樊俊宏
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摘要：大数据的推广应用使更多高端大数据产品出现，计算机通信技术和电子信息技术与大数据产品的设计密切相关。电子信息技术在大数据领域的应用可以优化二者的相互融合，互惠互利，有效保障大数据产品信息的准确输入数据技术的应用也可以大大提高工作效率，最终达到互为补充的目的利益。有鉴于此，本文结合作者多年的工作经验，对计算机通信技术和电子信息在大数据领域的实际应用提出了一些建议，以供参考。
关键词：计算机通信技术；电子信息；大数据领域；实践应用
引言
大数据的发展改变了现阶段人们的生活和生产方式，特别是在未来的持续应用过程中，可以极大地推动信息技术的发展。今天，计算机通信技术和电子信息技术的资源日益丰富。为了有效地应对大数据，我们需要将其与大数据有效地结合起来。在未来的发展过程中，大数据将服务千家万户，使信息产业成为科技的龙头。
一、相关概述
1.大数据
大数据的作用在于帮助企业通过广泛的信息收集决策和使用方法。通过CRM等工具，大数据集可以展示顾客、顾客行为以及顾客与企业的互动。顾客关系管理可以用来进行库存管理和原材料采购，便利处理产品运输战略或复杂供应链的任何组成部分。通过大量数据的具体成果，管理者可以采用实时盘存等策略，为企业节省大量资金和资源。企业也可以使用大量数据来建立商业标准，以帮助企业达到其目标。数字政务可以为企业提供更多关于生产率趋势和特定工作地点或成本中心发生了什么的信息，这一数据有助于企业决定价格或在市场条件下运作。通过各种数据收集，我们能够更好地监控活动。专业人士往往要求将海量数据应用于商业分析，这些可能包括提供交易的背景信息，或者帮助企业建立网络、提高广告和其他业务效率的决策，为研究现有商业和预测提供了一个无形的基准[1]。
2.计算机技术
计算机技术在计算机领域的应用由来已久，涉及硬件、软件和应用程序，它为大数据打下了良好的基础。20世纪60年代，集成电路计算机逐渐取代晶体管计算机，计算机的计算能力得到了很大的提高。在此基础上，专家们逐步发展了基于统计学领域的专家系统技术，即计算大量数据并进行概率分析。这几个阶段计算机技术应用于数理逻辑计算，缺乏像人类一样的独立学习能力和分析能力。所以这一阶段的计算机被称为“伪”智能。当计算机技术发展到21世纪时，大规模集成电路计算机已经成为发展的主流。这些器件的运算能力和逻辑分析能力得到了迅速的提高，这些技术和网络通信技术的结合使人工智能成为可能。
3.通信技术
我们所说的通信技术，是一种从古代就存在的技术，但是随着人类社会的发展，其形式也发生了变化，在现代计算机和网络通信技术出现之前，鸽子就已经出现了，它是信息传播和通信的基础。科技及相关设备使通讯技术更加先进、高效。现代化的网络和计算机技术，信息和通信技术，不仅为及时地传递文字信息提供了机会，也为各种视听资料提供了链接。极大地提高了沟通的可靠性和速度，促进了日常沟通。电脑与通讯技术在我们的日常生活中扮演著重要角色，单一的技术冲击并未产生预期的效果。要注重二者的结合，发挥二者的优势，为促进社会发展进步作出贡献。
二、计算机通信技术有什么基本特点
电脑通讯技术的高速发展，使利用电脑通讯技术传送有关资讯的过程中，多数都能进行即时通讯，因为电脑通讯是一项以数字信号转换及识别为基础的通讯技术，其速度可达每分钟约九百六十万字，与传统通讯相比，其速度优势是显而易见的，而且随着光纤通讯的发展，这种速度还会进一步提高。
电脑通讯技术具有较高的安全性。通讯过程中，我们会遇到一系列影响信息传输安全的因素，尤其是对某些机密信息，必须做好安全保护。采用计算机通信技术传输数据信息时，可通过加密等方式实现数据的安全保护，并通过一定的检测系统对数据的安全可靠性进行检查，为计算机通信内容提供一个安全锁[2]。
三、大数据背景下通信技术与电子信息的分析
在新世纪的发展过程中，大数据开始得到深入研究和广泛应用。大数据是利用计算机收集海量信息，最终利用计算机实现智能汇总分类。
大数据与电子信息通信技术两者密切相关，主要是因为大数据系统中的很多模块需要电子信息通信技术的支持，特别是大数据需要对数据进行深入分析，采用了大数据、云计算、图像识别等许多新的数据处理技术，并且需要利用电子信息技术来更新内部组件。正是由于新世纪计算机通信技术和电子信息的迅猛发展，为大数据的综合应用提供了相应的空间。进入5g时代后，大数据的应用空间将更加广阔，智能化水平将显著提高。计算机通信技术和电子信息在大数据领域的应用现状。结合当前我国大数据的实际应用，计算机通信技术和电子信息得到了广泛的应用，使得大数据系统能够更好地应用于更多的工业领域。根据实践场景，具体应用成果包括智能驾驶、智能机器人、工业机器人、智能车间等。
四、计算机通信技术与电子信息在大数据领域的实践应用
1.计算机通信技术的实现
在计算机通信技术中，大数据与神经网络的深度学习能力有效地结合在一起，有效地处理和收集相关数据和信息，并使用结果记忆学习模拟和统计内容。为保证计算机通信系统中的正演数据信息，需要建立数学模型，并利用标记点定位来判断所建模型是否符合实际情况，从而进行优化。同时，标记点也成为大数据学习深度计算的重要依据。大数据采用多层神经网络可以自动优化多层数据传输的流程。例如，tensorflow多层神经网络结构可以实现并行多个GPU卡的目的，从而处理海量的信息数据。应用于工商业的自动化控制技术和各行各业的机器人服务，是计算机通信技术在大数据领域较为成功的案例[3]。
2.网络资源共享
电子信息技术具有数据量大，涉及领域多，呈现出多元化发展的趋势，具有丰富的资源，为大数据提供了巨大的资源支持。这两种方法的结合，大大提高了网络资源共享的准确性和效率，为广大用户提供了更加精确的数据信息和流程体验。举例来说，借助于网络资源共享技术，P2P模式可以实现与用户的通信，给用户带来更好的体验。结合P2P模式和大数据，可帮助用户全面收集数据信息，满足用户对下载等操作的需求。另外，大数据系统可在无约束的资源共享条件下，根据网络波动情况，自由切换下载网络资源的方式，以多种方式实现网络资源共享。
3.大数据的自主数据运算
通过大数据的高效运作可以得到有效整合，即大数据营销，传统营销逐步向数字驱动的智慧营销转型，实现降本增效。数据是基础，数据越多元越能为客户标签、画像的精准性，营销策略的有效性提供保障。利用大数据平台不仅可将“业务、网络、管理、服务、全网”五大类内部数据进行高度汇聚，同时秉着“基础通信需求向生活需求拓展”的目的，拓展众多外部数据接口，平台统一调度输出，为用户服务营销提供数据保障。
五、结束语
综上所述，为了保证大数据在现有技术的基础上得到更好地应用，利用电子信息技术的发展扩大大数据的应用程度，借助互联网技术浪潮下的大数据弥补现状，大数据与电子信息技术协调发展，能够更好地服务人民群众。
参考文献
[1]吉树军,聂章龙.计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用[J].电子测试,2019:122-124.
[2]刘晓璇.计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用[J].电子技术与软件工程,2019:149.
[3]赵新亚.通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用[J].科技创新导报,2020:125-126.