大數據時代下計算機電子信息處理技術研究

郝俊英

（神木市職業技術教育中心，陜西神木，719300）

1 大數據和計算機信息處理技術概述

1.1 計算機信息處理技術概念

計算機信息處理技術對于人們的生產生活來講非常重要，利用信息處理技術可以有效實現相關數據的傳輸和接收，對人們處理信息數據有非常大的幫助。隨著信息技術的發展，計算機信息處理技術已經廣泛應用于各個領域，基于信息處理技術的發展，傳感技術和網絡工程技術發展得越來越好。該技術在各大企業中的廣泛應用，在很大程度上提升了企業員工處理信息數據的能力[1]。在過去的工作中，很多的信息數據均是由紙張和鋼筆來完成記錄的，而信息數據的存儲與提取則會耗費大量的時間與人力。而在計算機信息處理技術的輔助下，工作人員可以將信息數據錄入電腦，并使用各種軟件進行自動的信息數據加工，減輕工作人員的負擔，提高工作效率。在對信息數據進行查詢時，只要使用計算機內的查詢設備即可迅速查找到有關的資料，從而解決使用信息數據過程中出現的信息缺失問題。

1.2 大數據概念

從字面上解釋大數據的概念?？梢詫⒋髷祿醋魇欠浅４蟮臄祿?，這個“大”并不是單純信息數據的量，也是指信息數據的復雜程度。大數據是人類社會發展的必然結果，相比于傳統的計算方法，大數據具有其自身的優越性，在大數據中的投資成本相對于過去要更少，其能夠充分發揮各種信息資源的應用價值，并能有效將各種信息資源進行綜合利用。然而，大數據也有自身的缺陷，即數據量過大，各種數據之間的關系十分復雜。不管是在日常生活中還是在生產中大數據都能將信息數據存儲起來，這些優點正是大數據的核心關鍵。分類算法和遺傳分析技術均是當前大數據中關鍵技術之一[2]。大數據具有前瞻性和敏銳的判斷力，這是傳統計算機信息數據處理技術所沒有的優勢，其能夠滿足現代人的生活節奏和工作需要，大數據的出現使人們的生活和工作均發生了巨大的變化。云技術也是大數據的體現，云空間中存儲了海量的數據資源，可以讓使用者在云端存儲、訪問和獲取數據信息。

1.3 大數據時代信息的特征

大數據時代信息的特征主要包括以下幾個方面：

(1)信息多元化：隨著信息數據的革新和發展，數據信息在樣式、種類等方面更加豐富，再加上和多媒體的發展，信息形式不斷朝著媒體化特征發展，這特使得數據信息更加多元化。

(2)信息共享性：在大數據時代下信息本身就具有共享性，所有用戶均能夠利用云數據分析，獲取自身想要的數據信息。

(3)信息可量化：在想要獲取某項數據時，可以運用大數據的方式對這些信息進行處理，也正是因為能夠將各項事物轉化為數據進行儲存、提取的優勢，使得信息數據不斷朝著量化的方向發展。

(4)可預測性：在利用大數據對各項信息進行處理的過程中，能夠找到信息數據的變化規律，然后就可以通過這個規律對事物進行預測。

2 大數據時代下計算機電子信息處理技術分析

2.1 收集數據

在大數據的應用中數據收集是必不可少的，尤其是在電子信息處理技術中。收集數據與技術運用的品質有密切關系，做好收集數據工作，不但要保證數據質量，更要為信息處理技術的推廣提供有利的環境。所以在收集數據過程中，要格外注重數據的品質，并要考慮收集數據的成本費用，在確保數據質量的基礎上盡量減少成本費用的使用[3]。然而由于傳統計算機信息處理技術存在著諸多不足，在收集數據的過程中存在著效率低下、有效性差等問題，使得收集數據的有效性難以滿足理想化的需求。關鍵詞查找方法的出現可以提高收集數據的針對性和品質，利用關鍵詞搜索可以較快地獲得海量相似的數據信息，利用收集數據的對比可以實現完善數據搜索的目的，從而提高了大量查詢結果的準確性，減少了分析時間。在數據庫技術實際應用中，可以依據不同數據分類別，創建多個不同的數據庫，將不同類別的數據分別儲存于不同的數據庫，從而更好地完成數據的分類與儲存。

2.2 存儲數據

大數據時代的一個顯著特點是大量的數據量迅速增長，而常規的存儲設備無法保持幾十TB的數據有效存儲，而同時數據格式也打破了人們常規的認識，數據形式變化的多樣性也對數據存儲方式提出了挑戰，從理論上來說，數據系統必須能夠具備同時儲存大量數據的能力。目前的計算機信息處理技術難以應對大量、多種數據格式的數據存儲，數據存儲量不能適應大數據的需求，若技術體系不進行重大變革，將明顯減緩大數據時代發展進程。所以推進計算機信息處理技術創新的核心是開發新數據儲存技術，以適應新的數據儲存方案。在實際應用過程中既可以進行數據儲存，又可以及時進行數據更新，確保數據可以及時使用。另外，這種新型儲存技術應該具有對智能化處理數據的能力，可以對已有數據進行過濾，剔除無用數據，提高儲存設備的利用率。

2.3 傳遞數據

數據元素彼此間并非獨立存在，在與使用者進行互動的同時會進行相應的數據處理，其實質就是傳遞數據的表現?；ヂ摼W迅速發展和日益開放的生態系統，為傳遞數據提供了極其便利的條件。然而在完全開放的環境中，數據的高度分享很可能會導致數據丟失和被盜，所以在數據公開傳遞過程中既要保證數據的安全性，又要保證數據傳遞的便捷性[4]。在理論型的傳遞數據系統中，數據信息是在全開放的情況下進行傳遞的，沒有進行相應的保密措施，從而間接提高了數據信息被潛在危險因素所盜用的可能性，結果導致使用者的數據信息全部曝光。若能對數據信息進行編碼，尤其是對與使用者關系密切、敏感程度高的數據進行加密，就能使用者的權益得到全面保障。目前傳遞數據主要是依靠信道，使用加密信道技術可以確保數據的安全性，但由于網絡環境中信道具有多樣性、復雜等特點，所以信道加密不可能做到完全沒有紕漏，僅能確保部分數據的安全性。為有效保證數據安全性，推出了數字簽名技術，該項技術通過向簽署人發送簽名要求將其信息傳遞給簽署人，然后按照簽名信息來獲得簽名私有密鑰，驗證者將私有密鑰簽名與公開密鑰數據進行比較，從而判定簽名申請是否成功通過。數字簽名技術的運用離不開計算機專用的設施，其也是計算機信息處理技術重要門類之一。利用計算機設施在識別上的優越性，可以迅速地對簽名進行密碼認證，從而達到對敏感信息進行加密處理的有效性。

2.4 處理數據

在計算機數據處理過程中，數據安全一直是比較熱門的課題，隨著信息技術的飛速發展服務大數據時代的到來，數據的安全性也越來越受到人們的關注。數據加密、數字簽名等技術是解決數據安全性問題的重要手段，其終極目標是快速處理數據和防止數據泄露，同時保證數據的處理效率和安全性。眾所周知技術的高速發展會產生巨大的影響，隨著數據安全理念的提升，潛在的風險也會隨之增加，這也說明在大數據時代下數據安全問題是沒有終點的。唯有持續改進現有的計算機數據處理技術模式，才能應對更加復雜、更加精密的危險因素，同時還需持續加強大數據的防御體系[5]。數據更新頻率加快、規模不斷擴大，這就要求信息安全處理系統必須具備足夠的靈活性與敏感性，利用即時追蹤方式完成大量數據的追蹤，并利用快速測的方式找出其中存在的可疑因素。在任何情況下都要確保數據傳輸的流暢性，同時對數據的傳輸過程進行追蹤，對存在潛在風險的數據進行及時處理，防止數據被盜而導致的損失。在進行數據處理過程中，必須對各類風險因素的特點進行歸納和分析，并根據其特點找出正確的應對方法，從而反映出計算機數據處理中的風險應對觀念。

2.5 數據建模

在大數據的應用中，數據建模一般采用流處理和批處理兩種方法，其中流處理具有較高的數據處理速度，可以為技術工作者準確地進行數據分析。在金融業中流處理方式被廣泛運用，原因在于金融業需要大量的實時信息，而采用流處理方式，可以迅速處理客戶電子轉賬業務，并為客戶提供高質量的金融服務。批處理技術主要是對已處理過的數據進行整理和加工，提高大量數據的儲存和利用率，以便更好地進行其他工作。兩種數據建模方法各具優勢，極大地豐富了計算機信息處理技術系統[6]。在實際的應用中，要充分利用大批量數據資源制定有目標的技術解決方案，并利用建模分析大量數據內部的價值，從而為企業的生產和運營提供有效支持。

3 大數據時代下計算機電子信息處理技術面臨的機遇和挑戰

3.1 發展機遇

在大數據時代背景下，由于數據的數量不斷增加，數據的潛在的商業和經濟價值不斷提高，使得數據挖掘的有效性越來越高。在此背景下，數據挖掘的效能和計算能力逐漸成為企業發展潛能、管理能力和企業決策計劃是否合理的關鍵評判標準。企業應充分利用信息數據，對其進行全面分析，以把握市場經濟發展規律，制定有針對性的發展計劃，提高企業市場核心競爭能力。

3.2 缺陷和挑戰

當前，各類計算機信息技術在實際運用中，存在著數據安全性缺乏必要保障和對數據價值認識不足等兩個問題。一些公司和使用者在使用計算機管理系統時，沒有對各種虛擬化數據信息的真實價值進行準確的判斷，也沒有給予足夠的關注。致使其在不知不覺中向外界泄漏一些重要的商業和經濟價值，從而產生重大的經濟損失，同時對社會造成嚴重的負面影響。比如經常發生的個人信息泄露問題。其次，與各種數據高效索引挖掘、數據存儲等技術相比，各項計算機信息處理技術還需要進一步的優化和改進，計算機信息管理系統在實際使用過程中存在著數據可能被盜和泄露等問題，這說明計算機防護能力有待增強，這會給計算機信息處理在實際中的推廣和運用帶來不利影響。