大数据时代计算机信息处理技术

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　　【摘要】当今社会是一个前所未有的网络信息社会，拥有大量的信息，人类社会已经开始全面进入大数据时代。在此背景下，计算机信息处理技术也随之发生了巨大的变化。本文首先简要分析了大数据的基本概念，并阐述了基于大数据的计算机信息处理原理和思路，并重点分析了大数据时代下各种信息处理技术的实际应用。
　　【关键词】大数据时代;计算机;信息处理;技术
　　在知识信息时代，数据的产生和传播与以往有了很大的不同，无论从数量上还是传播速度上都有着巨大的提高，给传统的信息处理技术带来了巨大的影响和冲击，因此，在大数据时代非常有必要对计算机信息处理技术进行全面系统的创新与优化升级。
　　一、大数据基本概念分析
　　在大数据时代的背景下，信息技术基于主流计算机软件，实现数据采集，处理，存储和传输等功能。对于大数据的量化没有统一的标准，但总的信息量级通常在TB和PB之间。大数据信息处理尤其独特的特点，包括数据信息量非常巨大、信息更新速度快、数据信息格式多样化等特点，因此，对大数据信息出来而言，需要计算机系统有更高的硬件性能和更加优化软件算法。
　　二、大数据信息处理技术的原理和思路
　　首先，大数据时代下计算机系统测量和收集的数据信息量非常大，并不是像传统的数据采集系统一样只是采集部分抽象数据进行分析，而是对被测目标的全部信息进行全面收集，因此计算机系统需要处理数据量非常庞大，针对这种实际的数据处理需求，需要计算机系统具有很强的计算能力。其次，基于大数据的信息分析技术重点关注被分析对象的整体发展趋势，而不是从微观细节层面进行数据的详细分析，通过对大量宏观数据的统计学分析，找到事物整体性发展规律，从而为各种决策提供判断依据。第三，大数据时代下的信息处理和分析主要是利用计算机信息库来总结和寻找各种随机事件的内在相关性，通过一个数据来寻找其他相关的数据，每个事件与其他事件之间的内在关系并不是简单的因果关系，而是通过大规模的关系数据分析来找到没有因果决定关系的信息之间的某种数学上的规律性，与传统的归纳法、演绎法等信息分析方式具有明显的差异性。
　　三、大数据技术的优势及面临的风险问题
　　随着大数据时代的到来，大数据处理技术已经越来越受到各行各业的欢迎，其中蕴含的价值很多行业带来了新的发展动力。例如，在教育领域，可以利用大数据信息处理技术来收集和统计学生的兴趣、优势和弱点，教师可以依据大数据分析给出的决策参考意见进行多样化的课程设置，使教学课程内容更加符合学生的基础情况和学习理解能力。再如，在企业经营销售活动中，利用大数据分析技术可以对市场客户需求进行充分的研究与分析，精准定位市场需求，在根据实际的需求调整经营策略和营销手段，从而实现销售业绩的提升。
　　大数据时代的信息处理技术为社会发展带来了巨大的机遇，但也带来了新的问题和挑战。
　　首先是对计算机系统的硬件性能和软件算法提出了很高的要求，由于需要处理的数据信息量太大，普通的个人计算机根本难以实现大数据信息处理的功能，需要配置超高运算速度的计算机硬件，无疑会增加投入。此外，由于大量数据信息在网络上传输，很容易受到一些黑客或电信犯罪分子的攻击和利用，实施机密窃取或电信诈骗等活动，严重影响信息网络的安全性，这对网络安全防护工作来讲也是一个巨大的考验。
　　四、大数据时代各种计算机信息处理技术分析
　　（一）數据信息采集与处理技术
　　信息采集是大数据分析的前提，计算机信息处理技术中的信息数据采集，不单单是对数据进行采集和存储，同时还要对特定的目标数据信息的来源进行控制和监督，将无效信息和错误信息进行初步的筛选，并将筛选完成的有效数据信息存入到数据库中以供大数据信息处理系统进行下一步的细致分析。
　　（二）数据信息存储技术
　　该技术的主要目的是通过技术手段将计算机获得的信息存储在数据库中。用户可以在需要时通过计算机操作直接从数据库中提取数据信息。特别是在大数据时代发展的背景下，信息量很大，信息更新速度也非常快，需要对数据信息进行快速存储，当前可以利用网络数据库或云存储技术来实现。
　　（三）数据信息处理技术
　　传统的信息和数据网络主要依靠计算机来收集，传输和处理数据。计算机硬件存在许多限制，阻碍了大数据信息处理和挖掘的实际发展。因此，基于网络的云计算技术为海量数据信息处理提供了现实的支持，逐渐成为计算机信息处理技术发展的主流趋势。同时，人工智能技术的发展也为大数据信息的处理和挖掘提供了重要支持。支持，人工学习和神经网络等技术将加速大数据信息处理技术的发展。
　　（四）计算机信息安全保护技术分析
　　在大数据时代的背景下，利益相关者可以通过三种方式提高数据安全性。首先，开发新的信息安全技术产品。在大数据背景下，传统的信息安全防护技术已经难以应对海量数据安全保护的实际需要，应该进行全面的优化升级，比如可以利用基于云技术的网络防火墙和病毒查杀技术对大数据信息进行有效保护。其次是电信管理部门应该不断建立健全计算机信息安全体系，加大网络信息安全防护技术的科研投入和资金投入，着力培养更高水平的高技能计算机人才。最后，利用身份识别技术提高数据信息的安全性，如指纹识别，人脸识别等生物识别技术的发展，结合传统的加密技术，形成立体化的身份识别验证系统，提高数据信息的安全性。
　　五、结论
　　总之，在知识信息时代，数据的产生量和传播量将会越来越大，这些数据将会形成巨大的社会财富。因此，在大数据时代的背景下，需要不断优化和提高计算机信息处理能力，而计算机网络从业者必须抓住这个机会。加强各种数据信息处理技术的优化和创新，以应对大数据时代的新挑战。
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