大数据时代计算机信息处理技术分析.pdf

2023 年 10 月大数据时代计算机信息处理技术分析吕梦娜袁李佳蓓（河南地矿职业学院，河南 郑州 450000）【摘要】在大数据时代袁计算机信息处理技术扮演着至关重要的角色袁是解决数据挖掘尧数据分析和信息提取等问题的关键工具遥计算机信息处理技术不仅能够从庞大的数据中提取有用的信息和知识袁还能够帮助改善数据的质量袁提高数据的准确度尧处理效率和安全性遥基于此袁对大数据时代的计算机信息处理技术展开深入研究袁阐述大数据和计算机信息处理技术袁分析其面临的主要挑战袁并提出相关解决措施袁以期为相关人员提供参考遥【关键词】大数据曰计算机技术曰信息处理【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）10-0187-030 引言在数字化时代，大数据已经成为各行各业不可或缺的一部分。从社交媒体的用户行为数据，到医疗健康的患者记录数据，再到商业交易的消费者购物数据，大量的数据正以前所未有的速度产生和积累。这些数据不仅数量庞大，而且类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据1。海量的数据中蕴含着丰富的信息和知识，经过有效的处理和分析，能够为决策提供有力支持，推动社会进步和发展。但是面对如此庞大和复杂的数据，传统的计算机信息处理技术已经无法满足数据处理需求。因此，如何有效地处理和分析大数据，从中提取有价值的信息和知识，已经成为计算机科学和信息技术领域的一个重要研究方向。本文通过对大数据时代计算机信息处理技术的深入分析，希望可以帮助人们更好地利用大数据资源，并为推动社会发展提供有力支持。1 大数据和计算机信息处理技术概述1.1 大数据概念及其对计算机信息处理技术的影响大数据是指在一定时间范围内难以通过传统数据处理应用软件捕捉、管理和处理的庞大复杂的数据集。大数据的主要特性通常被概括为 5V：大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）、低价值密度（Value）和真实性（Veracity）2。大数据的出现对计算机信息处理技术产生了深远的影响，驱动着整个领域的变革。具体表现为：淤面对规模巨大、内容复杂的数据，以往的计算机信息处理技术显示出了明显的不足，这催生了一系列具有创新性的技术和策略。分布式计算、并行处理、云计算、实时分析等新兴技术应运而生，以解决大数据的处理难题。于大数据的存储需求对传统的存储技术提出了挑战，促进了新的存储技术（如分布式存储、对象存储和非关系型数据库）的发展。盂在数据分析方面，大数据推动数据挖掘、机器学习、人工智能等技术的快速发展，以便深入分析和挖掘海量数据中的信息和知识3。榆大数据的处理也面临着数据安全和隐私保护的挑战。如何在充分利用大数据的同时保证数据安全和保护用户隐私，是计算机科学家们需要关注的问题，这推动了加密、访问控制、隐私保护等技术的研究和实施。虞许多应用场景需要对大数据进行实时或近实时的处理，如金融交易、智能交通等，这推动了流处理、实时分析等技术的发展。在这个过程中，大数据处理不仅涉及计算机科学，还涉及统计学、商业智能等多个学科和领域，催生了跨学科的整合和协同工作。1.2 计算机信息处理技术的定义和发展历程计算机信息处理技术是指利用计算机硬件和软件对收集到的信息进行组织、处理和转化的技术。计算机信息处理技术涵盖了数据采集、存储、处理、传输、检索和展示等环节，包括了计算机系统、数据库技术、数据挖掘技术、人工智能、云计算、网络技术等方面。早期的计算机信息处理技术主要集中在数据的收集、存储和基础处理上。20 世纪 6070 年代，随着计算机硬件的发展和数据库技术的出现，计算机信息处理技术开始发展为存储大量信息并能进行复杂查询的系统。20 世纪 80 年代，随着个人计算机的普及和网络技术的快速发展，计算机信息处理技术迎来了一个新的发展阶段，数据的获取和传输变得更专题综述1872023 年 10 月为便捷，处理范围扩大，处理速度也大大提升。到了20 世纪 90 年代，随着数据挖掘、数据仓库等技术的提出，计算机信息处理技术再次进入新的阶段，能够对大量数据进行深度挖掘和分析，从而获取有价值的知识4。进入 21 世纪，大数据、云计算、人工智能等技术出现，计算机信息处理技术再次迎来了巨大的发展机遇，其处理能力、分析能力、存储能力等都得到了前所未有的提升。2 大数据时代计算机信息处理技术面临的主要挑战2.1 数据安全和隐私保护随着数据的爆炸式增长，数据安全和隐私保护成为大数据时代计算机信息处理技术面临的严峻挑战。大数据中包含着大量敏感信息和个人隐私信息，如个人身份信息、财务数据等，这些数据如果被不当使用或泄露，将会带来严重的后果。一方面，数据安全面临着来自内外部的威胁。内部威胁包括恶意员工、数据泄露和信息盗窃等，外部威胁则包括黑客攻击、网络入侵等，内外部威胁对数据的保护提出了更高的要求5。另一方面，在大数据时代，数据被广泛收集和分析，个人隐私面临着被滥用和侵犯的风险。如何在数据处理过程中保护用户的隐私是一个重要的问题。2.2 数据质量和准确性在大数据时代，数据的质量和准确性十分重要。由于大数据的规模庞大，数据的质量和准确性往往面临着诸多挑战。首先，数据的来源多样性和异构性导致了数据质量的不确定性。大数据通常来自不同的数据源，包括传感器、社交媒体、移动设备等，数据的质量和格式各不相同，容易存在错误、重复、缺失和不一致等问题，对数据分析和处理造成影响。其次，保证数据的准确性和完整性是一个挑战。在大数据时代，数据的产生和流动十分迅速，很难保证数据的准确性和完整性，通常会存在噪声、异常值和不完整的信息，影响数据分析结果的准确性和可靠性。2.3 数据异构性和复杂性处理大数据时代的数据类型多样，格式复杂。有结构化数据，如数据库中的表格数据；有半结构化数据，如网页和可扩展标记语言（extensible markup language,XML）文档；有非结构化数据，如文本、图像和音频等。这些数据的格式和结构各不相同，如何将其整合在一起，进行统一的处理和分析，是一个具有挑战性的问题。此外，大数据还具有复杂性。一方面，数据本身具有复杂的结构，如社交网络中的关系数据、生物信息学中的序列数据等。这些数据不仅包含大量的实体和属性，还包含实体之间复杂的关系。另一方面，数据的处理和分析也变得越来越复杂。例如，机器学习和数据挖掘技术需要处理高维度的特征空间，构建复杂的模型，进行深度的学习和挖掘。2.4 计算能力和存储资源的高效利用在大数据时代，计算能力和存储资源的高效利用成为计算机信息处理技术面临的主要挑战之一。首先，随着数据量的爆炸式增长，传统的计算模式无法快速有效地处理庞大的数据。计算能力的不足导致数据分析、挖掘和处理的速度远远跟不上数据的增长速度，从而阻碍大数据技术的深入应用和发展。其次，存储资源的高效利用也是一项巨大的挑战。大数据的存储不仅需要大量的物理空间，还需要相应的存储管理技术，以保证数据的完整性和可用性。最后，计算能力和存储资源的协调也是一个难题。如何平衡计算能力和存储资源的使用，保证既有足够的计算能力处理复杂的数据任务，又有足够的存储空间存放庞大的数据集，是一个需要仔细考虑的问题。3 大数据时代计算机信息处理技术解决挑战的措施3.1 数据清洗和预处理技术的优化为了处理大数据中存在的噪声、异常值和缺失数据，需要优化数据清洗和预处理技术。首先，采用合适的指标和方法评估数据的质量，包括数据的完整性、准确性、一致性和可靠性等。通过对数据质量进行评估，可以找出数据中存在的问题并制定相应的处理策略。其次，缺失数据是指数据中存在的缺失值或空值。在大数据中，缺失数据十分常见，需要采用合适的方法进行处理。例如，通过插值方法填补缺失数据。另外，也可以将缺失数据视为一个独立的特征，利用数据挖掘和机器学习的方法进行预测和填补。最后，对于不同维度和度量单位的数据，需要进行标准化和转换，以消除不同数据间的偏差。可以使用标准化方法，如 Z谣Score 标准化、最大最小值标准化等，使数据具有可比性和一致性。通过优化数据清洗和预处理技术，可以提高大数据的质量和准确性。3.2 数据安全和隐私保护的加强首先，采用数据加密技术对敏感数据的存储和传输过程进行加密，这样可以保护数据的机密性，即使数据被窃取，也无法读取其内容。对称加密和非对称加密是常见的加密方式，可以根据具体的应用需求选择合适的加密算法。其次，建立严格的访问控制和权限管理机制，限制对数据的访问和操作权限，只专题综述1882023 年 10 月有经过授权的用户或角色可以访问和处理特定的数据。这可以通过身份验证和授权机制实现，确保数据只被授权人员访问和使用。最后，建立完善的认证和审计机制，追踪和监控数据的访问和操作情况。通过记录和审计数据的访问历史和使用情况，可以及时发现异常行为和安全漏洞，并及时采取相应的监管和安全措施。3.3 人力资源和培训的优化在大数据时代，需要建设专业的团队并提供相应的培训和教育。首先，招聘具备数据科学、数据工程和信息安全等方面专业知识的人才。同时，培养专业团队成员，包括数据科学家、数据工程师和安全专家等，通过内部培训、外部合作、职业培训等方式提高其专业能力和知识水平。其次，大数据处理涉及多个领域的知识和技术，需要搭建跨学科的合作和交流平台。例如，计算机科学与统计学、数学与物理学等领域的融合，通过跨学科团队的合作和交流，加深对大数据处理技术的理解和应用。最后，建立知识共享和协作的机制，通过内部文档、社区平台、在线论坛等方式，促进团队成员之间的知识交流和经验分享，提高整个团队的综合能力和解决问题的能力。4 大数据时代计算机信息处理技术主要内容4.1 数据挖掘技术数据挖掘技术是从大规模数据中自动发现隐藏模式、关联关系和趋势的一种方法和工具，涉及统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等领域的知识和技术。首先，关联规则挖掘是发现数据中频繁项集之间的关联关系。通过统计分析，可以找到一些常见的关联规则，例如，“购买商品 A 的用户也购买商品B”。其次，聚类分析是将数据样本划分为具有相似特征的群组。通过聚类分析，可以发现数据的内在结构和相似性，以及群组之间的差异。最后，异常检测用于识别数据中与正常行为不符的异常模式或离群值。这对于发现潜在的问题、异常情况或欺诈行为非常有用。4.2 机器学习与人工智能技术在大数据时代，机器学习与人工智能技术在数据处理和信息提取中起着至关重要的作用。机器学习是一种让机器从数据中学习并自动改进的技术，通过构建数学模型和算法，使机器能够识别数据中的模式和趋势，并将这些模式和趋势应用于新的数据中。机器学习可以通过监督学习、无监督学习和强化学习等方法实现，可以用于数据分类、预测分析、推荐系统等任务。人工智能是通过模拟实现人类智能行为的技术和方法，涉及多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。人工智能技术可以使机器具备感知、理解、推理和决策的能力，从而实现智能化的信息处理和决策。机器学习与人工智能技术在大数据时代具有重要的应用价值，可以帮助企业更好地管理和分析大数据，并从中发现业务机会和优化运营方法。4.3 实时处理和流处理技术实时处理技术和流处理技术在大数据时代的计算机信息处理技术中起着重要的作用。实时处理技术能够在短时间内对新生成的数据进行处理，迅速响应并做出决策。流处理技术则是对连续数据流进行处理的技术，能够实时或近实时地处理和分析连续生成的数据。这类技术特别适合处理社交媒体、物联网设备等源源不断产生的数据。流处理框架，如Apache Storm，Apache Flink 等，已经被广泛应用于实时大数据处理领域。实时处理和流处理技术帮助企业实时了解业务状态，快速发现并处理问题，从而实现业务优化。同时，实时处理和流处理技术也可以为各种实时智能应用，如推荐系统、欺诈检测、实时预测等提供技术支持。5 结语大数据时代，数据规模庞大，而且数据量仍然在快速增长，传统的计算机信息处理技术面临着许多挑战，无法有效处理如此庞大的数据量，需要开发新的算法和技术处理和分析数据。因此，为了充分应对大数据带来的挑战，研究和发展新的计算机信息处理技术至关重要。参考文献1 武竞.大数据背景下计算机信息处理技术探究J.信息系统工程，2023（7）：133-136.2 杨政安.大数据在计算机信息处理中的应用J.数字技术与应用，2022，40（12）：91-93.3 王帅.大数据时代计算机信息处理技术应用分析J.信息记录材料，2022，23（9）：114-116.4 彭楠.计算机系统中的大数据与信息安全技术分析J.电子技术，2022，51（6）：142-143.5 李谨，芮雪.计算机信息处理能力和信息安全能力的提升措施J.信息记录材料，2022，23（4）：90-92.作者简介院吕梦娜（1995），女，汉族，河南商丘人，硕士研究生，助教，研究方向为大数据处理技术。李佳蓓（1985），女，汉族，河南商丘人，硕士研究生，助教，研究方向为矿产普查与勘探。专题综述189