摘要：当前社会的网络环境已经逐步正式迈入大数据时代，基于此，本文研究大数据背景下的计算机信息处理技术，分析大数据技术功能特征，讨论大数据背景下的计算机信息处理技术应用现状，探究大数据背景下计算机信息处理技术的改进方向。希望能为关注此话题的研究者提供参考意见。
关键词：大数据技术；信息安全；非结构化数据
引言：计算机信息处理技术面临的重要挑战就是对大数据的高效处理，从当前的形势来看，各个企业的日常工作都涵盖对数据的处理，提高计算机的信息处理能力很有必要。创新计算机信息处理技术，需要投入大量的人力和物力资源，从而有效应对数据总量不断增长这一现实问题，帮助企业合理化、科学化处理数据。
一、大数据技术功能特征分析
近年来大数据概念逐渐兴起，目前国家对此还没有统一的规定。业内研究者将大数据定义为获取、存储、分析、整理数据的集合。阿里巴巴创始人马云则认为大数据时代的到来会革新社会人群的生活方式，更会改变企业的发展模式。当前，企业可以利用大数据技术挖掘海量信息，并从中总结用户的需求。如此一来，企业就能为客户提供更加精准的服务，从而实现产业模式的有效革新。大数据技术的第一个特征就是处理的数据量非常大，传统模式下，数据以TB计量，而如今，数据以ZB计量[1]。第二个特征是数据存储的形式更为多样化，以往信息主要以图表形式为主，而如今信息的存储形式不仅包括文字、图片，还衍生了音频、视频和动画。第三个特征体现在数据的传输速度上。计算机网络技术的使用范围已经非常普及，人们获取信息的手段和途径也更加便利。第四个特征是复杂性，这是因为海量信息中包含很多没有实际价值的信息，这些信息使得网络环境变得更为复杂。
二、大数据背景下的计算机信息处理技术
（一）信息的采集和加工
要想获得信息资源，就需要采集信息数据，通过信息采集技术及时获得相关的信息数据。在信息采集的过程中需要实施监督和检测目标信息源，在此条件下合理选择信息的存储位置，从而为下一步的信息加工处理做准备。信息加工在信息采集工作中发挥关键作用，这项工作由信息加工处理系统完成，需要挖掘信息、分析信息、分类信息。这可以为使用者提供的信息服务有检索和信息传输。常见的信息处理技术有数据挖掘、深层网络数据感知、数据获取、高效检索数据。将这些技术应用于大数据信息处理加工中，能获得良好的收益。
（二）信息存储
在信息采集处理加工完成之后，就需要通过相关技术存储相关信息。此外，还要建立关联数据库，用来处理相关信息。信息存储技术不是简单的数据存储，更强调数据库的用户查询和调用功能。大数据时代背景下，整个社会网络环境会产生大量的信息数据，这就对信息存储技术提出了更高的要求。不仅要积极适应当前信息技术的发展，还应该切实提高信息存储利用的效率。在目前的发展阶段中，主流的信息存储技术是分布式信息存储，该技术不仅能存储大量的信息数据，还能完成数据查询、调用和使用相关操作。
（三）信息安全
大数据环境下，网络环境充斥着各种危险因素，此时信息安全就显得十分关键，信息的有效利用必须要特别关注这一问题。信息的采集过程应当保证高效真实，在具体的操作过程中，信息的传输环境会受到多方面因素的影响，这就导致计算机技术在处理信息的过程中遇到很多问题。大数据时代，人们的工作和生活更加便捷，但是其中存在的安全问题导致人们的生活隐藏大量的安全隐患。因此在实际处理信息相关问题的过程中，应当做好检测和跟踪数据信息工作，为信息的安全传递提供保障。妥善处理其中隐藏的危险问题，高效开展有针对性的调研活动。负责网络安全的专业人员应定期进行各项培训活动，提高专业人员健全机制、创新技术的能力。
三、大数据背景下的计算机信息处理技术应用现状分析
大数据时代背景下，计算机信息处理技术应用前景良好。发展的过程难免会遇到各种各样的问题，计算机技术的现代化特征十分明显，网络技术的发展也需要高度依赖网络的硬件设施。传统的网络连接技术已经难以跟得上时代发展的脚步，逐渐被新型技术所替代。因此，网络技术相关工作者应当具备良好的创新意识。建设性能优越的网络技术基础设施，从而逐渐优化计算机信息处理技术。社会经济水平的不断提高为计算机技术的健全完善提供良好的基础条件。目前网络技术在社会生活中的应用非常广泛，信息数量庞大，网络安全是信息技术发展迫切需要解决的问题。网络安全不仅涉及到用户安全问题，还包含网络技术对信息数据的处理能力。如今信息数据的表现形式更加多样化，数据容量不断增加，计算机信息处理面临的压力明显加大。网络环境中存在的一些信息结构已经发生变化，在处理这些信息时，计算机系统有可能会受网络病毒的攻击。由于计算机系统的数据结构比较复杂，信息在存储的过程中有可能被泄漏。
四、大数据背景下的计算机信息处理技术的改进方向
（一）实现对非结构化数据的系统化处理
在现有搜索模型的基础上，对垂直的搜索引擎模型加以改进，充分考虑用户的实际需求，从而更加深入检索数据。实现对非结构化数据的系统化处理，同时也将非结构化的数据分为不同的等级进行处理。比如建立专用领域词典，该功能可以收录专业、全面的词汇。网页抽取模块在运行的过程中，有必要先进行一次基本的数据处理工作，这一步骤会把有用的数据都收集起来，而后续的操作能够进一步抽取其中没有被爬取的信息，从而进一步提高信息收集的有效性。垂直搜索引擎模型如图1所示。
图 1 垂直搜索引擎模型
（二）计算机网络和云计算网络有效结合
实现对大数据计算机信息处理技术的有效应用，有必要将计算机网络和云计算网络有效结合。同时及时更新计算机硬件设备是保证网络发展的前提条件。云计算技术的产生能满足网络发展的基本要求，为开放式网络的建设奠定良好基础。社会大众使用网络技术，会逐渐摆脱网络中心的局限作用[2]。在云计算技术的支持下，计算机信息处理技术能够为大众提供更加灵活开放的网络环境。云计算技术存储能力更强，转速更高，对于信息数据的处理也会发挥更好的效用。
总结：综上所述，本文研究了三种类型的计算机信息处理技术，分别是信息采集加工、信息存储和信息安全技术。大数据背景下的计算机信息处理技术的改进方向应该是实现对非结构化数据的系统化处理，并将计算机网络和云计算网络有效结合。
参考文献：
[1]陈保.大数据背景下计算机信息安全处理技术探究[J].南方农机,2019,50(06):169.
[2]殷学丽.如何安全高效的进行大数据计算机信息处理[J].中国新技术新产品,2018(15):15-16.
论文作者:周健明
论文发表刊物:《科技新时代》2019年6期
论文发表时间:2019/8/15
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