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摘 要：大数据时代的快速发展给计算机信息处理技术带来极大的机遇和挑战，要充分认识到大数据时代计算机信息处理技术的重要性和特点，社会各行业的发展都会利用到计算机信息处理技术。本文对大数据时代的计算机信息处理技术进行分析研究，期望能为大数据应用实践提供一定的借鉴。
关键词：大数据时代;计算机;信息处理技术
一、引言
大数据具有数据信息庞大，信息多元化等特点，生活中我们通过多种网络设备浏览信息，这些信息做数字化处理储存信息，由此形成了庞大的信息库，大数据技术应运而生。但是因为技术水平的限制，各种样的信息转化为数字信息，其中包括一些没有用处的信息，这使工作效率降低以及计算机运行的速度减慢。计算机技术因为大数据技术的到来，打破限制计算机技术发展的瓶颈，使计算机技术的发展重新焕发出活力，但是信息冗杂和限制计算机运行速度是硬伤。
二、大数据和计算机信息处理技术
大数据就是将人们日常生活当中产生的各种各样数据以数字化的模式进行储存。大数据以多元化的形式而存在，通过对海量数据的挖掘可以采集获取庞大的数据组，体现出大量、高速、多样、价值的特征，并以云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化技术为支撑和依托，其核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而非软、硬件的简单堆砌，对网络架构和数据处理能力也带来极大的挑战，对于降低成本、提高效率、开发新产品、业务决策有极其重要的作用。
计算机信息处理技术是一种将信息数字化并且收集整理的技术，在信息整合过程中，筛选有用信息传递，处理完成数字化信息。在应用计算机处理技术的过程中，运用多种信息技术，例如互联网技术、数字化技术、电子信息技术等，多种技术结合一起，解决计算机运行速度问题以及信息处理问题。计算机信息处理技术细化到每一个环节去改进完善，以此来应对大数据技术带来的信息冗杂和计算机运行速度慢的问题。
三、大数据时代下计算机信息处理技术的应用
1、收集、加工与传输信息
大数据时代下计算机信息处理技术的关联性问题就是获取信息的方法和在互联网当中收集有效信息的途径。这就要求相关人员在对数据信息进行收集的过程当中要实时地控制动态化的信息源，之后在特定的软件系统当中存储相对应数据。收集到的数据具有不同特征，加工信息的时候要对信息不同的特征进行分析，而后再进行存储工作。为了能够让使用者得到自己想要的信息，在传输工作当中就要应用不同的技术和方法，通过实时数据过滤和数据筛选等技术在传输过程中提升有效数据的密度。另外，云计算也在大数据时代下产生，不仅可以提供有效的方法以解决相关问题，而且还能够为相似的问题提供重要的解决思路。云计算自身有着十分强大的储存能力，解决了性能较差的问题，而且计算机处理信息的效率和质量得到很大程度的提高，云计算的发展对于计算机信息技术的应用起到一定的促进作用，同时也成为提高工作效率的重要保障。对于部队而言，通过互联网可以了解到国外一些先进的方法和理念，将这些方法和理念及时收集起来，再根据实际的训练情况而将其应用到实处，提高部队训练工作整体的质量和效率。
2、储存数据信息
随着互联网技术和计算机技术不断的发展，人们获取信息的渠道越来越多，信息越来越多样化，这导致人们对很多信息只是了解一二甚至听都没听过。信息爆炸的同时需要计算机储存起这些信息，以便可以随时查阅，但是信息如此多，存储容量技术仍需要攻克，在有限的储存容量中储存最有价值的信息是一门学问。计算机处理技术与大数据技术相结合，可储存完整、真实的信息。计算机信息处理技术中储存环节技术中出现了一種方便快捷并且切合实际的实用型技术——云技术。该技术与传统的储存技术相比，信息储存能力更强大，处理信息、提取有价值信息的同时能够强化计算机服务器功能，对于依赖电脑工作的人员来说，云技术解决了传统信息储存技术处理能力差，计算机运行速度慢的问题。因此，云技术是现阶段比较受欢迎的信息处理储存技术。
3、数据感知获取与分析挖掘技术
着网络技术的不断多元化发展，DEEP Web 数据感知与获取技术应运而生，这是大数据时代计算机处理新技术，也是一种网络深层技术，该技术具有较强的动态性，还能够涵盖大量的数据，可以将不同数据进行分布，为数据抽取和整合整理奠定基础。数据挖掘技术与数据分析技术二者相互衬托发挥作用，对商业信息收集、处理具有显著效果。可以对网络购物平台的销售数据进行筛选，还能够进行联动性的分析，根据销售数量增长特点有针对性地进行产品调整，从而为企业提供更科学的发展策略。
4、计算机信息安全技术
计算机网络表现出开放性、互联性和多样性的特点，极易受到黑客、恶意软件的攻击，为此要关注和加强计算机网络信息的安全和保密，具体策略包括：（1）物理安全策略。主要进行计算机系统、网络服务器、打印机等硬件和通信链路的保护，对用户身份及使用权限进行验证，确保合法用户在权限内进行正确的操作。同时，要建立和完善信息安全管理制度，确保计算机信息网络的安全。（2）访问控制策略。采用入网访问控制策略进行网络安全保护，通过用户名识别及验证、用户口令的识别及验证、用户账号的缺省限制检查等方式，进行用户的入网访问控制，并实施对网络用户权限的控制，进行网络用户的分类。另外，还可以采用防火墙控制策略，并在网络边界建立相应的网络通信监控系统，有效隔离内部和外部网络，确保计算机网络的安全。信息加密策略也是不可或缺的重要方法，通过加密算法实现计算机信息的加密。入侵检测技术也是一种高效、主动性的安全保护技术，有效提高网络信息安全的完整性。数字签名技术则可以有效解决网络通信中的伪造、抵赖、篡改、冒充等问题。
参考文献
[1] 蒋燕翔.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].信息记录材料，2019（5）
[2] 翁春荣.大数据背景下计算机信息处理技术的缺陷及对策分析[J].计算机产品与流通，2019（9）
[3] 张文娟，任晓霞.基于大数据时代计算机网络技术中人工智能的应用解析[J].电子测试，2019（18）
[4] 嵇海波，王凯.大数据背景下计算机信息处理技术研究[J].无线互联科技，2019（20）
关键词：大数据时代;计算机;信息处理技术
一、引言
大数据具有数据信息庞大，信息多元化等特点，生活中我们通过多种网络设备浏览信息，这些信息做数字化处理储存信息，由此形成了庞大的信息库，大数据技术应运而生。但是因为技术水平的限制，各种样的信息转化为数字信息，其中包括一些没有用处的信息，这使工作效率降低以及计算机运行的速度减慢。计算机技术因为大数据技术的到来，打破限制计算机技术发展的瓶颈，使计算机技术的发展重新焕发出活力，但是信息冗杂和限制计算机运行速度是硬伤。
二、大数据和计算机信息处理技术
大数据就是将人们日常生活当中产生的各种各样数据以数字化的模式进行储存。大数据以多元化的形式而存在，通过对海量数据的挖掘可以采集获取庞大的数据组，体现出大量、高速、多样、价值的特征，并以云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化技术为支撑和依托，其核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而非软、硬件的简单堆砌，对网络架构和数据处理能力也带来极大的挑战，对于降低成本、提高效率、开发新产品、业务决策有极其重要的作用。
计算机信息处理技术是一种将信息数字化并且收集整理的技术，在信息整合过程中，筛选有用信息传递，处理完成数字化信息。在应用计算机处理技术的过程中，运用多种信息技术，例如互联网技术、数字化技术、电子信息技术等，多种技术结合一起，解决计算机运行速度问题以及信息处理问题。计算机信息处理技术细化到每一个环节去改进完善，以此来应对大数据技术带来的信息冗杂和计算机运行速度慢的问题。
三、大数据时代下计算机信息处理技术的应用
1、收集、加工与传输信息
大数据时代下计算机信息处理技术的关联性问题就是获取信息的方法和在互联网当中收集有效信息的途径。这就要求相关人员在对数据信息进行收集的过程当中要实时地控制动态化的信息源，之后在特定的软件系统当中存储相对应数据。收集到的数据具有不同特征，加工信息的时候要对信息不同的特征进行分析，而后再进行存储工作。为了能够让使用者得到自己想要的信息，在传输工作当中就要应用不同的技术和方法，通过实时数据过滤和数据筛选等技术在传输过程中提升有效数据的密度。另外，云计算也在大数据时代下产生，不仅可以提供有效的方法以解决相关问题，而且还能够为相似的问题提供重要的解决思路。云计算自身有着十分强大的储存能力，解决了性能较差的问题，而且计算机处理信息的效率和质量得到很大程度的提高，云计算的发展对于计算机信息技术的应用起到一定的促进作用，同时也成为提高工作效率的重要保障。对于部队而言，通过互联网可以了解到国外一些先进的方法和理念，将这些方法和理念及时收集起来，再根据实际的训练情况而将其应用到实处，提高部队训练工作整体的质量和效率。
2、储存数据信息
随着互联网技术和计算机技术不断的发展，人们获取信息的渠道越来越多，信息越来越多样化，这导致人们对很多信息只是了解一二甚至听都没听过。信息爆炸的同时需要计算机储存起这些信息，以便可以随时查阅，但是信息如此多，存储容量技术仍需要攻克，在有限的储存容量中储存最有价值的信息是一门学问。计算机处理技术与大数据技术相结合，可储存完整、真实的信息。计算机信息处理技术中储存环节技术中出现了一種方便快捷并且切合实际的实用型技术——云技术。该技术与传统的储存技术相比，信息储存能力更强大，处理信息、提取有价值信息的同时能够强化计算机服务器功能，对于依赖电脑工作的人员来说，云技术解决了传统信息储存技术处理能力差，计算机运行速度慢的问题。因此，云技术是现阶段比较受欢迎的信息处理储存技术。
3、数据感知获取与分析挖掘技术
着网络技术的不断多元化发展，DEEP Web 数据感知与获取技术应运而生，这是大数据时代计算机处理新技术，也是一种网络深层技术，该技术具有较强的动态性，还能够涵盖大量的数据，可以将不同数据进行分布，为数据抽取和整合整理奠定基础。数据挖掘技术与数据分析技术二者相互衬托发挥作用，对商业信息收集、处理具有显著效果。可以对网络购物平台的销售数据进行筛选，还能够进行联动性的分析，根据销售数量增长特点有针对性地进行产品调整，从而为企业提供更科学的发展策略。
4、计算机信息安全技术
计算机网络表现出开放性、互联性和多样性的特点，极易受到黑客、恶意软件的攻击，为此要关注和加强计算机网络信息的安全和保密，具体策略包括：（1）物理安全策略。主要进行计算机系统、网络服务器、打印机等硬件和通信链路的保护，对用户身份及使用权限进行验证，确保合法用户在权限内进行正确的操作。同时，要建立和完善信息安全管理制度，确保计算机信息网络的安全。（2）访问控制策略。采用入网访问控制策略进行网络安全保护，通过用户名识别及验证、用户口令的识别及验证、用户账号的缺省限制检查等方式，进行用户的入网访问控制，并实施对网络用户权限的控制，进行网络用户的分类。另外，还可以采用防火墙控制策略，并在网络边界建立相应的网络通信监控系统，有效隔离内部和外部网络，确保计算机网络的安全。信息加密策略也是不可或缺的重要方法，通过加密算法实现计算机信息的加密。入侵检测技术也是一种高效、主动性的安全保护技术，有效提高网络信息安全的完整性。数字签名技术则可以有效解决网络通信中的伪造、抵赖、篡改、冒充等问题。
参考文献
[1] 蒋燕翔.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].信息记录材料，2019（5）
[2] 翁春荣.大数据背景下计算机信息处理技术的缺陷及对策分析[J].计算机产品与流通，2019（9）
[3] 张文娟，任晓霞.基于大数据时代计算机网络技术中人工智能的应用解析[J].电子测试，2019（18）
[4] 嵇海波，王凯.大数据背景下计算机信息处理技术研究[J].无线互联科技，2019（20）