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摘要：本文基于當前計算機信息處理技術包括信息獲取與加工技術、信息存儲技術、信息安全技術以及信息傳輸技術，而在大數據分析的背景下，計算機信息處理技術既會迎來發展機遇也會面臨諸多挑戰。從目前情況看，計算機信息處理技術會在云計算技術、大數據技術、互聯網技術以及信息安全技術的促進下達到更高數據處理水平，即提升數據存儲與處理效率、分析與利用效果、傳播范圍與速度以及安全性。

關鍵詞：大數據分析；計算機；信息處理技術

隨著信息技術的不斷發展，大數據分析成為必然，因為在數據內容大幅增長的情況下，常規的計算機信息處理技術已經難以應對，不僅處理速度跟不上實際需求，而且還會存在多種安全風險。計算機信息處理技術必須進行革新，而想要獲得良好的革新效果，既需要明確計算機信息處理技術的不足與缺陷，又要積極將計算機信息處理技術與當前最新技術進行融合。

1當前計算機信息處理技術類型

1.1信息獲取與加工技術

信息處理的前提是信息獲取。從技術層面分析，信息獲取過程是相關人員借助相關技術完成對信息的收集，比如想要了解企業員工信息時，需要管理人員向員工發送信息登記表，而后將登記表中的內容轉化為電子文檔[1]。在形成電子文檔后，后續的整理、存儲以及傳播等行為才能得以實行。另外，信息獲取時為了提升信息質量需要對數據源進行監控，比如可以建立初期數據庫，而后按照相應標準對收集來的信息內容進行篩選。信息獲取完畢后是信息加工，其目的是通過進一步整合處理，方便人們檢索。仍以企業員工信息為例，企業管理者加工處理后的電子文檔能夠用于多種場合，如工資發放時可以快速制作出工資表格；當員工出現調走、辭職等情況時，能快速整理出員工相關信息，然后進行轉移或者刪除。

1.2信息存儲技術

信息存儲技術依托存儲媒介完成信息保存，如硬盤、軟盤等。這一技術是構建數據庫的基礎。數據庫并不只具有數據存放功能，還具有數據調動功能，目的是幫助用戶迅速找到目標數據，進而為提升數據利用率奠定基礎。信息存儲技術經過多個階段的發展，直到與計算機技術融合后，才實現了數據存儲的大容量與類型豐富，這是因為計算機技術具有較高的信息處理能力，可以將復雜的信息內容轉化為“可讀性”更強的具體數據或者可以直接被感官系統接收的內容。正因為如此，人們可以直觀地了解到年代久遠的歷史事件，可以將眼前的“快樂時光”轉化為數據存儲起來以供日后觀賞。在大數據時代，信息存儲技術迎來了新的挑戰，如何實現海量數據高效率存儲與利用成為該技術發展革新方向。現階段分布式數據存儲技術依托存儲速度快、效率高等優點得到了廣泛應用，但關于這種技術的研究仍處于初級層次，由此可見其具有巨大的應用前景。

1.3信息安全技術

信息安全技術的主要作用是實現信息數據安全控制。長期以來，信息安全技術主要應用于單個信息系統中，比如在單臺計算機中安裝防火墻來保證計算機內部信息的安全性，但是隨著互聯網的普及，僅僅做到單個控制還難以滿足用戶對信息安全的要求，并且由于網絡中信息內容的繁雜多樣，防火墻想要識別所有風險存在很大難度。信息辨別是信息安全技術的重要特征，凡不符合相關標準的信息內容均會被阻隔在外，因此想要提升信息辨別能力與效率關鍵在于標準制定，如果標準過于保守，會造成有價值信息被遺漏，反之則會加大安全風險[2]。信息辨別、信息阻隔是保障信息安全的重要手段，但在大數據時代，信息辨別與阻隔難度均會提升。秉著“阻不如導”原則，信息安全技術逐漸向全程監測轉變，即在信息應用中，信息的走向、狀態等均會得到監測，如果出現異常則會立刻啟動相關保護程序，避免用戶受到損失。

1.4信息傳輸技術

信息傳輸技術是實現信息價值的重要支撐，因為信息只有被用戶獲取才能得到切實應用。目前信息傳輸技術主要包括傳感技術與通信技術，比如近距離場景中一般應用傳感技術，如近場支付、藍牙傳輸等；遠距離場景應用通信技術，如互聯網傳播、數字傳真等。在大數據時代，信息傳輸技術的應用頻率進一步提升，而為了更好地滿足用戶需求，信息傳輸技術不再局限于“單向接收”，比如人們通過自媒體平臺作品時，并沒有限定具體的接受對象，凡是該自媒體平臺的用戶均有機會接收到作品。另外，信息傳輸技術還與搜索技術進行了融合，人們只需要在相關搜索頁面輸入關鍵詞便可以獲得自己想要的信息，這不僅能提升信息利用價值，還能節約用戶的時間與精力，讓用戶更加高效地完成信息應用。

2大數據分析下計算機信息處理技術的機遇與挑戰

2.1大數據分析下計算機信息處理技術面臨的機遇

（1）大數據分析促進了數據挖掘的深入發展。數據挖掘重在尋找數據內部規律，進而為后續數據應用提供幫助。以企業為例，原先工作人員利用計算機信息處理技術的主要目的是整理與整合信息，而在數據挖掘理念的促進下，計算機信息處理技術必須做出改變才能適應現實需求，比如企業管理者在接收到市場信息后，僅僅進行篩選與價值判斷是不夠的，更重要的是挖掘出信息背后隱藏的深層含義。要想達到這一目標，需要利用計算機信息處理技術進行數據挖掘，并以清晰明確的形式展現給企業管理者[3]。（2）大數據分析開啟了物聯網領域新局面。物聯網在當今社會有著廣泛應用，而作為物聯網重要支撐的計算機信息處理技術，也會向更系統、更完善的方向發展，比如在養老金發放系統中，計算機信息處理技術不再局限于信息存儲與呈現，還具有信息分析與聯動功能，如人員信息發生變動時，該系統能迅速做出反應，從而使人員需求得到滿足。

2.2大數據分析下計算機信息處理技術面臨的挑戰

（1）大數據時代數據信息大幅擴張的同時帶來了嚴重的信息安全隱患，如何提升信息安全水平成為當下需要應對的難題。計算機信息處理技術作為人們生活工作中常用技術類型，如果其安全程度達不到標準，就會出現信息丟失、泄露等現象，比如信息存儲媒介辨別能力、阻隔能力等不足時，信息存儲效果就會受到極大影響；在互聯網媒介中，更是存在著病毒侵襲與黑客攻擊的巨大風險，一旦誤點不良網頁，則可能造成財產損失。（2）提升計算機信息處理技術安全級別需要大量專業人才的支持，但是人才培養并不是一朝一夕可以完成的，因此實現提升安全級別的目標“任重而道遠”。（3）大數據分析下計算機信息處理技術需要處理和分析大量數據，如果一一進行甄別與篩選，則需要耗費難以計數的人力、財力和物力，因此如何達到高效率甄別水平是計算機信息處理技術所要解決的一大難題。

3大數據分析下計算機信息處理技術發展方向

3.1基于云計算技術提升數據存儲與處理效率

云計算技術的優勢在于能實現數據計算處理程序的無限分解，并且分解后分項程序會在多部服務器支撐下完成數據的分別運算與存儲。這樣一來，即使數據內容再龐大，也能使用云計算技術進行良好應對。在信息時代，如何提升數據處理效率是計算機用戶所要重點考慮的問題。當前的計算機信息處理技術存在著很多不足，尤其是在硬件約束下，信息處理能力被局限在一定范圍內，處理效率難以得到提升。云計算技術的發展與運用為解決硬件缺陷提供了支持，如圖一所示的云計算總體架構圖，可以看到云計算技術具有多項功能，而“虛擬化”技術是實現諸多功能的重要基礎[4]。目前云計算技術已經在政府、企業以及個人層面得到廣泛應用，并且形成了基礎產業鏈，以個人用戶為例，在網絡設備、存儲設備、服務器、虛擬化云操作系統等協同支持下，個人用戶能夠通過某一款軟件或者平臺完成繁雜數據的處理工作。

3.2基于大數據技術提升數據分析與利用效果

處理與存儲數據是初級階段，想要使數據發揮自身價值，需要將重點放在數據分析和利用上。傳統的計算機信息處理技術能夠完成數據加工與傳輸，而后續的分析和利用需要人工操作，比如企業市場調研人員在收集市場信息并利用計算機信息處理技術進行分類整合后，會以文檔形式發送給生產部門和銷售部門。兩個部門需要深入分析文檔信息然后制定生產計劃和銷售計劃，在這一過程中，如果文檔信息極為龐雜，那么僅靠人工方式就很難了解信息全部或者抓住重點信息，從而使最終的生產計劃和銷售計劃產生很大的局限性。大數據技術的開發為解決這樣的問題提供了支持，從技術層面看，大數據技術運轉依靠的是分布式架構下的計算機系統，目的是通過多個服務器同時運行完成對海量數據深入挖掘與分析；從實踐層面看，大數據技術推動了數據資源化與數據管理的發展，進一步提升了數據的重要性，即便是看似簡單不起眼的數據，仍有可能蘊藏著巨大商機。

3.3基于互聯網技術提升數據傳播范圍與速度

互聯網技術的發展進一步拉近了人與人、國與國之間的距離，推動了“地球村”設想的實現。與計算機信息處理技術相比，互聯網技術更注重信息傳播效率與質量。計算機信息處理技術可以依托互聯網技術提升數據傳播范圍與速度，從而使數據在更廣層面發揮自身價值。在信息時代，人們能夠通過互聯網渠道獲得大量的信息資源，而這些信息資源正是計算機信息處理技術與互聯網技術融合發展的產物。從目前情況看，云計算、大數據等技術在網絡中的廣泛應用進一步提升了信息資源的內在價值[5]。獲取信息資源只是一方面，生產和制作信息資源也逐漸向個體化靠攏，如現在極為火熱的自媒體平臺就是典型例子之一。用戶在使用自媒體平臺時并不需要掌握“高深”技術便可完成多種操作，因為平臺同時具有數據處理與數據傳播功能。

3.4基于信息安全技術提升數據安全性

在信息大爆炸時代，數據海量化成為必然趨勢，但在數據內容滿足人們多樣化需求的同時，數據安全性所帶來的威脅也在逐漸擴大，比如日常生活中，人們經常發現自己信息存在被盜用的情況，雖然很多情況下人們并沒有受到很大損失，但也有因此而損失財產的事件發生。計算機信息處理技術不能只將重點放在數據處理與利用層面，還要對數據安全性給予足夠重視，而想要在提升數據安全性層面“有所作為”，需要積極與信息安全技術進行融合。信息安全技術主要包括防火墻技術、信息加密技術、身份認證技術、安全協議、入侵檢測系統等，由于技術也在隨著信息技術的發展不斷革新與提升，因此計算機信息處理技術在與其融合時也需要做出調整，比如具體到大數據領域，想要保障數據安全性，需要對大數據巨大容量做好應對，保證引入的信息安全技術能夠使存在的諸多安全隱患得到有效控制。

參考文獻

[1]王永紅.大數據時代計算機信息處理技術分析[J].南方農機,2018,49(23):160.

[2]杜璽倫.大數據時代下計算機信息處理技術研究[J].計算機產品與流通,2019(07):142.

[3]陳張榮.“大數據”時代的計算機信息處理技術研究[J].黑龍江生態工程職業學院學報,2016,29(03):23-25.

[4]王雅珉.“大數據”時代的計算機信息處理技術[J].電子技術與軟件工程,2017(10):156.

[5]張得震.大數據時代下計算機信息處理技術研究[J].科技經濟導刊,2020,28(04):20+19.

作者：段冉 單位：悉尼大學