大数据背景下计算机信息处理技术运用分析

浏览4次 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

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