常永娟 张志

摘要：本文首先阐述了大数据和计算机信息处理技术的概念，其次对大数据时代背景下计算机信息处理技术展开分析，最后指出大数据时代背景下计算机信息处理技术面临的机遇与挑战。

关键词：大数据；计算机；信息处理技术

中图分类号：TP391.1 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）08-0232-01

随着计算机技术和互联网技术的发展，每天产生海量的网络数据，大数据时代成为社会发展的自然产物。数据资源共享和信息有效传递极大地提高了人们生产和生活效率，但也为计算机处理数据信息带来巨大挑战，如何将数据的实用价值发挥到最大成为国家、企业研究的重要课题。尽管目前我国计算机信息处理技术得到一定发展，在信息采集、储存等方面都有一定的进步，但与发达国家相比，专业化数据信息处理能力还存在明显差距。因此，对大数据时代背景下计算机信息处理技术展开分析，具有非常必要的现实意义。

1 大数据和计算机信息处理技术的概念

1.1 大数据的概念

关于大数据的定义，目前还没有统一的标准，通常人们将大数据又称巨量资料，所包含的数据资料大大超过了传统数据库软件工具的数据集合能力。当今社会，人们对手机、电脑等工具使用频率越来越高，产生的数据不仅数量庞大，而且种类繁多。大数据时代就是将这些数据通过数字化形式存储起来，根据用户需求对数据进行调取，以为用户精准营销、转型升级、规划决策等提供数据支持。大数据的特点具有以下几个方面：

（1）数量庞大，每天产生的网络数据都以万亿GB计算，且增长速度较快；（2）种类繁多，人们日常生活及工作中会产生各种各样的数据，而且数据来源渠道较多，导致数据种类繁多复杂；（3）存储形式多样，数据存储内容包括文字、图片、音频、视频、动漫等不同形式；（4）处理速度快，数据信息处理速度非常快，如果速度很慢就会影响系统应用的有效性；（5）应用价值明显，数据本身就具有一定的价值，当应用到某一具体领域中时，发挥的价值会更加明显。

1.2 计算机信息处理技术的概念

计算机信息处理是指对数据信息进行的收集整理、分析处理和及时传输等，是一项综合性非常强的科学技术，目的是对数据信息进行有效管理，达成人工与智能的更好结合，提高工作效率和整合社会资源，应用范围非常广泛，这项工作的开展对于促进各个领域建设都起到了积极的推动作用，尤其是对现代企业管理水平的提高作用更加明显。

2 大数据时代背景下计算机信息处理技术分析

2.1 信息采集处理技术

信息采集是数据分析、处理、传输的基础，主要是指对目标信源进行的准确检测、实时监督与记录，然后利用数字转换技术将有效数据信息存储到指定位置，以便在需要的时候进行调取数据信息。信息采集完成后需要对数据信息进行加工处理，主要是结合用户需求剔除无用、冗余、无效的数据信息，保留有用数据信息，并按照相应的标准和要求对数据信息进行分类，有选择的将数据信息存储到数据库中。信息采集技术结合计算机技术能够实现对数据库中的信心进行快速、准确定位和合理查询，以满足用户相关需求和运用，提高数据信息的利用率[1]。

2.2 数据信息存储技术

数据存储能够满足用户随时调取数据信息、分类管理等各类管理要求，主要包括压缩技术和光盘存储技术等。但目前数据信息存储技术的发展水平还较低，无法满足庞大数据信息存储任务。因此，对数据信息存储管理的重点是优化数据存储密度和可靠性，通过应用互联网技术及计算机技术，实现原有固态盘存储空间的扩大和信息网络共享数据中心的建设，以便对信息资源合理使用。常见的如虚拟云计算存储模式，可以化解不同时空点的数据存储分散性问题，以此来减轻计算机硬盘存储负荷，提高系统性能。另外，如何确保数据信息的完整性、稳定性和长期存储性是当前数据信息存储技术面对的难题。DEEP WEB技术能够对数据信息进行高质量的集成、处理和整合，GFS分布式存储技术以列单位进行存储，具有快速压缩数据信息的特点，提高了存储数据信息的能力和处理效率[2]。

2.3 数据信息安全技术

互联网发展给人们提供便利的同时也带来数据信息的安全性问题，尤其是一些软件病毒的出现，给数据信息安全防护带来一定的困扰。要想确保数据处理的安全性、可靠性，就需要加强数据信息安全管理，充分利用网络安全技术、数据安全检测技术等提升计算机信息处理安全水平。另外，对于数据安全管理软件的开发，着重应提升数据信息的安全系数，为计算机信息处理提供安全的应用环境。数据信息安全技术与计算机技术的结合能够保证信息的安全处理和有效交换，同时也能够避免用户在信息存储和获取过程中遭受财产损失，更好的保证了计算机应用程序的稳定性、安全性和有效性。

3 大数据时代背景下计算机信息处理技术面临的机遇与挑战

3.1 面临的机遇

随着虚拟技术的发展，计算机信息处理技术在虚拟数据挖掘与分析中获得广泛应用，成为推动物联网与计算机协同发展、创造产业价值的重要力量。不管是哪一个行业，要想获得可持续发展的动力，都必须对大数据进行合理应用以及有效挖掘。数据挖掘是指从大数据中深度挖掘有价值的信息，为决策提供依据，包括准备数据、总结规律以及描述规律三个方面。目前，多数企业仅仅满足对数据信息的简单查询与统计，对数据背后隐藏的信息并不能有效挖掘，致使企业决策时缺少重要参考依据。基于此，企业未来发展中重点是从目标数据中挖掘有价值的信息，从而促使企业准确定位，明确未来发展方向，为各项决策提供重要参考，提高竞争力。

3.2 面临的挑战

（1）海量数据压力，庞大的数据量对存储载体的稳定性和存储空间有更高的要求，同时还不能降低传输速度，这就需要对压缩技术和数据传输技术进行不断优化。另外，数据存储形式多样化，对信息检索能力也提高了要求。（2）数据共享与隐私保护的矛盾，数据开放共享是数据应用的前提条件，然而很多企业基于自我保护心理不愿资源共享，造成浪费资源和重复劳动。（3）数据传输困境，数据传输过程中需要确保数据的安全性、快速性和准确性，这就要求要优化安全防护技术，提高计算机信息处理能力，完善计算机硬件设施。

4 结语

綜上所述，大数据时代背景下为计算机信息处理技术的发展创造了机遇，但同时也面临着挑战，需要我们在实践中不断优化计算机信息处理技术，有效解决技术上遇到的障碍，将大数据与计算机技术完美结合，推动计算机信息处理技术向更高层次发展。

参考文献

[1]吕晋俐.大数据时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].信息与电脑（理论版），2017，（10）：179-180.

[2]张奇.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].通信世界，2017，（3）：100.