大数据背景下计算机信息处理技术分析

孔玉玉

一、 引言

随着我国社会经济的快速发展,人们生活水平得到了显著的提升,信息技术也得到了飞速的发展。计算机信息处理技术作为信息化时代发展的重要技术手段,对人们生活、工作、学习等方面产生了非常重要的影响。在大数据背景下,计算机信息处理技术已经成为计算机科学研究中一项非常重要的研究方向。基于此,文章将从大数据背景下计算机信息处理技术的主要优势以及具体应用进行分析,以期促进计算机信息处理技术在我国社会发展中更好地应用。

二、 大数据和计算机信息处理技术的概念及特征

随着互联网技术的发展,在互联网时代背景下,网络数据信息的处理与分析工作变得越来越重要。大数据是指在传统数据基础上,增加新的数据类型和维度,使其在容量上实现倍增。目前,大数据主要包括传统数据和结构化数据两种形式,其中结构化数据指的是数据库、电子文档、图像等形式;而传统数据主要是指文本、音频、视频等形式。从大数据的特征来看,其具有以下特征:第一,数量巨大。大数据主要是指以网络为媒介,以计算机技术为基础的海量信息。第二,类型多样。大数据当中既有传统意义上的数字信息,也有结构化数据和非结构化数据等类型。第三,来源复杂。大数据当中既有来自互联网的信息数据,也有来自企业、政府等各个行业的信息数据。第四,价值密度低。大数据当中既有大量的文本信息和图片信息等数字化信息,也有大量的音频、视频等非数字化信息。第五,速度快。在大数据当中可以通过数据挖掘和分析来预测未来发展趋势。因此,在大数据背景下,计算机技术在其中扮演着重要的角色。基于此背景下,应该积极探究大数据技术在计算机信息处理中的应用策略,使计算机技术更好地服务于社会经济发展。

三、 大数据背景下计算机信息处理技术应用存在的问题

虽然大数据时代下计算机信息处理技术得到了较好的应用,但仍然存在诸多问题,主要表现在以下几个方面:第一,大数据背景下计算机信息处理技术存在安全性问题。数据在计算机系统中进行传输,如果传输过程中出现错误,将会导致大量数据丢失,甚至会引起系统瘫痪。如果系统中存储的数据出现安全问题,将会影响大数据信息处理的准确性和完整性。

第二,计算机信息处理技术存在滞后性。大数据时代下计算机信息处理技术得到了良好的应用,但仍有部分企业在实际发展过程中对计算机信息处理技术的应用不够重视,导致企业发展过程中缺乏专业人才支持,无法对新技术进行有效应用。同时在大数据背景下,计算机信息处理技术在实际发展过程中所涉及的领域和范围也在不断增加,如果企业对新技术不能进行有效应用将会影响企业发展。由于缺乏专业人才的支持,大数据背景下计算机信息处理技术存在片面性。大数据背景下计算机信息处理技术在应用过程中无法对所有数据进行有效分析和处理,企业在实际发展过程中需要投入大量资金用于维护和更新设备,增加了企业运营成本。

第三,企业信息化建设与大数据发展不匹配。在大数据背景下计算机信息处理技术得到了良好的应用,但仍有部分企业在发展过程中缺乏对信息化建设的重视程度和资金支持,导致信息化建设与大数据发展不匹配。同时在大数据背景下计算机信息处理技术应用过程中对信息安全问题缺乏有效的管控,使企业在实际发展过程中面临一定的安全隐患。

四、 大数据背景下的计算机信息处理技术分析

(一)云计算技术

云计算技术是一种新兴的技术,是将许多计算机系统集成在一起的一种新型计算方式,其特点在于可以让计算机系统的资源共享,通过网络可以进行计算,且无须担心计算机系统的存储容量不足的问题。云计算技术可以为用户提供丰富的应用程序,同时在用户需要使用相关程序时,可以通过网络来进行获取。在大数据背景下,云计算技术将会是未来发展的趋势,在云计算技术中将会有大量可供人们利用的资源,其中包括存储空间、网络基础设施以及安全和维护系统。在云计算技术中还包含了许多管理人员和计算机系统的知识和经验。但是云计算技术还存在一些缺点和不足之处。首先,云计算技术目前还没有统一的标准,在不同地区和国家所使用的云计算技术标准不同,这样就会给人们提供不了统一、便捷和安全的服务。其次,虽然目前人们对云计算技术非常关注,但是对这项技术所带来的实际应用并不了解,很多用户在使用这项技术时不知道该如何进行操作。最后,在云平台中存储数据量较大时,容易造成计算机系统运行效率降低。由此可见,云计算技术在未来发展过程中还需要不断完善和发展。除此之外,我国有关部门应该根据实际情况来对云计算平台进行不断优化和改进,使其能够符合用户需求。同时国家也应该加大对云计算平台建设资金方面的投入力度,使其能够更好地适应我国大数据背景下所应用的云计算技术。

(二)数据挖掘技术

数据挖掘是一种对数据信息进行挖掘、归纳、分析和利用的过程,而在大数据背景下,数据挖掘技术的应用范围也越来越广,其应用程序也越来越复杂。在计算机信息处理过程中,数据是一种非常重要的信息资源,如果不能将这些数据充分利用起来,就会浪费大量的人力、物力和财力。而数据挖掘技术就是将这些数据进行挖掘和处理,从而有效地提高信息的利用价值。数据挖掘技术是一种成熟的信息处理技术,其能够对大量的数据进行有效分析和利用。在对数据进行挖掘的过程中,需要注意以下几点:首先,数据采集。在对数据进行挖掘之前,需要对海量的数据进行采集,如果不能将这些数据采集完整,将会影响数据挖掘效果。其次,数据分析。在对数据进行分析之前,需要对与数据相关的信息进行提取和处理,从而可以使数据挖掘程序更好地利用这些数据。最后,数据挖掘结果。数据挖掘技术在对大量的数据进行分析时会发现其中存在的规律和特征。在对海量的数据进行挖掘之前需要将其进行分类和整理,通过这种方法可以使数据挖掘结果更加精准。数据挖掘技术主要包括聚类、关联规则挖掘、分类和回归等技术,在大数据背景下还可以利用信息系统中已有的知识来发掘新知识。

(三)智能搜索技术

在大数据背景下,计算机信息处理技术得到了全面发展,与此同时,人们对计算机信息处理技术的要求也逐渐提高。因此,在大数据背景下,为满足人们的需求,提高计算机信息处理技术的水平和质量,智能搜索技术被提出。智能搜索技术是一种通过人工智能进行相关信息搜索的技术手段,是一种新兴的计算机信息处理技术。与传统的搜索引擎相比,智能搜索技术不仅具备海量数据检索能力、数据筛选能力等优势,而且还具备强大的智能化搜索功能。由于智能搜索技术能够实现对海量数据进行科学分析和处理,在大数据背景下其具有广泛的应用前景。首先,智能搜索技术能够将用户从大量繁杂的数据中快速、准确地提取出需要的信息。其次,智能搜索技术能够通过对用户所提供信息进行智能化分析和处理,从而实现对用户需求的有效满足。最后,在大数据背景下运用智能搜索技术进行信息检索时可以有效提高计算机信息处理能力。从理论上讲,智能搜索技术可以实现对用户需求进行快速、准确的提取和分析;从实践上讲,智能搜索技术能够实现对海量数据进行科学、准确的处理。因此,在大数据背景下运用智能搜索技术不仅可以满足人们对计算机信息处理能力的需求,而且还能有效提升计算机信息处理水平。

(四)信息管理技术

计算机信息处理技术发展到今天,已经形成了比较完整的体系,包括计算机数据处理技术、计算机信息安全技术、计算机网络技术等,其不仅可以保障信息系统的正常运行,还可以确保信息系统安全稳定。在大数据时代,由于互联网上的信息量大,信息传输速度快,为了提高企业的核心竞争力和综合实力,需要对大量的信息进行处理和分析,并对这些数据进行分析、挖掘。这就需要计算机数据处理技术和计算机网络技术的结合应用,有效提升企业的数据处理效率和质量。在大数据时代背景下,企业的经营与发展与大数据息息相关。企业引进信息管理系统可以实现对信息的收集、整理、储存等功能。对于企业而言,在经营过程中遇到各种数据问题时,可以及时解决。因此,在大数据时代背景下,为了有效提升数据处理效率和质量,需要对计算机信息处理技术进行研究与分析,为企业信息化发展奠定良好的基础。

(五)智能终端技术

智能终端是大数据背景下的重要组成部分,在一定程度上推动了大数据时代的发展,有效提升了计算机信息处理技术的水平。智能终端技术可以通过计算机软件和硬件,实现对各种信息资源的有效控制,为计算机信息处理提供有效数据支持。其中,计算机软件是指能够运行相关软件程序的硬件设备,是指由计算机硬件和软件构成的有机整体。在大数据时代下,数据处理技术对各种信息资源进行有效整合和有效控制,通过对各类数据信息资源的整合和控制,提升了数据处理技术的整体水平。另外,由于数据信息资源具有多样性、复杂性等特点,其在存储、传输等方面均存在一定的问题。针对上述问题,可以通过智能终端技术有效解决数据信息资源处理过程中存在的问题。智能终端技术具有较高的智能性,能够与其他系统实现融合。在大数据背景下,对智能终端技术进行合理应用可以有效提升计算机信息处理技术水平。与此同时,智能终端技术还可以实现对各类数据信息资源的有效控制,保证数据信息资源得到更好地利用与控制。

(六)软件开发技术

软件开发技术是在计算机信息处理技术中重要的一项技术,目前我国已经在软件开发方面取得了很大的进步,而且已经有很多优秀的软件开发公司,能够将计算机信息处理技术和软件开发技术进行良好的融合。在计算机信息处理中应用软件开发技术能够有效提升计算机信息处理的质量和效率。软件开发技术可以分为三种类型:第一种是源代码编程;第二种是二次开发;第三种是自主研发。源代码编程方式主要指的是在计算机中直接编写程序,源代码编程方式主要是指在计算机中使用统一编译器,对程序进行统一编译,从而使计算机程序能够适合于不同平台和设备,同时也可以提高计算机程序的兼容性。二次开发方式主要指的是对源代码进行重新修改。二次开发方式是指通过对源代码进行修改,从而实现不同系统之间的数据共享,这样可以使计算机程序更加稳定,并且也可以降低开发成本。二次开发方式主要分为三种:第一种是应用程序接口(API),这种方式主要是通过对源代码进行修改,从而使计算机程序能够实现和其他软件系统进行良好的连接和共享,同时也可以使计算机程序更加稳定;第二种是应用软件自带的应用程序接口(API),这种方式主要是指在计算机中使用统一编译器,然后通过对源代码进行修改,从而使计算机程序能够实现与其他软件系统进行良好的连接和共享;第三种是通过将应用程序封装成函数,可以使计算机程序具有更强的灵活性。

自主研发技术主要是指利用计算机硬件和软件结合,从设计到实现整个过程都是由自己完成的,在开发的过程中,能够充分发挥计算机的优势,有效弥补其不足。在进行自主研发时需要遵循以下几点原则:第一点是必须要有一个完善的研发团队;第二点是自主研发必须要具有一定的经验和技术水平;第三点是必须要保证自主研发的软件能够满足客户需求;第四点是必须要确保自主研发的软件能够及时地进行维护和更新。自主研发技术在软件开发过程中应用广泛,但这种技术开发出来的软件质量和稳定性都比较差,在实际应用过程中还需要进一步优化。

(七)网络安全

随着信息技术的发展,大数据技术得到了迅猛发展。大数据技术是一种多源异构数据的集成与分析的综合技术,是以海量数据为基础,在大数据处理平台上进行采集、存储和管理,对数据进行清洗、转化、融合、挖掘和分析,实现数据价值的一种新技术。计算机网络安全的保护是一项复杂且长期的工作,不仅需要各个部门的协同合作,更需要国家和社会各界人士的共同努力。如今,在大数据时代,信息安全问题变得愈发突出。在这种形势下,如何有效地保护网络信息安全成为信息安全管理工作中重要的任务。大数据时代对计算机信息处理技术提出了新的要求,大数据技术作为计算机信息处理技术的重要组成部分,已经成为社会各界关注的热点话题之一。虽然在大数据背景下计算机信息处理技术取得了巨大成就,但不可否认的是仍然存在着诸多问题和不足之处。这就需要我们不断加强计算机信息处理技术的研究和应用,提高计算机信息处理技术的有效性,促进大数据时代下计算机信息处理技术的进一步发展。

五、 结论

在大数据背景下,计算机信息处理技术得到了全面发展,其作为一种新型的信息处理技术,具有强大的数据分析能力,能在不同领域和不同行业中得到广泛应用,为其发展提供了巨大的发展空间。基于大数据背景,计算机信息处理技术得以进一步发展,并逐步应用到我国各行各业中。但是在实际应用过程中,还存在着诸多问题,如计算机信息处理技术相关标准不够完善、计算机信息处理技术人才匮乏、计算机信息处理技术安全防范意识不强等。对此,相关部门和人员应该结合大数据背景下的计算机信息处理技术现状和问题,有针对性地采取措施予以解决,以提高计算机信息处理技术水平和应用能力,为我国社会经济发展提供强大的动力支持。