术背景下，拥有巨大的数据资源。值得注意的是，伴随着信息量的骤增，当前所采用的信息处理技术可以完成的数据处理比例却呈现出逐渐下降的趋势；第二，数据类型多元化，伴随着计算机技术的不断发展与成熟，互联网技术已经在国人生活、工作、学习等方面高度普及，数据资源的种类自然也会变得越来越丰富，其直接体现了大数据信息类型多元化特征；第三，大数据信息高速化，数据资源的大幅度增加让计算机用户提升了对数据进行处理的需求，与之相对应的，便是针对数据信息的处理速度也要得到提升；第四，变异性提升，在大数据背景下，数据拥有了多层结构，体现出多种样式、多个种类，同传统商业信息数据对比，大数据展现出了更加显著的模糊性以及无规律性特征，这导致采用原有的应用软件对数据开展分析工作的难度提升，甚至可能出现原有数据软件无法完成等情况，原来的信息数据随着时间的变化具有其对应的格式标准，能够凭借标准化的商用智能软件来对其进行判定。当前，我国在大数据技术应用过程中所面对的问题的本质便是针对各类信息的提取和处理，以此实现大数据价值的最大化。

2.大数据环境下计算机信息处理面对的困难

2.1对信息安全要求较为苛刻

在大数据环境下，网络讯息推介开始普及使用，这类环境下民众对网络信息的安全性需求也变得更为迫切。网络环境下，民众在网购、互联网支付App的使用中，比较重视媒介的安全性与秘密性，假如在计算机技术运用阶段没有安保措施，会对网络信息处理的安全性造成负面影响，对民众也是极不负责的。因此，在网络信息技术处置技术的研发中，为了保证用户私密信息的不外泄，要构建高效的网络安全监管媒介，让大数据环境下计算机信息处理技术的处置变得更为高效。

2.2存在部分电子信息管理工作人员素质水平不到位的问题

在计算机电子信息管理工作中，工作人员素质水平不到位的问题，主要体现为对消极怠工、缺乏责任心、缺乏信息风险防范的意识等。其次，工作人员普遍安于现状，缺乏上进心，在新的发展机遇中没有学习最新的专业技能知识，导致工作人员的专业技能不足，在计算机电子信息管理工作中面对出现的问题缺乏解决的能力，影响整体管理工作的正常开展。造成巨大的隐患。因此，单位应开展教育培训、考核等形式的工作，提升工作人员的职业技术水平和综合素质，有效保障计算机电子信息管理工作的正常开展。

2.3信息的风险性较大

大数据时代的到来，信息化技术的应用更加普遍，各种生产及生活数据信息都通过网络平台得以及时传输和共享，网络购物、电子转账、商务沟通等对网络和信息化技术的依赖性更大，也彻底改变了人们的生活、工作和学习方式，带来了极大便利。但因互联网的开放性以及信息处理技术的不完整性也让数据信息处于不安全状态，存在信息被盗用、截留、篡改、非法使用等多种现象，会对个人和组织带来巨大安全威胁。

3.大数据时代下计算机信息处理技术分析

3.1综合利用大数据挖掘技术

在大数据分析背景下，也可以结合计算机信息处理技术明确信息技术在应用时的整体应用效果。根据大数据技术，将所有的数据信息作出更为直观的显示，能够提高数据的分析处理能力，为数据发展奠定最为坚实的基础。在大数据处理以及分析的过程中，还需要明确大数据技术本身具有一定的开放性特点，开放性特点也是计算机技术在进行信息处理过程中最为重要的内容之一。在整个大数据技术使用过程中，为了保障所有用户信息的安全性，需要相关的数据做好加密技术、身份认证等数据处理，提高数据的安全性，并且针对数据作出充分的保障，应该在确保相关数据的安全基础之上，明确IT网络框架本身存在的管理理念，并且实施数据的加密管理，可以根据不同的信息特点，随时随地采取不同的加密算法，整合相关的数据资源进行应用，提高数据资源的整体应用效果，根据不同的信息加密特点选择不同的加密算法，分析其中含有的数据相关信息。在数据的加密技术中MD5算法是计算机安全技术使用时一种不可逆的计算方式，要求在整体使用的过程中更加谨慎，并且充分保障其特点以及优势能够完全发挥和展现出来。

3.2计算机数据存储技术

计算机数据存储技术，主要用于利用数据库存储计算机获取和加工过后的有效信息，存储是为了便于用户的快速查找与充分使用。其一，可借助Hadoop技术对复杂数据进行优化和计算，便于对互联网数据的存储和分析。其二，可利用WebService接口技术，分析简化用户需求，实现有效存储避免空间浪费。其三，可建立大数据一体机，进一步压缩和整合数据资源，以此对存储信息进行管理与分配。

3.3强化对信息存储安全系数的提高

通常情况下，无论科技发展到何种阶段，信息安全都至关重要，是不可忽视的关键问题。从整体的层面剖析，如果信息存储技术稳定且成熟，那么其就可以更好的支撑大数据发展，同时也是企业长久且安全发展的主要因素。当下，人们对隐私权的重视程度越来越高，隐私保护意识逐渐增强。因而，为用户提供安全、可靠的信息技术非常有必要。为了能够更好的满足人们需求，在实际的发展过程中，应该积极的探寻信息安全保障路径，加大专门数据的加密处理力度，对于计算机截取分析过的数据，应该及时抓取到预设的数据库当中，只有用户在对信息有需求的时候，才能将信息提取出来。此外，在具体应用阶段，可以采取增加关卡以及优化算法等方式，进一步的对信息存储环境进行优化和完善。

3.4数据检索技术

目前，谷歌工作的BIGTABLE技术是最为先进的数据检索技术。针对此项技术的使用主要体现在两个方面。第一是此项检索技术是能够相互补充的，第二是此项检索技术是局促性的。相互补充表能够基于之前的检索副本开展对相关数据信息的检索，聚簇型是把全部的检索内容基于存储顺序，在索引侧开展数据检索。

结语

综上所述，我们在各类工作和日常生活中，获取各类数据的速度与效率都有了极大提升。在日后还需奥关注数据收集、处理、管理工作，以满足信息管理工作的具体要求，适应时代变化，转变传统信息管理模式，为计算机信息技术创新提供条件。

参考文献

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