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时间：2021年4月06日 14:08
随着大数据时代的来临，人们主要以数据传播形式共享信息，进而推动了计算机信息处理技术的发展，使其在生活及工作中已经被人们广泛应用，其作为分析与处理数据的重要方式，可为各个行业带来极大便利，也能推动企业在市场中实现良性竞争。所以，应当对计算机信息技术全面分析，结合大数据技术将其作用充分发挥处理，有效应对处理海量数据问题。
大数据概述
大数据是以计算机网络为基础衍生而成，通过数据库等工具处理大量数据，提取有效信息用于企业决策、管理等，以提高企业决策准确性，确保各项活动均可正常运行[1]。所以，大数据时代，为企业提供了新的发展机遇。而企业也应当结合自身需求处理好大数据信息，整合大数据后方能将其优化程序、供给信息作用发挥出来。
大数据主要有规模大、多元化、时效性强、信息密度低的特点。其中，规模大是指大数据内融合各个行业数据信息，海量数据交叠，规模庞大；时效性强是指计算机处理收集信息需要在短时间内完成，信息更新替换速度较快，如若不能及时处理，则会降低工作效率，丧失机遇；多元化是指在网络技术发展下，增加了信息来源渠道，多样复杂的种类对分辨数据能力提出更高要求；信息密度低是指大数据时代信息海量，导致有价值信息潜藏在众多无效信息之中，占比较低。
大数据背景下计算机信息处理技术的应用分析
分布式存储技术应用。大数据技术具有结构多样化、信息量庞大、传输速度快等特点，所以在该背景下，应当合理运用分布式存储技术，以实现信息的有效处理，将大数据存储信息资源量大的优势充分发挥出来。一是在存储技术应用中，可通过网络专线或高速网络资源，构成多个数据库，通过信息处理技术对数据库信息进行管理[2]。并且，还可构建完整系统结构模式，可在系统结构中对同一数据进行有效应用，不同信息数据则结合其特点，实现分布式存储，保证各数据之间实现协调发展。二是同时应用多个服务器，便于存储和识别海量数据信息，将整体存储数据效率提高，解决以往数据无法有效分类的问题，为后续处理奠定良好基础。
数据索引技术应用。可将数据索引技术看作以源数为基础的交互机制，通过核定数据架构中单一性质信息价值，以此为延伸点，分析整体网络数据库及节点内从年初信息，构建相应数据表。
网络设备在执行某一数据指令后，即可通过索引该项数据信息，分析与指令信息及数据结构相符的其他数据，进而将网络系统响应率提高。并且，在应用数据索引过程中，还可以基于数据核心建立簇群，为导入源数据提供方向，可使数据运行中，仅需要利用源数据簇群即可生成相应的各类数值与数据信息，提高系统此信息数据的能力，为网络运行提供支持。
大数据挖掘技术应用。为了满足计算机信息技术处理需求，创郝彦芬
（怀安县融媒体中心 河北张家口 076150）
摘 要：本文主要探究大数据背景下计算机信息处理技术的应用措施。研究过程中，以大数据概述为切入点，分析大数据具有规模大、多元化、时效性强、信息密度低的特点，以此为研究基础，结合当前计算机信息处理技术应用措施，提出其未来发展趋势，以期为相关工作者提供有益借鉴。
关键词：大数据；计算机；信息处理技术；应用新计算机信息处理技术，则应当加强对大数据挖掘技术的应用，将海量数据资源优势充分发挥出来。一是可利用大数据挖掘技术，根据实际情况选择相关数据资源，初步对海量数据进行筛选，以提高信息处理质量与效率。并且，当初步筛选数据后，可删除与清理零数据、无效数据等，并利用大数据挖掘技术，让处理信息时各类相关内容更加准确全面；二是在处理和分析相关信息时，可解决相关问题，采取人工智能方法，提高信息处理效率，实现各数据有效结合，将数据之间关联性充分展现出来。
神经网络算法应用。在神经网络算法中，主要是基于逻辑性思维进行数据处理，可整合分布式储存信息，依据智能化程序或系统预设思维等，运算整体网络系统信息传输形式。相较于智能化网络系统而言，神经网络内部神经排列组合可充分体现出不同信息节点下，数据动态交互过程，且结合不同数据展现的连接权值，对数据实施规模化处理，确保处理数据信息时，能够遵循相应规律。并且，神经网络算法还可实现自我学习，当处理某一部分数据中发现相关问题，后续处理时则会以该问题为校核基准，工作人员无需对其程序进行设定，即可精准识别网络系统数据，诊断相应故障，以更好地满足处理数据信息需求。
大数据背景下计算机信息技术发展趋势
云计算发展。随着计算机网络的发展，以互联网平台为依托的数据分析已经成为当前发展重点，尤其是人们对于使用数据需求超出当前硬件满足范围，硬件发展水平无法匹配数据发展。而云技术的研发可有效解决该问题，不仅能够使传输数据更为便捷，还能构成云计算网络，处理能力更加高效，反馈及时，为计算机信息技术的应用提供支持，该技术已经成为计算机信息处理技术主要发展趋势。
提升信息安全。在大数据背景下，数据传输、提取等均是以互联网平台为依托，以实现数据共享，表明人们进入互联网后，即可能获得众多数据，提升计算机安全性已经成为当前主要研究内容。
因此，应当研发安全软件，保护网络空间，提高计算机信息处理安全性。
综上所述，大数据时代对计算机信息处理技术提出了更高要求，应当充分利用分布式存储技术、数据索引技术、大数据挖掘技术及神经网络算法等，以此处理海量信息数据。并且，在此基础上推动信息技术向云计算发展，提高信息安全性，从而为计算机信息处理技术发展提供方向。
参考文献
李天骄,褚金忠.大数据时代背景下计算机信息处理技术分析大众标准化
冯娜.大数据视域下计算机信息处理系统的优化设计[J].电子设计工程
