大数据时代计算机信息处理技术及策略

南阳医学高等专科学校第一附属医院 李长挺

大数据时代的基本特征是信息数据增多，数据处理速度快，随之引发的信息安全问题和数据保护问题也成为社会的热点话题。本文主要介绍了大数据时代背景下，计算机的信息处理核心技术，并讨论信息处理时的信息安全和网络安全问题，技术包括数据挖掘、云计算、智能算法以及防火墙技术。

计算机的发明是人类文明进步的重要表现，随着计算机性能的提高，数据的处理速度越来越快，进入大数据时代之后，计算机技术更是推动了各行各业的快速发展。如今回顾社会，人们对于计算机的依赖已经普遍存在，生活中随处可见计算机技术应用的例子。计算机的基本功能是信息的处理，通过信息处理技术来发现隐藏于数据背后的价值，在大数据时代，信息处理技术被赋予新的使命，面对海量数据如何快速从中分析出有价值的信息是当前信息处理技术的应用核心。想要在短时间内完成对海量数据的处理，不仅要求计算机硬件性能不断提高，还需要通过新型技术手段来加速处理过程，比如应用分布式服务器和云计算技术等，目前国家和企业都开始重视研发信息处理技术，创新和优化数据处理方式。

1 大数据及信息处理概述

1.1 大数据及大数据的特点

大数据是获取、存储、分析和整理数据的能力合集，大数据时代的到来几乎是必然的，随着计算机和网络的使用，数据的产生在所难免，有相关专家认为，大数据对于人们生活方式的改变是颠覆性的。大数据中的数据挖掘技术能够为客户提供个性化、精准化的服务，比如你可能刚讨论了应该将家里的旧冰箱换掉，手机就会随之推送有关冰箱的广告信息，这种数据挖掘技术能够帮助企业发现更多的潜在客户，也能够刺激用户的冲动消费行为。大数据通过将海量数据整合，也能够帮助企业制定更加正确的战略计划，为企业的生产经营决策提供数据支持，让企业在不断了解自身和市场的同时，稳步提升竞争力。

大数据有海量、多样和复杂三个特性，图片、文字、音频、视频都是数据的种类，并且数据的特征又可以被称作二次数据，通过对些不同种类数据的收集分析，就能够让数据的价值充分挖掘，成为一种技术服务。某机票预订平台通过大数据技术为客户提供个性化的服务，在正常的运营过程中，平台会收集用户的信息并分析每个用户的行为特征，这些海量且复杂的数据经分析处理之后变得易于理解，并转而服务于顾客，其平台架构如图1所示。

图1 某机票预订平台的大数据系统图

1.2 计算机信息处理

计算机处理技术指的是利用计算机的处理特征对海量数据进行再加工和再整理，通过计算机的计算来代替人力劳动，以达到某种工作目的。计算机信息处理技术是能够大幅度提高工作效率，让许多类型的工作模式发生质的变化。在大数据时代背景下，计算机信息处理技术对企业的发展起到了至关重要的作用，借助于计算机信息处理技术，企业的战略发展能够找拥有大量的价值信息参考，让管理者更容易做出正确的决断。

计算机信息处理技术的基础是对数据收集和分析，同时也包含了传输过程，数据收集技术是指的通过特定方式收集大量的原始数据，这些原始数据在经过处理之后交由计算机进行特征分析。由于互联网中存在的信息有着明显的复杂性，为了让计算机的信息处理更加快速准确，数据处理过程通常还包括了信息筛选、数据预处理等多个复杂步骤，最后由智能算法将数据进行分类整理，生成具有研究价值的、易于理解的目标信息。

2 大数据的时代计算机信息处理现状

进入到大数据时代之后，虽然信息的价值被更好的挖掘出来，但随之产生的各种问题也客观存在。首先是信息安全和隐私保护问题，其次是计算机硬件以及技术发展缓慢的问题。这两类问题不仅制约着大数据技术的进步，同时也给普通民众的生活带来许多烦恼。

2.1 网络攻击和个人信息泄露

计算机网络安全一直是不容忽视的问题，面对来自于网络的攻击和病毒的威胁，一些重要数据可能会遭受损失，给个人和企业带来严重的影响。除此之外，消费者的个人信息安全问题也引发了社会的广泛关注，在大数据时代中，任何数据都有其价值，消费者的个人信息泄露不仅会严重干扰到消费者的正常生活，还可能会让消费者暴露在危险之中，遭受骚扰和网络诈骗。

2.2 筛选出的信息不准确

计算机是通过智能算法将数据进行分析和整理，由于目前智能算法的自我学习能力仍处于发展阶段，很多时候筛选出的信息都不准确，这些难以保证结果的信息会产生误导作用，导致企业的决策出现方向上的错误。在当前阶段，大数据时代虽然来临，但很多技术的成熟仍需要时间的沉淀，再加上计算机网络信息具有一定的复杂性，对于信息处理结果的使用仍需慎重，在许多领域大数据技术都得到普遍应用，比如在交警预警系统中，通过大数据可以分析出遮挡号牌、酒架、超速驾驶等多种违法行为，但如果筛选出的信息不准确反而会大量增加交警的工作量，无法实现违法犯罪行为的精准打击。

2.3 技术人员素质欠缺

大数据背景下的计算机信息处理需要由专业的技术人员操作，虽然这一技术已经在各行各业中得到了广泛的应用，但是对于许多企业来说，仍然缺少专门研究大数据信息处理的专业人员。企业想要在实际的工作当中将信息处理技术的价值充分的体现出来，首先应提升对口专业技术人员的整体实力，广泛吸纳此方面的人才，保证知识竞争力。如果技术人员的整体素质欠缺，在面对病毒入侵或网络攻击时往往会表现得毫无招架之力，从而导致数据被破坏或信息被窃取，给企业的经营带来巨大的经济损失。

3 大数据时代中计算机信息处理技术研究

3.1 数据挖掘技术

数据挖掘是数据采集步骤的主要方式，在互联网中存在大量有关联和无关联的数据，这些数据之间的联系需要通过一定的技术手段来确定，这一确定的过程就属于数据挖掘的范畴。数据挖掘技术主要是通过使用一些信息处理手段，将数据之间的联系和特征加以确定，去除掉一些联系不紧密的无理化数据的过程，数据挖掘技术主要流程是收集数据、数据准备、建立模型、验证模型质量、校准模型、数据评价以及数据技术拓展，通过数据模型的建立和校验，能够让收集来的数据以智能算法分析，找出数据之间的特征和联系，从而解决商业问题。

3.2 云计算技术

云计算机硬件发展的缓慢是制约信息处理的关键因素，为了解决这一问题，云计算的概念被提出并证实有效。云计算对够对网络上的一些信息进行编程加工，并且通过网络传输协议实现信息的共享。虽然目前云计算技术还不成熟，但是云存储和云计算机的概念已经初步成型，借助于云存储技术用户可以将重要数据备份到云端网盘之中，不仅能够保持数据的安全性还能够有减少本地存储空间的占用。而云计算机则是指的用户使用云端的计算机核心服务，数据的处理和运算都是由云服务器完成，用户通过互联网实现与云服务器的交互，无论用户计算机的配置如何都可以快速地处理数据和实现数据的运算，目前这一技术被广泛地应用于大型游戏云玩法服务，对于一些对配置要求比较高的游戏大作，用户只需要接收游戏画面即可，游戏的安装和运行都是云服务器中完成，彻底解除了游戏对于硬件要求的限制。这一技术的出现让游戏行业看到了新的发展方向，以往的服务器只是提供数据的处理，则新式云服务器则可以兼顾游戏客户端的运行，这使得游戏的适用性更广，用户群体限制更加模糊。

除了游戏领域，云计算在商业领域的应用价值也十分突出，企业无需自行搭建复杂的数据处理服务器，借助于网络科技公司提供的云计算服务，在无法达到信息处理硬件要求的条件下也能快还处理海量数据，节省成本的同时又可提高工作效率，免去维护和管理机房的烦恼。

3.3 智能算法技术

现代化的智能算法技术是一种将自然界的各种自然有效利用起来，从而研发出的一种计算方法，这种算法能够模拟人或动作思维模式，并且拥有自我学习和自我训练的能力。举个最简单的例子，自动档汽车的档位控制程序就是一种典型的智能算法应用，它能根据道路的情况和驾驶员的驾驶习惯不断进行自我训练和自我学习，通过精确的计算找出最为经济合理的换档时机。通过现代化的智能算法，能够更加高速、准确地对数据进行精加工和处理，使数据筛选的准确性得到提升。

计算机的信息处理技术的发展以为提升人们的生活质量和工作效率为主要目标，在大数据时代中，此技术通过不断的革新而让互联网中的数据拥有更能实际体现出的价值，为企业的发展和人类文明的进步提供服务。加强大数据时代背景下的信息处理技术研究，能够让企业在激烈的市场竞争环境中保持核心竞争力。