大数据时代计算机信息处理探讨

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在网络信息技术不断发展的背景下，计算机信息处理技术被广泛运用在各个行业之中，使我国实现了数字化、网络化的发展。通过计算机信息技术的运用，会产生大量的数据资源，这种技术虽然可以满足人们的工作及生活需求，但是海量数据的出现增加了计算机系统的信息储存，影响计算机的运行效率。因此，计算机信息技术处理中，应该通过大数据资源的利用，可以满足信息技术使用的容量高、增长速度快以及信息多样化的使用需求，提高信息处理的整体效率，改变计算机信息处理系统运营中存在的问题，为计算机信息技术效率的提升提供支持。

1大数据的相关内容

1.1大数据概念

大数据主要是指传统数据处理软件无法处理的数据集，大数据存在着容量高、增长速度快以及信息多样化的特点，通过大数据的使用，可以展现出成本效益以及创新的信息处理形式，实现信息数据挖掘的有效性[1]。

1.2大数据的特点

在大数据发展的背景下，其特点体现在以下几个方面：第一，信息量庞大的特点。大数据主要是指可以突破1ZP的数量级，这种数据存储形式相当于传统数据储存形式的几何式翻倍。第二，速度快。在大数据资源信息处理中，大数据的信息流量是实时存储的，通过专业大数据处理器的使用可以在信息交流中实现高速传输。第三，结构多样化的特点。大数据的组成并不是单一的、固定的模式，其内容一般包括文本信息、网页框架以及图像等内容，由于处理格式的差异性在某种程度上增加了信息处理的难度[2]。

2大数据时代背景下的计算机信息处理所面临的挑战

2.1对信息安全要求更高

在大数据时展中，网络信息技术得到广泛运用，这种背景下人们对网络信息的安全性要求逐渐提升。网络环境中，人们在网络购物、网络支付平台使用中，较为关注平台的私密性以及安全性，若在计算机信息技术使用中缺少保护，会影响网络信息处理的安全性，为人们的财产造成风险。所以，在网络信息技术发展中，为了实现对人们信息的保护，应该建立有效的网络安全监督平台，使大数据背景下计算机信息技术的处理得到安全运用。

2.2专业人才需求不断提升

伴随大数据网络信息的发展，大数据网络技术得到了人们的关注，技术型人才成为行业关注的焦点。在大数据网络信息技术使用中，专业人才成为行业的需求，为了保证大数据新处理的高效性，相关数据库管理者应该提高自身的安全性，通过大数据信息技术的使用以及专业方案的构建，实现网络信息的保护，充分满足网络信息技术使用的基本需求，提升大数据网络资源的运用效率[3]。

3大数据时代背景下的计算机信息处理方式

3.1分布式存储技术的运用

伴随大数据网络时代的发展，计算机信息技术处理中通过分布式存储方法的运用，可以实现大数据信息资源的储存，改变了以往信息存储的限制性问题，通过网络专线以及高速网络资源的利用，形成多个数据库，实现总分形式的数据逻辑管理。在分布式存储技术使用中，系统结构在同一个数据中得到运用，而且，通过不同的分布以及不同的存储，可以实现不同数据系统之间逻辑关系的确定，实现数据分离及统一的最终目的。而且在分布式存储技术使用中，也解决了海量数据对信息的存储问题，计算机信息技术通过多种服务器的共同使用，提高数据存储的整体效率，解决网络信息技术使用中存在的资源不足问题[4]。

3.2数据挖掘技术的运用

结合当前大数据资源的使用状况，在计算机技术中通过数据挖掘技术的使用，可以体现出人工智能处理技术的优势。数据挖机系统通过仿生学手段的利用，按照人类的思考方式将数据进行统一处理，之后根据项目需求构建决策信息，完善对人类行为的指导。通常状况下，在数据挖掘技术使用中，其基本的组成包括以下内容：第一，数据资源的选取。在大数据背景下，计算机信息技术使用中通过数据的预处理进行数据资源的选取；第二，对选取之后的数据进行无效数据、冗余数据以及零数据进行清理、删除；第三，通过数据挖掘技术的使用进行信息的分析；第四，数据分析及评估。通过专门应用系统的使用实现对数据的分析、展示。在数据挖掘技术使用中，通常采用了人工智能的方法进行数据处理，这种设计处理技术一般包括了决策树、聚类以及神经网络等，根据数据技术进行数据的直观展示，提高计算机信息技术处理的整体效率。例如，在大数据时代背景下的计算机信息处理中，通过聚类技术的使用，其作为数据挖掘分类技术，在使用该种技术是需要将定义分为不同的簇群。其中k-means算法作为一种常用的计算形式，主要是通过制定簇群个数的确定，将源数据生成簇群中心，之后通过离中心距离计算项目的确定，实现对数据的收集处理，将对应的数据个数作为簇群中心，可以提高源数据以及簇中心计算的有效性，之后在限定数据的范围内进行数据的生成，提高数据结果计算的有效性。在数据源头上进行分类，可以将数据中心以及新的平均数值作为重点，提高项目结算的有效性。通过k-means算法的使用，能够实现平均簇群个数的确定，实现限定簇群个数的有效处理，提高数据结算结果的价值[5]。

3.3信息安全技术的运用

信息安全技术作为大数据背景下较为重要的内容，可以实现大数据信息资源的保密处理。在信息安全技术处理中，其技术通常包括数据加密技术、身份认证技术、隧道技术等，通过这些信息技术的运用，可以充分保证网络信息资源使用的安全性，但是也不能完全实现对数据信息的安全保障，因此，在大数据背景下，为了实现信息安全技术使用的安全性，应该将网络信息技术的使用以及网络安全信息系统的构建作为重点，强调网络信息运维部门以及相关部门的监控力度，通过IT网络框架理念的确定以及数据资源的信息处理，提高计算机技术使用的安全性，进而维持网络信息方案使用的安全性。通过对计算机信息技术的安全运用，通过数据加密技术的处理，可以实现网络信息技术使用的有效性，结合不同加密算法对数据资源进行分析，充分保证网络信息技术使用的安全性。在数据加密算法使用中，通过不同加密算法的运用，在通过数据项目的调节通过MD5算法对数据进行加密储存，这种素案发通过村塾数据验证的处理，可以实现信息技术安全使用的基本需求。MD5算法作为一种不可逆的计算方式，按照原始数据添加、数据分解以及数据出书计算的形式，通过任意数字以及任意符号的使用，对计算机技术的数据资源进行统计，提高网络信息资源使用的安全性、有效性，在该种算法中，当完成身份认证之后系统用户会输入登录凭证，系统会对MD5加密处理，之后自动生成固定的128字节进行数据传输，通过与数据库的存储对比，完成用户身份的验证。在数据传输中，加密技术应该在接受终端上进行原始数据的确认，提供数据加密处理不同算法的使用等，提高密钥处理的有效性，而且，通过密钥管理技术的使用，可以有效提升数据加密信息处理的安全度，为大数据背景下计算机安全处理的保密性提供参考[6]。

4大数据时代背景下的计算机信息处理的发展趋势

在大数据发展背景下，为了提高计算机技术使用的安全性、稳定性，应该根据网络信息技术的发展方向，进行信息处理方法的创新。首先，在云计算网络发展中，通过云计算技术的使用，其作为核心的计算机技术形式，可以提高信息技术的处理效率，而且能够及时改变网络信息处理的问题。云计算技术使用中可以将网络软件作为基础，通过编程性、回应性数据的分析，可以构成云计算网，这种云计算网络可能够增强网络存储、信息技术存储能力等，拓宽计算机技术的使用范围。其次，实现计算机安全技术的创新发展。在大数据发展背景下，通过各个数据系统的运用以及网络资源的连接，可以在个人终端设备上进行信息资源的共享，实现网络信息的开放性，但是整个过程中增加了网络安全风险，使计算机安全信息受到威胁。因此，在大数据网络信息处理中，通过网络数据安全性的增加，可以提高大数据安全管理的有效性，并逐渐形成安全管理体系，实现网络计算机网络信息技术的安全发展[7]。

5结束语

总而言之，在大数据发展背景下，通过网络信息技术的运用可以结合大数据的特点，进行网络信息资源的安全、有效处理，提高网络信息处理的整体效率，推动网络信息技术的创新发展。对于计算机技术处理人员，应该认识到信息资源处理中所面临的挑战，结合这些问题构建针对性的处理方法，通过大数据资源的安全、有效运用，保证网络信息资源传输的安全性、实时性。而且，在大数据背景下的计算机信息处理技术使用中，也应该通过分布式存储技术、数据挖掘技术以及信息安全技术的运用等，进行网络信息资源的查询，提高网络信息资源处理的有效性，推动计算机技术的安全发展。

参考文献：

[1]冯燕茹，闫婷.基于大数据背景下的计算机信息处理技术思考[J].数字技术与应用，2016（7）：238-238.

[2]李伟，江明夏.大数据时代下的计算机信息处理技术[J].信息通信，2014（8）：129-129.

[3]张翠.浅析大数据时代的计算机信息处理技术[J].农民致富之友，2017（9）：234-234.

[4]彭英，李佐军.“大数据”视角下计算机信息处理技术分析[J].天津中德应用技术大学学报，2016（6）：108-110.

[5]高杨.大数据时代的计算机信息处理技术[J].科技风，2018（12）：69-69.

[6]邱成相，苏有邦.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术研究[J].数字技术与应用，2016（7）.

[7]冯思毅.大数据时代背景下计算机信息处理技术[J].数字通信世界，2018，160（4）：83.

作者:储向向 单位:江南大学