王乾
江苏省徐州市 身份证号码：32031119880116****
摘要：随着社会的发展和信息处理技术的进步，大数据时代已经到来。对于传统企业来说，这既是机遇，也是挑战。在大数据时代，如何科学地运用计算机信息处理技术为企业服务是当前需要研究的关键，只有结合实际情况合理应用计算机信息处理技术，才能使网络系统更加安全、完善，在保证用户信息安全的基础上促进互联网产业的快速发展。
关键词： 大数据时代；计算机；信息处理；技术探析
1 大数据概述
随着大数据时代的到来，信息处理技术在各种主流计算机软件中扮演着重要的角色，能够有效地实现数据的采集、分析、处理、存储和传输等功能。大数据是一个庞大的数据集，其采集、存储、管理和分析能力大大超过了传统的数据库软件工具。它具有数据规模大、数据流快、数据类型多样、值密度低的特点。因此，为了更好的收集和处理这些信息和数据，对计算机系统的硬件性能和软件算法都提出了很高的要求。
2数据时代计算机信息处理技术的价值与意义
随着信息时代的到来，各行各业的不断生成大量的数据信息，企业在生产经营的过程中，有必要分析和处理这些数据，及时筛查和应用程序，以便更好地为企业生产，以促进其良好发展。近年来，计算机的应用越来越广泛，在社会各行各业都有渗透，成为行业建设和发展的重要基础。在这样的环境下，信息产业已经成为一个高新技术产业，计算机信息处理技术已经成为该产业发展的主要研究课题和重点探索目标。对于计算机的实际应用，有必要引入科学的信息处理技术，包括数据采集技术、数据分析技术、数据存储技术和数据传输技术。只有将这些技术与计算机设备有效地结合起来，才能创造出高效、安全、稳定的计算机应用系统，为企业的生产经营和社会发展提供更好的技术支撑。
3大数据时代计算机信息处理技术存在的问题
3.1 缺乏专业技术人才
尽管中国互联网的快速发展和大数据的有效收集，但人才库并没有跟上市场需求的步伐。我国高等教育人才培养还没有完全市场化，教学内容也与现实相去甚远。一些学校设立了大数据、人工智能、数据挖掘等部门和专业学科，但制定的人才培养方案仍以掌握基础知识为出发点，导致毕业生不能满足用人单位的需求。
3.2 安全防护水平偏低
大数据的应用场景不仅涉及一般业务，数据的完整性、可靠性和安全性也是技术研究的重点。一些企事业单位投入了大量资金建立基于大数据技术的办公系统。虽然它在节省开支方面有很大的帮助，但它也成为一些犯罪分子利用技术和网络漏洞进行犯罪的目标。目前，在互联网上，由于数据保护问题而造成巨大损失的例子数不胜数。例如拼多多优惠券事件造成的直接损失超过1000万元。大数据时代的网络犯罪主要涉及用户个人信息的盗窃，数据安全保护技术的应用尚未普及。
4大数据背景下计算机信息处理技术的应用
4.1 数据分析与可视化
数据分析是计算机信息处理技术的基本应用类型之一，具体包括人类行为与情感分析、时域序列分析、相关回归分析等，其结论可应用于地理、购物、技术改进等领域。可视化应用是指将计算机对数据进行分析和处理得出的结论，构建相应特征的图片和图表，使抽象的数据具体化，使数据中隐藏的规律性更加直观。从而提高技术人员获取信息和结论的效率。
4.2 关联计算与聚类分析
聚类分类分析是指在对旧数据进行归纳分类的基础上获得新的数据，根据合理的结构假设预测用户的后续行为，并对可能的限制因素进行分类和分组。由于该技术经过细致的数据分析和系统的总结，在大数据挖掘的相关应用中得到了广泛的应用。关联计算是指在对数据进行统计分析时，找出不同类型数据之间可能存在的关联。该技术可以应用于人工智能领域，使拥有该技术的机器具有通过不断模仿人类行为来“学习”和完善自身内部系统的能力。目前，计算机相关技术已经开始朝着云计算的方向构建，使计算机信息处理技术不仅要注重硬件设施的建设，还要加强网络之间的连接。
4.3 网络分布存储
网络部分存储是在GFS (Extended Distributed File System，扩展分布式文件系统)的基础上开发的，在百度、腾讯等中国互联网公司中被广泛使用。与传统存储技术相比，网络分布式存储技术可以实现数据的压缩，加快其流通速度，对于提高数据处理和处理效率具有重要意义。开发磁盘的应用空间，缩短搜索目标内容的时间。此外，网络局部存储技术还可以与深网络空间技术产生协同效应，使得信息收集规模更大，分布具有自身特点，访问路径趋于复杂，这有利于提高信息收集和处理的速度。
4.4 遗传算法与数据索引
受生物进化的启发，技术人员结合现代计算机信息处理技术，创建了遗传算法。其本质上属于随机搜索技术。通过在系统内部自动调整搜索方向，可以获得相应的信息。遗传算法广泛应用于信号处理、设备自学习和工程项目选址等方面。目前，研究人员对数据索引技术的探索主要集中在两方面:聚类和互补索引。前者应结合索引顺序实现相关数据的存储，后者应根据不同副本制定相应的索引顺序，以建立互补索引表。
4.5 数据挖掘
数据挖掘技术的研究重点在于技术与实体的关联和网络搜索，技术与实体的关联可以通过网络搜索技术实现。在使用网络搜索技术的过程中，排名学习算法的设计是数据挖掘技术成功应用的关键，其主要目的是提高对海量数据信息的获取和处理。由于社交媒体主要使用短文本来呈现所获得的关键信息，如何处理这部分短文本，如何提高短文本数据处理的速度等问题，加快了排序学习算法的诞生。对社交媒体平台产生的大量短文本信息进行逐列逐对计算处理。
5大数据时代计算机信息处理技术的发展趋势
5.1云计算网络化发展方向
云计算技术是信息处理技术的重要组成部分。如果将云计算和计算机网络结合起来，可以有效地提高计算机技术的信息处理能力。计算机网络的发展离不开高质量软件的发展和硬件的升级。在大数据环境下，传统的计算机硬件已经不能满足数据处理的需要，暴露出很多问题。针对这种情况，许多研发单位结合人们的实际需求，在网络平台建设的过程中，注重提高计算机数据传输的效率。云计算网络组合具有强大的信息存储能力，比传统的信息存储能力更强，可以从根本上解决计算机系统信息处理速度慢、效率低的问题。因此，在大数据时代，云计算的网络化发展趋势非常明显。
5.2安全信息技术未来的发展
在大数据时代，许多数据信息系统可以通过网络手段有效连接，个人计算机系统中的数据和信息也可以有效传播，实现资源共享。每个人都可以通过使用手机和电脑实现信息资源的交换，而网络本身具有开放性的特点，每个人都可以通过网络手段获取信息资源，在这种情况下，一些犯罪分子更有可能利用网络的便利进行偷窃，修改他人的信息资源，威胁他人的财产安全，因此，在大数据时代，计算机信息商店技术必然会朝着安全的方向发展。建立更加安全、科学的信息系统，对用户信息进行安全管理，加强信息的安全处理十分重要。
结 语
在大数据时代，计算机信息处理技术得到了更深层次的发展，这也对信息的获取和处理产生了很大的影响。但是，在其发展的过程中，仍然存在着一些潜在的问题，通过对数据处理技术的不断优化，可以使数据的存储、处理功能更加强大，为信息技术的进一步发展打下良好的基础。
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