“大数据”时代的计算机信息处理技术分析

2018-03-21王湘楠

数字通信世界 2018年11期

王湘楠

（江苏省公安厅，南京 210000）

大数据时代为人们提供了优越的信息资源，有效的信息处理技术，因此，人们生活更加便捷，对计算机网络的依赖性明显增高。计算机信息处理技术的应用，实现了对数据的收集、分析、聚类，其的应用，提高了企业生产效率，员工工作效率明显提升。当前，各个领域在不断增加，信息处理技术的作用越发重要，如何利用信息处理技术，对数据进行科学处理，发挥数据信息的作用，提高计算机信息处理的实效性，成为大数据时代下发展重点。

1 大数据的简单概述

大数据，是信息技术的发展产物，主要是指以多元化形式，由许多来源收集到的庞大信息组，具有较强的实效性。当前，在信息时代下，各个领域的数据量不断增加，这些数据来源不同，内容不同，却有千丝万缕的联系，量化了的数据集群，被称之为大数据。对于企业来讲，如何在大量数据中提取有效信息，提高工作效率，非常重要。

2 大数据时代带来的影响

当前，计算机已经与各个领域密不可分，计算机在不断运转，产生的数据量不断增大，传输、储存数据量的载体不断发展，软硬件设施的更新，为大数据时代的到来提供了发展条件。但是，计算机结构较为复杂，各个设备间相互影响，移动硬盘的普及，数据使用与传播速度加快，带动了计算机技术发展。

在这个时代，数据的产生与使用无处不在，我国计算机数量不断增加。由此可见，在大数据时代下，我国计算机行业进入了迅猛发展的阶段。大数据时代下，人们生活节奏明显加快，计算机网络更是成为人们生活、工作中的必备工具，社会逐渐向现代化、信息化发展。

3 “大数据”时代的计算机信息处理技术

3.1 数据存储技术

在大数据时代下，数据量不断增多，对计算机信息存储技术提出更高要求。当前，以往使用的计算机存量不大，已经无法满足社会需求，为此，想要推动计算机信息处理技术的发展，应不断改进数据存储技术，提高计算机存储水平，为计算机信息处理技术的发展奠定基础。当前，我国常用的数据存储技术包含以下几种：采用MPP架构，通过粗粒度索引，列存储等多种大数据处理技术，与分布式计算模式相互结合，实现对大数据的分析与应用。

3.2 数据挖掘技术

在计算机信息处理中，数据挖掘技术是最常使用的技术。一般情况下，数据挖掘技术主要是将杂乱无章的数据进行科学整理，从中提炼有效数据，并应用至实处。在数据处理中，数据挖掘技术的应用，通过对数据的科学分析，建立实用模型，选择适当算法，得出有效数据，具有提高数据利用率，增强数据科学性、准确性与实用性的特点。因此，数据挖掘技术一紧成为数据整理的一种常用工具，尤其是在大数据提取、存储与分析中，数据挖掘技术的科学使用，对计算机信息进行高效处理，推动了其他行业的发展。

3.3 信息安全技术

在大数据时代背景下，数据信息已经脱离传统的独立形式，相互关联、相互影响，有效满足了使用者需求。如此，数据关联性，威胁数据安全性的因素增多。因为，数据之间相互关联，某一数据出现问题，极易影响与其关联的所有数据的准确性。对此，在计算机信息处理技术中，应注重整个信息系统的安全管理，以此保障计算机信息的安全性。当前，新的安全技术并未研发，在计算机信息管理、处理中，难以对大数据进行全面检测，数据泄漏现象的发生难以避免，为企业带来一定风险。

4 大数据时代下计算机信息处理技术的未来发展

大数据时代下，在计算机信息处理技术发展中，计算机硬件存在一定局限性，阻碍了计算机网络的发展。云计算的出现与应用，解决了上述问题。当前，计算机信息处理技术在不断发展，计算机与网络之间的作用增强，并逐渐融合，信息处理方式因此改变。如：在某医药企业中，因新医改的推动，医药企业信息化体系得到优化，在此情况下，云计算的应用，取代了传统的分散主体应用模式，提高了医药企业内部信息共享能力，信息处理能力，同年，该医药企业销售额同比增长了9%，效率明显增长。

大数据，具有大容量、结构复杂等特点，对于传统数据的独立性而言，具有较大优势。大数据的发展，是数据共享推动，带动了计算机行业的发展。2018年，政府工作报告再度提及数字经济，指出要深入开展“互联网+”行动，大数据、云计算、物联网广泛应用，数字技术取得了高效进步。在该种形势下，仅依靠计算机本身发展是不可行的，应将大数据传输、使用向开放式发展。