谈大数据技术在计算机数据信息处理中的应用

谈大数据技术在计算机数据信息处理中的应用

丘卓萍

广西建工集团智慧制造有限公司 广西 南宁 530211

摘要：大数据时代，海量的数据信息开始在网络上传播，一般而言，用户通过访问互联网获取自己所需的信息，同时利用计算机数据传输功能实现信息资源的共享和交互，而对于用户访问与数据传输过程中的信息安全问题也引发了社会各界的广泛关注，大数据时代背景下如何加强计算机网络信息安全管理成了相关企事业单位需要解决的主要问题。一些网络黑客或病毒会利用计算机网络存在的漏洞侵入计算机系统，并对其中特定的对象展开主动或被动的攻击，从而实现对信息数据的盗取、破坏和泄露，威胁网络信息安全。通过加强计算机网络信息安全管理，对影响信息安全的因素进行分析，并寻求相应的解决措施，从而有效提升计算机网络安全防护水平。基于此，本篇文章对大数据技术在计算机数据信息处理中的应用进行研究，以供参考。

关键词：大数据技术；计算机数据信息处理；应用分析

引言

当今社会，计算机和网络技术应用越来越广泛，不仅为人民的生活、工作带来了巨大便利，而且推动了整个社会的发展进步，产生了深远的影响。伴随着计算机使用量和网络用户群体的不断增加，数据信息规模越来越大，社会已经迈入了大数据时代。如何高效、精准地处理批量化数据信息，并从海量数据中挖掘出重要信息发挥数据的最大化价值，已经成了各行各业新一轮竞争的焦点。大数据技术的出现让计算机数据处理工作变得更加简单，也受到了社会的追捧。就此分析和探讨以大数据技术为支撑的计算机数据信息处理应用。

1大数据技术的相关概述

1.1大数据技术概述

大数据技术的核心技术有四个，即：采集技术、预处理技术、存储技术、分析技术。运用大数据技术进行数据处理的具体过程为：进行数据采集——对原始数据进行清理、集成、转化、规约操作——存储及数据分析。在大数据技术的不断发展下，其在计算机信息安全领域的优势越发突出。

1.2大数据处理工具

关系数据库模式是传统数据处理的基本依托，能够应对常规计算机数据的处理需要。但是这种模式并适合大数据环境下的计算机信息处理要求。目前已经出现了多种大数据处理工具，社会评价效果较好的有Hadoop、HPCC、STORM、Apache Drill以及RapidMiner等。以RapidMiner为例，作为世界领先的数据挖掘解决方案，RapidMiner的数据挖掘任务涉及范围很广泛，包括各种数据技术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。它可以免费提供数据挖掘技术和库；100%用Java代码（可运行在操作系统上）；数据挖掘过程简单、强大和直观；内部XML保证了用标准化的格式来表示交换数据挖掘过程；支持用简单脚本语言自动进行大规模进程；支持多层次的数据视图，可确保有效和透明的数据；命令行（批处理模式）可自动大规模应用等。

2计算机软件技术的发展现状

在互联网时代，软件技术在我国的经济、生产管理以及人们的日常生活中得到了广泛的应用。而大数据作为继互联网之后的又一重大技术变革，往往意味着相关人才培养等方面需要面临新的挑战，它在一定时间内无法利用常规软件进行获取、管理以及处理，而是需要通过新型的处理模式才能完成，从而助力企业提高工作效率。因此，许多企业开始应用大数据技术，不断强化数据的搜集、存储和处理能力。在大数据强大的决策能力基础上，为了促进与之关联的物联网、云存储和人工智能等软件技术取得全面发展，将大数据与计算机软件技术相结合，软件质量就会不断提升，促进计算机软件技术的开发获得更好的发展。随着互联网大数据信息软件时代的逐步到来，云计算技术理念也慢慢发展起来，云技术的应用为计算机软件技术的应用提供了极大的契机。互联网的普及、云计算理念的发展都推动着计算机软件技术的发展，对提高社会经济效益起到了巨大的作用。因此，为了有效、及时地处理如此庞大的计算机数据信息，相关技术人员就要对数据信息的处理系统进行不断的优化改进，实时获取最新技术信息，不断研究探索。大数据时代的发展为我国计算机软件的发展提供了强大的背景支撑，对促进社会发展发挥着不可替代的作用，不仅为其提供了广阔的发展空间，还提供了强大的数据支撑。计算机软件技术在大数据时代的应用为社会经济的发展带来了强大动力。

3大数据背景下计算机网络安全存在的问题

3.1用户安全防范意识薄弱

近年来时常有用户在网络上被不法分子盗取信息并被侵害。由于网络用户个人安全防范意识薄弱，在使用网络的过程中随意浏览网页，下载安装软件并允许一些平台、网站过度获取过多的用户隐私，甚至浏览的网页和安装的软件含有恶意程序，有的无意将自己的信息在社交平台中泄露，导致部分用户的资料和相关信息被盗取。同时在大数据时代，用户面临的信息过多，很多时候难以辨别信息的真假，在这过程中也容易导致轻信一些不真实的信息从而上当受骗。

3.2系统管理不到位

普通用户使用计算机网络的过程中更加注重网络带来的功能以及便利之处，但往往会忽略对计算机系统的严格管理。由于未能做到定期对系统进行漏洞检查，时间一长计算机网络系统很容易因这些漏洞受到计算机木马、病毒和恶意人员的攻击，导致计算机及其所在的网络无法正常运行。一些企业使用网络的过程中也常常会出现管理不到位的问题，如对一些较小的网络漏洞不以为然或者只进行简单的修复，这些未引起企业重视的小问题往往最后导致大危害的发生；有的内部管理不规范存在漏洞，“很多的网络安全事件都是由于网络安全管理员的疏忽大意与专业技术不过关所导致的”。

4构建企业基于等级保护的大数据纵深防御防护体系

大数据处理的业务信息系统安全方面，一是要加强数据采集、汇聚和计算环境的整体防护，建设多重防护、多级互联体系结构，保证大数据处理环境的安全；二是要加强数据处理流程控制，防范内部攻击，提高计算节点自我防护能力；三是要加强高价值数据安全机制，制定严格的访问控制策略，梳理数据处理控制流程，建立安全可靠的数据处理模式；四是要加强安全管理，基于安全策略，与业务处理、监控及日常运维有机结合。大数据处理的系统服务安全方面，要构建可信、可管、可控大数据等级保护下的超大云计算平台。大数据计算平台需要实现并行虚拟动态资源调度与分配，因此，根据网络安全法中网络安全等级保护制度加强大数据环境和处理过程的安全保障能力，是大数据安全的唯一出路。

5实现智能化发展

计算机信息安全管理的重点防御对象为黑客。因为在信息技术的不断发展下，黑客的攻击技术也在不断提高，且呈现出多元化特点。为进行有效的计算机信息安全管理，相关工作人员需树立终身学习的意识，不断学习全新的知识，强化自身素养，并对黑客攻击的特点进行深度分析，借助大数据技术将威胁计算机信息安全的因素找出来。由此可见，大数据技术在计算机信息安全管理工作中为参考依据，所以，相关工作人员需将智能化发展当做根本目标，通过先验知识库与基础算法的有效融合为计算机信息安全提供保障。

结束语

大数据技术作为现代信息技术的杰出代表，其强大技术功能可以很好地弥补计算机数据信息处理方面的不足，能够让数据采集更全面，数据分类更准确，数据挖掘更深入，可以满足各种以计算机和网络为基础的多样化数据信息需求。从而提高工作便利性，实现最大化效益。

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