計算機信息處理技術探究

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摘要：計算機技術應用范圍廣，在各個領域中都有一定的應用，促進了其他行業的發展。大數據時代的來臨，給計算機信息處理技術的更新提出了機遇和挑戰，大數據技術的應用為計算機信息處理技術的更新提供了技術支持，同時，大數據技術的發展使計算機處理數據的類型、容量等都發生了變化，給計算機信息處理帶來了一定的困難。本文主要從大數據時代計算機信息處理面對的新難題、大數據下的計算機信息處理技術、計算機處理技術在大數據時代下的應用進行了闡述，希望為研究計算機信息處理技術的專家和學者提供理論參考依據。

關鍵詞：大數據；計算機信息處理技術

一、大數據時代計算機信息處理面對的新難題

（一）難以識別多樣的信息

大數據時代，企業涉及的數據類型、數據的容量等都發生了轉變，大數據時代，利用互聯網技術進行數據采集，數據采集的速度加快，采集數據類型多樣化，但數據采集的信息有的是沒有用的信息，這給計算機信息處理技術帶來了新的挑戰。如何在海量的數據中提煉有用的數據，為現代企業發展提供有效數據，發揮信息技術的作用是大數據時代計算機信息處理技術亟待解決的問題[1]。傳統的計算機信息處理技術不適合大數據時代數據信息的處理，必須更新計算機信息處理技術以適合現代企業發展的信息形式，科學有效地利用計算機信息處理技術進行數據處理，提高企業的工作效率，發揮信息處理作用。

（二）缺乏必備的新人才

傳統的計算機信息處理技術不適合大數據時代信息處理的需要，在計算機信息處理技術更新的過程中人才是關鍵因素，現在企業的發展過程中，計算機新型數據處理能力的人才緊缺，但人才培養需要一個過程，現在高校培養出來的計算機信息處理人才都需要經過再學習才能達到企業用人的標準，這就使計算機信息處理技術更新速度慢，在大數據時代，必須培養信息技術處理人才，人才是技術更新的關鍵因素。在大數據時代，企業都缺少計算機信息處理技術的應用型人才，人才是新技術、新產品研究的根本，同時也是提高企業技術支持的根本。

（三）忽視本源的信息價值

大數據是一種新型技術，在互聯網+時代，大數據技術的發展對計算機信息處理技術的更新提供了技術支持，大數據的類型多樣化，其本質也比較復雜，每個人對大數據可能都存在不同的理解。大數據沒有明確的定義，但大數據的本質就是數據的數量大。這就需要整合所有人的理解，重點分析大數據的內涵，只有這樣，企業的決策者才能發掘出大數據對自己企業的有用價值[2]。大數據分析是一個重要過程，必須科學有效地進行數據分析，提升數據的利用效率，發揮數據在企業發展中的作用。不僅如此，大數據時代擁有眾多復雜的信息，其中的信息有利有弊，并不是所有的信息都能對人們的生活起到幫助，相反一些虛假的信息只會影響人們正常的生活。大數據信息需要加工處理，利用數據挖掘等方式提煉大數據，得到有價值的數據，為現代企業發展起到重要作用。信息真真假假，難以識別，也成了人們生活中所困擾的問題。只有創新計算機技術，提高計算機的信息識別能力，才能改變現狀，得到有價值的信息。數據類型的多樣化、數據量大，這給計算機信息處理帶來一定的困難，在大數據時代要提升計算機信息處理能力，必須改變計算機信息處理技術，培養優秀人才，讓計算機信息處理技術不斷更新，以適合大數據環境下計算機信息處理技術的需要。

二、大數據下的計算機信息處理技術

（一）建立模型

建立模型是計算機信息處理的常用方式，根據數據并運用數學等知識建立模型，通過模型可以方便進行數據分析，讓數據分析內涵一目了然。計算機大數據處理通常有流處理模型和批處理模型這兩種處理模型，利用計算機信息處理技術進行數據處理的過程，需要根據數據處理的特征建立適宜的模式，以提高數據處理的效果[3]。其中流處理模型通常是處理響應數據較高的數據，具有精準度高、速度快等特點，流處理模型可以讓數據分析更加科學、準確、精度高，能夠提升信息技術在處理數據方面的優勢。大數據背景下計算機信息處理技術在經濟領域中的應用能促進經濟增長，為企業增加利潤，符合現代經濟發展需要。金融方面利用計算機進行信息處理，信息處理的結果必須準確，選擇流處理模型符合金融方面的需求。建立模型對提高計算機信息處理效果起到了重要作用，但在具體處理數據的過程中，需要選擇合適的計算機信息處理技術，根據數據的特點科學有效地建立模型，這是數據處理效果地有效保障措施。

（二）信息采集和加工

大數據時代改變信息采集和加工的方式，給計算機信息處理帶來了挑戰，大數據時代信息采集數據類型多樣化，數據容量加大，必須科學有效地對數據進行篩選，通常需要采用數據挖掘等技術進行科學有效的數據篩選，保障計算機信息處理數據的正確性。必須對互聯網采集的數據進行科學有效的分析，避免在存儲和數據處理的過程中出現數據異常等現象。大數據時代數據采集和加工要更加科學，才能符合現代計算機信息處理數據的需要[4]。

（三）計算機大數據存儲

大數據時代信息的容量大，傳統的計算機存儲方式不適合現代社會的發展需要，現在基本采用云存儲方式，云存儲空間比較大，并且存儲速度快，符合大數據時代計算機數據存儲需要。互聯網+時代，計算機在網絡時代借助云存儲、云技術進行計算機信息處理，對提高計算機信息處理能力起到了重要作用，符合大數據時代計算機大數據存儲的需要。

三、計算機處理技術在大數據時代下的應用

（一）計算機云技術的應用

云技術是計算機技術發展到一定階段的新技術，云技術在計算機信息處理中的應用對提高數據處理的速度，提升處理質量都起到了重要作用。云技術在計算機信息處理技術中的應用，對計算機信息處理技術的更新提供了技術支持，也符合現代大數據時代計算機信息處理技術更新的需要，在大數據環境下能科學有效地處理數據，發揮信息技術在企業發展過程中處理數據的能力[5]。傳統計算機在大數據時代下處理數據的過程中，也暴露出了一些問題，如運行慢、效率低，而云技術的出現則能有效地改變現狀，在一定程度上滿足了人們社會實踐的需求。云技術在計算機信息處理技術中的應用，是計算機處理技術發展的需要，也是大數據時代社會發展對計算機信息處理技術提出的新要求。

（二）信息采集加工與傳輸的應用

大數據時代改變了信息采集加工與傳輸的方式，提高了信息采集加工與傳輸的速度，但給計算機信息處理帶來了一定的挑戰。在互聯網+時代改變了數據采集和加工的方式，通過互聯網進行數據采集與加工，提高了工作效率，但網絡數據采集存在一定誤差，必須經過數據清洗、數據挖掘、數據分析才能讓數據在企業發展的過程中起到作用，發揮信息技術在企業發展中的職能[6]。采集的數據都會加入相應的數據庫，為計算機進行數據處理提供了方便，數據采集在監控的過程中完成，保障了數據分析的科學性、準確性、完整性，符合大數據時代信息采集的需要。數據加工需要選擇合適的數據加工方法，對采集的數據進行歸納，整理、提煉有用的數據，對提升數據分析效果有一定的作用[7]。

（三）信息安全保護

個別商家為了獲取利益，在網絡平臺發虛假廣告，這就給互聯網帶來不安全因素，必須對不良數據進行處理，提高互聯網的安全性能，讓互聯網在安全的環境下完成本職工作，符合現代信息安全保護的需求[8]。確保互聯網安全，是維護互聯網環境、提高計算機信息處理能力的基本需求。總之，計算機信息處理技術的研究對提高計算機數據的處理能力、促進企業發展、增加企業利潤都起到了重要作用。大數據時代的數據多樣化，要做到利用計算機信息處理技術處理海量數據，并且保障數據的安全性能，提高數據的利用效率，必須不斷更新計算機信息處理技術，為現代企業發展提供技術支持。

參考文獻：

[1]薛婷婷.大數據時代的計算機信息處理技術[J].信息與電腦(理論版),2018(08).

[2]劉奕辰.大數據時代的計算機信息處理技術[J].數字通信世界,2019(01).

[3]馮震.“大數據”時代背景下計算機信息處理技術探析[J].電腦迷,2018(11).

[4]薛茹.“大數據”時代背景下計算機信息處理技術研究[J].時代農機,2018(09).

[5]潘海波.基于大數據時代計算機信息處理技術分析[J].通訊世界,2018(11).

作者：劉政宇 單位：哈爾濱華德學院