罗正邦 麦麦提阿吉·买买提沙吾提

摘要：最近几年，在计算机和互联网技术日益普及的背景下，特别是智能手机的出现和发展，使得各种软件出现，比如：抖音短视频以及微信等等，每个人都在生活工作中使用这些软件，这样就导致很多数据出现，所以这就意味着人们迈入大数据时代。而在大数据时代，计算机信息处理技术是尤为重要的，也是势在必行的，需要引起人们的高度重视。

关键词：大数据;计算机信息;处理技术

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1672-9129（2020）05-0012-01

Abstract：in recent years，under the background of the increasing popularity of computer and Internet technology，especially the emergence and development of smart phones，making all kinds of software，such as：trill short video and WeChat，everyone in life work to use the software，so that it will cause a lot of data，so this means that people are entering the big data age. In the era of big data，computer information processing technology is particularly important，is also imperative，need to arouse people's attention.

Key words：Big data;Computer information;Processing technology

1 计算机信息处理技术和大数据的概念

1.1 计算机信息处理技术的定义。在现代办公应用和企业管理数据的过程当中，计算机信息处理的技术占着举足轻重的地位。计算机信息处理技术是指把信息数据和信息分析、处理等的分散的技术统一起来，实现管理数据信息的方便快捷的目标。其包括了很多的范围，以计算机技术为主要的核心内容，除此之外，传感、通信工程和网络工程等的科技也是在它涉及的领域之内。当今社会，企业管理数据的处理和现代化办公相结合所产生的产物和效果已经成为了上班族基础的办公工作部分。人们可以通过专业的设备和配置，对工作进行合理安排，实现了人、硬件和软件三部分的结合，同时也改变和突破了传统的数据处理和办公工作的方式，如此使办公效率有了很大程度上的提升。

1.2 大数据的概念。单看“大数据”的字面意思，可以把它理解为数据量特多的数据。所说的数据量的庞大，不只是说数据信息量的多这方面，同时也包含数据信息的复杂化、多样化和重复化三方面的内容。当下社会的虚拟数据化的发展正呈现着上升趋势。现代社会和大数据有着密不可分的联系，现代社会促进了大数据的产生和发展。将大数据和传统计算相互比较，可以明确得出关于大数据的很多优点和长处。其中包括其成本低廉，资源利用率比较高，规模较大，速度也比较快。要注意的一点是，大数据本身所存在的数据量庞大的特点，会促使各种数据之间产生出复杂且冗乱的关系。大数据在平时的生产和生活当中，拥有能够把所有的活动用数据记录存档和核心功能作用。而分类分析、遗传算法和机器学习等的技术都是存在于大数据内的关键性技术和方法。

2 大数据时代对计算机信息处理技术的要求

现如今，社会发展速度越来越快，社会的快速发展也产生大量的海量数据。这些数据日益复杂，处理难度越来越大，现代社会也更加数据化。这样新型的计算机网络信息处理技术需要具备很强的处理海量信息能力。正是因为很多网络安全问题的出现，所以对大数据时代的计算机信息处理技术提出越来越高的要求。在大数据时代，海量信息导致计算机信息处理技术面临严峻的挑战。具体来讲，第一，大量的数据对网络硬件提出更多的挑战，若硬件更新速度缓慢，不能及时跟上数据的增加速度，这样就很有可能出现瘫痪以及网络赛车等等问题。第二，数据转换技术和数据存储技术是否可以迅速更新。尽管云计算的存在有利于降低信息处理压力，然而依旧无法将问题真正解决。要想高效解决问题，应该科学制定完善的数据传输处理网络模式，以满足大数据时代下信息处理日益增加的需求。

3 大数据时代下计算机信息处理技术的具体应用

3.1 信息存储技术。随着信息化技术和互联网技术的迅速发展，信息样式日益多样化，不仅包括原来的文字信息内容，而且也包括图像和视频数据信息，这是当前数据存储普遍受到重视的根本原因。在大数据时代出现前，人们在这方面的需求很少，了解的信息内容主要是文字形式，所以普通的计算机就可以更好地满足其实际需求，但是在进入大数据时代后，信息样式迅速增加，必须要存储很多数据信息，此时计算机需要立即优化，让自身拥有更强的存储能力。但是普通的存储技术是不能全部高效存储大数据信息的，容易浪费大量的资源，此时必须要根据大数据的具体情况来存储信息，这样在很大程度上可以满足人民群众的实际需求，而且保证数据信息的准确性和全面性，在该需求下，随之出现云技术。在大数据时代，想要满足人民群众对信息存储的需求，简单的改善计算机硬件是不切实际的，有关人员也必须要重视软件的更新，而在该过程中合理应用云技术，就可以显著的提高信息存储水平，而且还可以在数据信息处理中，让服务器拥有更强的功能，这样在很大程度上集中体现了大数据时代的计算机信息处理技术。

3.2 信息安全技术。随着“大数据”时代的到来，不同信息数据、信息管理系统之间的内在关联系数有所提升，这在充分提高网络与数据衔接性的同时，也给不法分子提供违法途径，信息泄露安全问题屡禁不止，造成严重经济损失与社会消极影响。而针对这一问题，需要通过应用信息安全技术，对各项信息管理系统与数据加以全面控制，做好数据信息的跟踪安全管理监测工作，充分保障信息数据在传递过程中的安全性、完好性，例如构建网络防火墙。此外为深入挖掘各项信息技术的潜在应用价值，需要结合计算机网络安全防护实际情况，及早构建起健全的计算机信息安全防护体系，提高对网络防火墙等信息安全技术的研发、推广与应用力度。同时也需要明确信息安全防护要点，构建优先级机制，对重要信息（商业与经济价值较高的数据信息）优先开展监测防护工作。

3.3 数据挖掘技术。在计算机信息处理技术中，数据挖掘是一项十分重要的技术，兼具一定的人工智能技术优点。简单来说，数据挖掘技术借助于仿生学手段以及依照人类思维方式对数据进行管理与挖掘。

结合实践来看，数据挖掘技术应用上主要涉及3个环节：首先，实现对数据信息的预处理，重点是可以高效、精準地实现目标数据资源的选取。其次，待目标数据选取完成后，系统会将无效或者是冗余的其他数据予以删除清理。最后，利用神经网络、决策树与聚类等人工智能程序对目标数据进行评估和分析。如此，通过应用数据挖掘技术，能够高效地在海量数据中获取到最具有价值的信息。

4 结语

大数据以多元化的形式而存在，通过对海量数据的挖掘可以采集获取庞大的数据组，体现出大量、高速、多样、价值的特征，并以云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化技术为支撑和依托，其核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而非软、硬件的简单堆砌，对网络架构和数据处理能力也带来极大的挑战，对于降低成本、提高效率、开发新产品、业务决策有极其重要的作用。

参考文献：

[1]徐炜.“大数据”时代的计算机信息处理分析[J].电脑知识与技术，2020，16（15）：65-66.

[2]崔莉.大数据时代的计算机信息处理技术[J].数字技术与应用，2020，38（05）：117-118.