大数据时代下计算机信息处理技术浅析论文_唐晓强

大数据时代下计算机信息处理技术浅析论文_唐晓强

河池市公安局金城江分局互联网信息安全中心 广西 547000

摘要:计算机信息处理技术是现代企业发展进行数据处理的基本技术,对提高企业数据处理速度,保障数据处理质量都起到了至关重要的作用,大数据时代加快计算机数据处理技术更新,为促进其他行业的发展提供了技术支持,但计算机信息技术在应用的过程中需要不断更新技术,以适合现代其他行业发展需要,计算机信息技术要在具体应用过程中不断完善,是现代计算机信息处理技术的需要,也是社会发展对计算机信息处理技术提出的新要求,在大数据时代,数据类型多样化,必须根据时代发展需要,不断更新技术,以适合现代企业发展对数据处理的需要。

关键词:大数据时代;计算机信息处理技术

一、大数据时代下计算机信息处理技术呈现出的特点

(一)灵活全面的特点

经过计算机技术处理过程的信息全面且具体,并且具有灵活性,能够满足不同客户群体对于数据的需求。目前数据库已经呈现出了开放性的特征,在连接数据之后,能够实现对后天数据的访问,并从多个角度对数据进行全面性的分析,这样数据的使用者对数据会有更加透彻的认知,在原始数据的应用时效率也会有所增强。

(二)模块化的特点

对于原有的数据处理模式来说,计算机信息处理已经形成了模块性的特点,数据之间的界限逐渐被大打破,有利于数据整合与分离工作的落实。计算机信息处理系统的功能各不相同,对于不同模块所应用的不同功能能够保持各自的独立性与稳定性,相互之间互不干扰。这样在处理特殊性的数据时,模块也能够保持协调性运行的状态,为其他方面的信息应用工作开展提供便利。

(三)开放性的特点

大数据时代下资源的使用价值不断更新,数据的总量不断增加,应用效率不断提升,数据环境日益开放。计算机信息处理技术的应用,能够快速且及时带获取到重要的数据资源,同时在应用现代化硬件、软件设备时第三方程序所提供的外部接口能够使信息处理行为受到限制,并被消除。因此,在大数据时代下计算机信息处理所呈现出的开放性的特点需要软件市场的灵活性进行支撑,并对原有的使用范围进行扩大,这样才能够实际的开放性得到增强。

二、大数据时代计算机信息处理面对的新难题

(一)难以识别多样的信息

大数据时代,企业涉及的数据类型、数据的容量等都发生了转变,大数据时代,利用互联网技术进行数据采集,数据采集的速度加快,采集数据类型多样化,但数据采集的信息有的是没有用的信息,这给计算机信息处理技术带来了新的挑战。如何在海量的数据中提炼有用的数据,为现代企业发展提供有效数据,发挥信息技术的作用是大数据时代计算机信息处理技术亟待解决的问题。传统的计算机信息处理技术不适合大数据时代数据信息的处理,必须更新计算机信息处理技术以适合现代企业发展的信息形式,科学有效地利用计算机信息处理技术进行数据处理,提高企业的工作效率,发挥信息处理作用。

(二)缺乏必备的新人才

传统的计算机信息处理技术不适合大数据时代信息处理的需要,在计算机信息处理技术更新的过程中人才是关键因素,现在企业的发展过程中,计算机新型数据处理能力的人才紧缺,但人才培养需要一个过程,现在高校培养出来的计算机信息处理人才都需要经过再学习才能达到企业用人的标准,这就使计算机信息处理技术更新速度慢,在大数据时代,必须培养信息技术处理人才,人才是技术更新的关键因素。在大数据时代,企业都缺少计算机信息处理技术的应用型人才,人才是新技术、新产品研究的根本,同时也是提高企业技术支持的根本。

三、大数据下的计算机信息处理技术

(一)建立模型

建立模型是计算机信息处理的常用方式,根据数据并运用数学等知识建立模型,通过模型可以方便进行数据分析,让数据分析内涵一目了然。

期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆计算机大数据处理通常有流处理模型和批处理模型这两种处理模型,利用计算机信息处理技术进行数据处理的过程,需要根据数据处理的特征建立适宜的模式,以提高数据处理的效果。其中流处理模型通常是处理响应数据较高的数据,具有精准度高、速度快等特点,流处理模型可以让数据分析更加科学、准确、精度高,能够提升信息技术在处理数据方面的优势。在经济领域中的应用能促进经济增长,为企业增加利润,符合现代经济发展需要。金融方面利用计算机进行信息处理,信息处理的结果必须准确,选择流处理模型符合金融方面的需求。建立模型对提高计算机信息处理效果起到了重要作用,但在具体处理数据的过程中,需要选择合适的计算机信息处理技术,根据数据的特点科学有效地建立模型,这是数据处理效果地有效保障措施。

(二)信息采集和加工

大数据时代改变信息采集和加工的方式,给计算机信息处理带来了挑战,大数据时代信息采集数据类型多样化,数据容量加大,必须科学有效地对数据进行筛选,通常需要采用数据挖掘等技术进行科学有效的数据筛选,保障计算机信息处理数据的正确性。必须对互联网采集的数据进行科学有效的分析,避免在存储和数据处理的过程中出现数据异常等现象。大数据时代数据采集和加工要更加科学,才能符合现代计算机信息处理数据的需要。

(三)计算机大数据存储

大数据时代信息的容量大,传统的计算机存储方式不适合现代社会的发展需要,现在基本采用云存储方式,云存储空间比较大,并且存储速度快,符合大数据时代计算机数据存储需要。互联网+时代,计算机在网络时代借助云存储、云技术进行计算机信息处理,对提高计算机信息处理能力起到了重要作用,符合大数据时代计算机大数据存储的需要。

四、计算机处理技术在大数据时代下的应用

(一)计算机云技术的应用

云技术是计算机技术发展到一定阶段的新技术,云技术在计算机信息处理中的应用对提高数据处理的速度,提升处理质量都起到了重要作用。云技术在计算机信息处理技术中的应用,对计算机信息处理技术的更新提供了技术支持,也符合技术更新的需要,在大数据环境下能科学有效地处理数据,发挥信息技术在企业发展过程中处理数据的能力。传统计算机在大数据时代下处理数据的过程中,也暴露出了一些问题,如运行慢、效率低,而云技术的出现则能有效地改变现状,在一定程度上满足了人们社会实践的需求。云技术在计算机信息处理技术中的应用,是计算机处理技术发展的需要,也是大数据时代社会发展对计算机信息处理技术提出的新要求。

(二)信息采集加工与传输的应用

信息采集加工与传输的应用大数据时代改变了信息采集加工与传输的方式,提高了信息采集加工与传输的速度,但给计算机信息处理带来了一定的挑战。在互联网+时代改变了数据采集和加工的方式,通过互联网进行数据采集与加工,提高了工作效率,但网络数据采集存在一定误差,必须经过数据清洗、数据挖掘、数据分析才能让数据在企业发展的过程中起到作用,发挥信息技术在企业发展中的职能。采集的数据都会加入相应的数据库,为计算机进行数据处理提供了方便,数据采集在监控的过程中完成,保障了数据分析的科学性、准确性、完整性,符合大数据时代信息采集的需要。数据加工需要选择合适的数据加工方法,对采集的数据进行归纳,整理、提炼有用的数据,对提升数据分析效果有一定的作用。

(三)信息安全保护

个别商家为了获取利益,在网络平台发虚假广告,这就给互联网带来不安全因素,必须对不良数据进行处理,提高互联网的安全性能,让互联网在安全的环境下完成本职工作,符合现代信息安全保护的需求[8]。确保互联网安全,是维护互联网环境、提高计算机信息处理能力的基本需求。

总之,计算机信息处理技术的研究对提高计算机数据的处理能力、促进企业发展、增加企业利润都起到了重要作用。大数据时代的数据多样化,要做到利用计算机信息处理技术处理海量数据,并且保障数据的安全性能,提高数据的利用效率,必须不断更新计算机信息处理技术,为现代企业发展提供技术支持。

参考文献:

[1]薛婷婷.大数据时代的计算机信息处理技术[J].信息与电脑(理论版),2018(08).

论文作者:唐晓强

论文发表刊物:《城镇建设》2019年第16期

论文发表时间:2019/9/26

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