大数据分析下的计算机信息处理技术研究

段冉

（悉尼大学 澳大利亚悉尼 NSW2006）

随着信息技术的不断发展，大数据分析成为必然，因为在数据内容大幅增长的情况下，常规的计算机信息处理技术已经难以应对，不仅处理速度跟不上实际需求，而且还会存在多种安全风险。计算机信息处理技术必须进行革新，而想要获得良好的革新效果，既需要明确计算机信息处理技术的不足与缺陷，又要积极将计算机信息处理技术与当前最新技术进行融合。

1 当前计算机信息处理技术类型

1.1 信息获取与加工技术

信息处理的前提是信息获取。从技术层面分析，信息获取过程是相关人员借助相关技术完成对信息的收集，比如想要了解企业员工信息时，需要管理人员向员工发送信息登记表，而后将登记表中的内容转化为电子文档[1]。在形成电子文档后，后续的整理、存储以及传播等行为才能得以实行。另外，信息获取时为了提升信息质量需要对数据源进行监控，比如可以建立初期数据库，而后按照相应标准对收集来的信息内容进行筛选。信息获取完毕后是信息加工，其目的是通过进一步整合处理，方便人们检索。仍以企业员工信息为例，企业管理者加工处理后的电子文档能够用于多种场合，如工资发放时可以快速制作出工资表格；当员工出现调走、辞职等情况时，能快速整理出员工相关信息，然后进行转移或者删除。

1.2 信息存储技术

信息存储技术依托存储媒介完成信息保存，如硬盘、软盘等。这一技术是构建数据库的基础。数据库并不只具有数据存放功能，还具有数据调动功能，目的是帮助用户迅速找到目标数据，进而为提升数据利用率奠定基础。信息存储技术经过多个阶段的发展，直到与计算机技术融合后，才实现了数据存储的大容量与类型丰富，这是因为计算机技术具有较高的信息处理能力，可以将复杂的信息内容转化为“可读性”更强的具体数据或者可以直接被感官系统接收的内容。正因为如此，人们可以直观地了解到年代久远的历史事件，可以将眼前的“快乐时光”转化为数据存储起来以供日后观赏。在大数据时代，信息存储技术迎来了新的挑战，如何实现海量数据高效率存储与利用成为该技术发展革新方向。现阶段分布式数据存储技术依托存储速度快、效率高等优点得到了广泛应用，但关于这种技术的研究仍处于初级层次，由此可见其具有巨大的应用前景。

1.3 信息安全技术

图1：云计算总体架构图

信息安全技术的主要作用是实现信息数据安全控制。长期以来，信息安全技术主要应用于单个信息系统中，比如在单台计算机中安装防火墙来保证计算机内部信息的安全性，但是随着互联网的普及，仅仅做到单个控制还难以满足用户对信息安全的要求，并且由于网络中信息内容的繁杂多样，防火墙想要识别所有风险存在很大难度。信息辨别是信息安全技术的重要特征，凡不符合相关标准的信息内容均会被阻隔在外，因此想要提升信息辨别能力与效率关键在于标准制定，如果标准过于保守，会造成有价值信息被遗漏，反之则会加大安全风险[2]。信息辨别、信息阻隔是保障信息安全的重要手段，但在大数据时代，信息辨别与阻隔难度均会提升。秉着“阻不如导”原则，信息安全技术逐渐向全程监测转变，即在信息应用中，信息的走向、状态等均会得到监测，如果出现异常则会立刻启动相关保护程序，避免用户受到损失。

1.4 信息传输技术

信息传输技术是实现信息价值的重要支撑，因为信息只有被用户获取才能得到切实应用。目前信息传输技术主要包括传感技术与通信技术，比如近距离场景中一般应用传感技术，如近场支付、蓝牙传输等；远距离场景应用通信技术，如互联网传播、数字传真等。在大数据时代，信息传输技术的应用频率进一步提升，而为了更好地满足用户需求，信息传输技术不再局限于“单向接收”，比如人们通过自媒体平台发布作品时，并没有限定具体的接受对象，凡是该自媒体平台的用户均有机会接收到作品。另外，信息传输技术还与搜索技术进行了融合，人们只需要在相关搜索页面输入关键词便可以获得自己想要的信息，这不仅能提升信息利用价值，还能节约用户的时间与精力，让用户更加高效地完成信息应用。

2 大数据分析下计算机信息处理技术的机遇与挑战

2.1 大数据分析下计算机信息处理技术面临的机遇

（1）大数据分析促进了数据挖掘的深入发展。数据挖掘重在寻找数据内部规律，进而为后续数据应用提供帮助。以企业为例，原先工作人员利用计算机信息处理技术的主要目的是整理与整合信息，而在数据挖掘理念的促进下，计算机信息处理技术必须做出改变才能适应现实需求，比如企业管理者在接收到市场信息后，仅仅进行筛选与价值判断是不够的，更重要的是挖掘出信息背后隐藏的深层含义。要想达到这一目标，需要利用计算机信息处理技术进行数据挖掘，并以清晰明确的形式展现给企业管理者[3]。

（2）大数据分析开启了物联网领域新局面。物联网在当今社会有着广泛应用，而作为物联网重要支撑的计算机信息处理技术，也会向更系统、更完善的方向发展，比如在养老金发放系统中，计算机信息处理技术不再局限于信息存储与呈现，还具有信息分析与联动功能，如人员信息发生变动时，该系统能迅速做出反应，从而使人员需求得到满足。

2.2 大数据分析下计算机信息处理技术面临的挑战

（1）大数据时代数据信息大幅扩张的同时带来了严重的信息安全隐患，如何提升信息安全水平成为当下需要应对的难题。计算机信息处理技术作为人们生活工作中常用技术类型，如果其安全程度达不到标准，就会出现信息丢失、泄露等现象，比如信息存储媒介辨别能力、阻隔能力等不足时，信息存储效果就会受到极大影响；在互联网媒介中，更是存在着病毒侵袭与黑客攻击的巨大风险，一旦误点不良网页，则可能造成财产损失。

（2）提升计算机信息处理技术安全级别需要大量专业人才的支持，但是人才培养并不是一朝一夕可以完成的，因此实现提升安全级别的目标“任重而道远”。

（3）大数据分析下计算机信息处理技术需要处理和分析大量数据，如果一一进行甄别与筛选，则需要耗费难以计数的人力、财力和物力，因此如何达到高效率甄别水平是计算机信息处理技术所要解决的一大难题。

3 大数据分析下计算机信息处理技术发展方向

3.1 基于云计算技术提升数据存储与处理效率

云计算技术的优势在于能实现数据计算处理程序的无限分解，并且分解后分项程序会在多部服务器支撑下完成数据的分别运算与存储。这样一来，即使数据内容再庞大，也能使用云计算技术进行良好应对。在信息时代，如何提升数据处理效率是计算机用户所要重点考虑的问题。当前的计算机信息处理技术存在着很多不足，尤其是在硬件约束下，信息处理能力被局限在一定范围内，处理效率难以得到提升。云计算技术的发展与运用为解决硬件缺陷提供了支持，如图一所示的云计算总体架构图，可以看到云计算技术具有多项功能，而“虚拟化”技术是实现诸多功能的重要基础[4]。目前云计算技术已经在政府、企业以及个人层面得到广泛应用，并且形成了基础产业链，以个人用户为例，在网络设备、存储设备、服务器、虚拟化云操作系统等协同支持下，个人用户能够通过某一款软件或者平台完成繁杂数据的处理工作。

3.2 基于大数据技术提升数据分析与利用效果

处理与存储数据是初级阶段，想要使数据发挥自身价值，需要将重点放在数据分析和利用上。传统的计算机信息处理技术能够完成数据加工与传输，而后续的分析和利用需要人工操作，比如企业市场调研人员在收集市场信息并利用计算机信息处理技术进行分类整合后，会以文档形式发送给生产部门和销售部门。两个部门需要深入分析文档信息然后制定生产计划和销售计划，在这一过程中，如果文档信息极为庞杂，那么仅靠人工方式就很难了解信息全部或者抓住重点信息，从而使最终的生产计划和销售计划产生很大的局限性。大数据技术的开发为解决这样的问题提供了支持，从技术层面看，大数据技术运转依靠的是分布式架构下的计算机系统，目的是通过多个服务器同时运行完成对海量数据深入挖掘与分析；从实践层面看，大数据技术推动了数据资源化与数据管理的发展，进一步提升了数据的重要性，即便是看似简单不起眼的数据，仍有可能蕴藏着巨大商机。

3.3 基于互联网技术提升数据传播范围与速度

互联网技术的发展进一步拉近了人与人、国与国之间的距离，推动了“地球村”设想的实现。与计算机信息处理技术相比，互联网技术更注重信息传播效率与质量。计算机信息处理技术可以依托互联网技术提升数据传播范围与速度，从而使数据在更广层面发挥自身价值。在信息时代，人们能够通过互联网渠道获得大量的信息资源，而这些信息资源正是计算机信息处理技术与互联网技术融合发展的产物。从目前情况看，云计算、大数据等技术在网络中的广泛应用进一步提升了信息资源的内在价值[5]。获取信息资源只是一方面，生产和制作信息资源也逐渐向个体化靠拢，如现在极为火热的自媒体平台就是典型例子之一。用户在使用自媒体平台时并不需要掌握“高深”技术便可完成多种操作，因为平台同时具有数据处理与数据传播功能。

3.4 基于信息安全技术提升数据安全性

在信息大爆炸时代，数据海量化成为必然趋势，但在数据内容满足人们多样化需求的同时，数据安全性所带来的威胁也在逐渐扩大，比如日常生活中，人们经常发现自己信息存在被盗用的情况，虽然很多情况下人们并没有受到很大损失，但也有因此而损失财产的事件发生。计算机信息处理技术不能只将重点放在数据处理与利用层面，还要对数据安全性给予足够重视，而想要在提升数据安全性层面“有所作为”，需要积极与信息安全技术进行融合。信息安全技术主要包括防火墙技术、信息加密技术、身份认证技术、安全协议、入侵检测系统等，由于技术也在随着信息技术的发展不断革新与提升，因此计算机信息处理技术在与其融合时也需要做出调整，比如具体到大数据领域，想要保障数据安全性，需要对大数据巨大容量做好应对，保证引入的信息安全技术能够使存在的诸多安全隐患得到有效控制。