大数据时代下计算机电子信息处理技术研究

大数据时代下计算机电子信息处理技术研究

任生智

山西兰花科技创业股份有限公司化工分公司 山西 晋城 048002

摘要：基于大数据时代背景下，社会发展步伐逐渐加快，信息技术的广泛应用，使得多样化的数据终端每天都会产生非常多的信息数据，以往信息处理技术已经不能满足日益庞大的处理需求。所以，在这种情况下，一定要强化对计算机信息处理技术的研究。

关键词：大数据时代；计算机技术；电子信息处理

引言：

计算机信息技术处理阶段，要透过大数据资源的使用，满足信息技术运用的储备大、增速快与信息使用多元化等需要，提升信息处置的效果，变更计算机信息处置系统运转中所有的缺陷，为计算机信息技术成效的提升提供支撑。互联网+、AI等的运用中，我国对该技术极为看重，并投入大批的人财物实施研发，因此探讨这类技术模式有着极大的价值。

1大数据时代下计算机信息处理技术面临的挑战

1.1对信息安全要求较为苛刻

在大数据环境下，网络讯息推介开始普及使用，这类环境下民众对网络信息的安全性需求也变得更为迫切。网络环境下，民众在网购、互联网支付App的使用中，比较重视媒介的安全性与秘密性，假如在计算机技术运用阶段没有安保措施，会对网络信息处理的安全性造成负面影响，对民众也是极不负责的^[1]。因此，在网络信息技术处置技术的研发中，为了保证用户私密信息的不外泄，要构建高效的网络安全监管媒介，让大数据环境下计算机信息技术的处置变得更为高效。

1.2专业人才需要的持续提升

随着大数据网络讯息的演变，大数据网络科技开始成为社会舆论的焦点，技术类专才也是各领域争相竞争的人才。在大数据网络信息技术的使用阶段，专才也是领域需要，为了确保大数据处置的效率，有关参数库管控者要提升本身的安全性，透过大数据信息科技的运用与专业预案的制定，完成网络讯息的维护，充分满足网络信息技术运用的基本需要，提高大数据网络的使用成效。

1.3数据分析不够合理且全面

在大数据时代下，由于数据信息数量增长速度非常快，再加上信息非常繁琐，所以，很多虚假或者检索不全面的信息无法有效清除，最终呈现给人们，为使用者带来了非常大的影响和困扰。故而，在这种背景下，计算机信息处理技术所面临的挑战也逐渐增大，需要专业的人员来进行研究，不断的进行更新和优化，能够加大对相应技术的研究，科学的对数据进行分析，保证数据能够呈现的更加真实具体，进而将数据的价值和作用整体发挥出来。

2大数据时代下计算机电子信息处理技术的应用

2.1信息采集技术分析

在计算机信息处理技术中，信息采集是极为关键的技术之一。当前，在各个领域的发展中，对于计算机信息处理技术的应用都极为广泛，对企业发展以及工作效率的提高有很大促进作用。与常规的信息处理技术不同，信息采集技术具有非常多的优势，特点比较鲜明。在技术具体应用期间，可以快速收集海量的数据信息，合理的对信息加以存储，有效弥补以往信息采集技术的缺陷。但是，因为数据信息非常多^[2]。所以，在应用信息采集技术的时候，不可避免会收集到很多无价值的信息。因而，应用何种手段，在大量的信息中将最有价值的信息提取出来，除掉没用的信息，是信息采集技术亟待解决的关键问题。为了能让信息采集技术的应用更加高效，在使用之前，技术人员应该将有效的信息寻找出来，之后，对获取的信息进行一段时间的非静态监控，并对这些信息数据进行加工，科学的整理，最后运输送到需要信息的人员手中。同时，计算机信息处理技术在对信息整合过程中，需要先收集信息，然后将数据信息显示出来，并有效的进行加工，最后传递接收。

2.2信息存储技术

基于大数据时代背景下，你变得越来越多样化，内容十分丰富，所以在对数据进行存储和处理过程中，对信息处理技术的要求也越来越高。尤其是在存储方面，近年来随着新信息的不断涌现，再加上数据信息数量的大幅度增长，采用以往的信息处理技术，已经不能够高效的进行工作，甚至会对后期信息加工以及传输造成影响。因此，相关人员在工作过程中，一定要强化对信息存储技术的应用和研发，不断的进行改进和优化，有效的对信息处理技术存储信息的容量进行扩大，以保证能够满足当前时代发展需求。

2.3数据挖掘技术

在大数据环境下，计算机信息处置技术运用阶段的数据预处置功能极为关键，能够协助完成数据筛选；其次，对选用的数据实施垃圾数据、冗余参数与零数据实施检索并剔除；再次，透过数据挖掘科技的运用完成讯息的解读；其四，参数解读与评价。在数据挖掘技术运用阶段，一般使用AI的模式完成参数处置工作，这类设计处置科技通常包含决策树、聚类与神经网络等，依照数据科技完成参数的直观演示，提升计算机信息处置技术的整体成效。比如：在大数据环境下的计算机信息处置工作中，透过聚类科技的运用，把其当成数据挖掘分类科技，在运用此科技时要分成相异的簇群来进行处理。当中，k-means算法是常规的运算模式，通常是透过明确簇群的数目，把原始数据生成簇群核心，然后透过离中心距离来进行运算，完成对数据的采集处置，把相应的数据数量作为簇群核心，能够提升原始参数与簇中心运算的效率；然后在限定参数的范畴内生成参数，提升参数结果运算的精确性

^[3]。在数据来源上完成分类，能够把数据中心与新的平均数据作为重心，提升项目运算的效率。透过k-means算法的运用，可以完成平均簇群数目的明确工作，完成限定簇群数目的高效处置，提升数据运算成果的价值。

3大数据时代计算机信息处理技术的发展方向

3.1强化对云计算网络技术的探索和研究

大数据时代的到来，数据量也必然会呈现持续增长的状态，而由于硬件设备体系的局限，使得计算机信息处理技术在发展过程中，速度越来越缓慢。对于这一现象，在未来发展期间，必然会出现新的问题。所以，相关行业的工作人员在今后的工作中，一定要加大探索和研究力度，能够积极探寻出可以满足实际情况的解决办法。当然，可以依托于现状，强化升级云计算技术，不断的进行改进和优化，尽可能的计算机硬件与网络数据分离开，构建完善的计算机网络，确保可以有效的对现阶段计算机网络的局限性问题进行解决。

3.2强化对信息存储安全系数的提高

当下，人们对隐私权的重视程度越来越高，隐私保护意识逐渐增强。因而，为用户提供安全、可靠的信息技术非常有必要。为了能够更好的满足人们需求，在实际的发展过程中，应该积极的探寻信息安全保障路径，加大专门数据的加密处理力度，对于计算机截取分析过的数据，应该及时抓取到预设的数据库当中，只有用户在对信息有需求的时候，才能将信息提取出来^[4]。此外，在具体应用阶段，可以采取增加关卡以及优化算法等方式，进一步的对信息存储环境进行优化和完善。

结束语：

综上所述，在大数据环境下，透过网络讯息技术的使用并融合大数据的特征，完成网络信息资源的安全、高效处置，提升网络信息处置的整体成效，带动互联网信息技术的创新发展。对计算机技术处置人员来讲，应清醒地意识到信息资源处置中所面对的困难，融合这部分问题建立目的性明确的处理方案，透过大数据资源的使用来保证网络资源传送的安全性与私密性。

参考文献：

[1]周静,唐利平.“大数据”时代下计算机信息处理技术[J].科技风,2020(12):117+140.

[2]杨楠.大数据时代下计算机信息处理技术浅谈[J].现代信息科技,2018,2(11):86-87+90.

[3]梁剑波,柴群.对“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].电脑知识与技术,2018,14(32):7-8.

[4]赖强.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术探讨[J].科技风,2018(15):56.