石颖 王力威 年宏海
武警青海省总队综合信息保障中心 810000
摘要:现如今，随着互联网信息技术的发展，网络上的数据信息非常之多，并且以无法估计的速度增长发展。对于这些信息的管理成为一个非常重要的问题，如果不能够有效的管理，则难以捕捉并获得所需的有效信息，也会带来许多的信息安全问题。而大数据技术的发展，通过其在数据的收集、整理、分析以及模型预测、结果呈现等多个方面的优势，使得大数据技术重要工具成为网络信息管理的重要技术。本文的研究对大数据时代的背景特点进行了分析。然后，重点介绍了几种核心技术。并分析了大数据技术在计算机网络信息管理中的具体应用。希望通过本文的研究，能够更加清晰的分析并利用大数据技术的优势，有效的对计算机网络信息进行管理。
关键词：大数据技术；计算机；网络信息管理
一、大数据时代的背景
当前时代是互联网技术蓬勃发展的时代，可以说每个行业都离不开互联网的发展。而大数据技术就是互联网时代一个核心并且重要的技术。各类网络功能的实现离不开大数据技术的支持。在大数据时代，一个比较明显的特征就是，数据成为关注的核心。一方面，在网络的世界，各类信息的存储、传递等，都是依靠数据来实现的。另一方面，数据能够呈现出各种各样的问题，计算机网络信息处理基本可以看做对数据的处理，通过对于数据的管理与分析，从而实现各种工作和任务。在大数据时代，各类数据非常繁多，且处于不断的更新变化之中。获取数据信息的渠道在不断的增加，且获取数据所需要的成本也在不断地降低。所以说，当今时代也是大数据时代。
在大数据时代，大数据技术的应用可谓贯穿到各个行业当中。首先是互联网书行业，大数据可谓是互联网行业的基础技术。利用大数据技术进行庞大且快速大数据抓取，然后进行信息的筛选，获取有效的信息。此外，在医疗行业、教育行业、交通运输行业以及各行业的企业管理工作中，由于工作强度的加大以及行业的发展对于工作质量要求的提升，这对大数据技术的需求越来越大。所以说大数据时代的基本特点就是大数据技术的应用越来越广泛。但与此同时，大数据时代也产生许多不可避免的问题。网络诈骗，网络信息泄露等等，对网络社会的健康发展造成了很大的威胁。在大数据技术快速发展的同时，应当充分的关注到这些信息安全问题。只有健康的发展才能够确保技术的不断提升，确保网络产业的盈利。
二、大数据的核心技术
（一）数据收集技术
数据收集是大数据技术进行运作的基础环节，而数据收集技术也是大数据技术的核心。因为想要进行数据的分析和整理，首要工作就是对互联网上的海量的信息进行收集。而而数据的收集并非是一项简单的工作，收集的信息应当是经过层层分析、加以筛选的所需要的信息，这要依据先进和强大的技术来支持的。大数据技术中的数据收集技术非常先进，系统也非常完善。通过管理系统、Web信息系统、物理信息系统以及科学实验系统四个部分的互相配合，有效工作，从而实现数据的高质量收集。
（二）数据存取技术
在进行数据收集之后，需要对有效的信息数据进行存储，然后工作人员和用户获取有效的信息。所以存取技术也是互联网时代的发展对技术所提出的要求。大数据技术的数据存取技术主要包含以下三类。一是大规模大结构化数据，二是半结构化合非结构化数据，三是结构化与非结构化混合数据。
（三）基础架构
经历了数据的收集和存取之后，需要对数据进行有效的存储。不同的互联网工作类型对于存储的途径也有很大的差异。有些网络信息或网络共偶需要以云存储的形式实现，而有些信息需要文件存储的形式来进行。而大数据技术，这两类存储途径皆可支持。因此，在基础架构方面，大数据技术的存储技术也是相当完善。
（四）数据处理技术
在对于庞大、且形式各异的数据处理过程中，可谓是非常的困难。
而依靠大数据技术，却可以有效的解决这一问题。因为大数据技术中的数据处理技术非常的先进，它可以对于各种形式的数据进行统一处理，将不同类型的数据信息整合成一个新的数据集。实现了不同形式数据信息的有效转化。经过这一处理，使得数据的分析和利用更加的简单方便。
（五）统计分析技术
大数据技术的另一强大的优势体现在其对于数据的统计和分析方面。所获得的庞大的数据信息如何进行利用，主要就是依靠数据的分析。通过数据的分析得出相应的规律，找到发展的趋势，才是数据获取的核心任务。而大数据技术的统计分析技术强大性主要体现在它有多种算法支持数据的统计分析。主要包括括假设检验、特征检验、关联分析、卡方分析、距离分析、逐级回归、曲线分析、因子分析、对照分析与独立技术等内容。
（六）数据挖掘技术
当下，尽管现有的数据挖掘技术与机器学习技术已取得了良好的应用成效，但仍需进一步完善，还需全面开发数据网络挖掘、特异群组挖掘与图挖掘等新型数据挖掘技术。突破以用户为基准的数据连接模式，使大数据挖掘技术兼顾网络行为分析、用户兴趣分析与主观情感分析等内容。
（七）模型预测技术
大数据技术能够将获得的数据信息建立模型，通过对已有数据的分析，来对于未来所可能发生的状况，发展的趋势，通过数据模型进行预测。所以说，大数据技术可以对原有的情况进行分析和判断，也可以通过对庞大的历史数据的整理分析，来相对准确的预测未来。
（八）结果呈现
通过对数据的收集、整理、分析、预测等环节，最后需要将分析的结果呈现出来。而大数据技术的结果呈现也非常先进。该环节内功能为形成标签云图与关系图。
三、大数据技术在计算机网络信息管理中的应用
（一）云计算技术的应用
云计算技术在计算机信息系统中作用的发挥，需要通过网络计算模式及集中处理技术
来实现，通过两者的有效配合，构建数据模型，对数据信息进行集中处理，并将其迁移到
云端内，进而大幅度降低计算机信息系统的信息处理成本。基于云计算技术，技术服务软件可以利用无线局域网自动产生相应的移动数据网格，形成闭环式信息反馈处理模型。
（二）数据备份技术的应用
在信息管理的过程中，数据信息的安全常常得不到保障。尤其是企业，各类数据非常的重要，但是又因为缺乏重视和技术，使得数据的保护出现短板。而借助大数据技术中的数据备份技术，则可以避免很多问题。首先通过对于数据信息保护工作的重视，做好信息数据的备份工作，拓展系统的容错空间；二是构建完善的容灾系统，对数据信息实行择优筛选，并实现分类保护和存管，进而减少危险的发生，提升数据利用率。在数据备份中，应用最多的存储介质为移动硬盘、磁带和 U 盘这三种。企业要结合实际需求，选择对应的数据存储介质。在选择了多个方式存储的过程中，不要将多个方式存储的信息交由同一人管理，也不要放置到统一地点。要分开放置加以保护。此外，还应将数据备份系统与企业管理系统予以有效连接，提升损坏数据的恢复效率，保证企业相关工作的有序进行。
四、结束语
大数据技术的快速发展，为互联网时代互联网技术的深入发展与应用提供了很多的助力。大数据技术凭借其多种强大的、具有突出优势的基础，在各行各业得到深入应用，并为各行业的发展做出了许多的贡献。在网络信息管理的领域，大数据技术更是必不可少的技术。对于海量的网络信息进行高效快速的处理，为各类工作所提供帮助，实现了网络信息的有效管理，且有效保障了网络信息的安全。所以，大数据技术是互联网时代的基础并且核心的技术，在网络信息管理工作中，应当充分挖掘大数据技术的功能和优势，并更加深入广泛的应用起来。
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