大数据在计算机数据信息处理中的应用分析

大数据在计算机数据信息处理中的应用分析

俞桑

广东省计算技术应用研究所  510033

摘要：伴随着信息技术的持续发展，海量数据信息也呈多样化、复杂化趋势增长，在此背景下，计算机数据信息处理工作也受到了密切关注。大数据技术在计算机数据处理工作中具有明显优势，它能筛选、分析、存储以及安全管理大量数据，是现阶段计算机数据信息处理的重要工具。我们首先分析了大数据技术的相关概念，在此基础上对其关键技术进行综合分析，最后提出大数据在计算机信息处理中的具体应用，以期能为进一步提高数据质量，保障数据安全提供有效参考。

关键词：大数据；计算机技术；数据信息；分析处理

引言：目前计算机信息技术在各行各业中的应用逐渐深入，社会已经进入了信息化时代，信息技术不断优化着人们的生活和工作方式。然而，在另一方面信息技术的持续应用也产生了海量的数据信息，一旦缺乏有效的信息处理手段，将会影响人们的生活和工作秩序，同时也无法发挥海量数据信息的应用价值。因此，研究有效的计算机数据信息处理技术，已经成为各行各业关注的重点。大数据技术能够有效降低数据处理难度，简化数据处理流程，研究大数据在计算机数据信息处理中的应用，在计算机数据处理工作中具有鲜明的应用价值。

一、大数据技术概述

大数据主要依托云计算实现，其基本功能包括并行、网格、分布式三大类，通过对以上功能的拓展，通过一系列大数据处理工具如ApacheDrill、Hadoop、RapidMiner等，或应用工具对数据进行挖掘和传输，能广泛应用于各类数据收集、处理、传输、分析以及存储等工作场景中[1]。从整体上讲，大数据技术具有传输类型多、传输数量大、传输效率高等特征，能够有效应对计算机信息的复杂化、多样化处理要求，符合当前飞速发展的社会需要，进而助力社会各行各业的发展。

二、计算机数据处理中的常见大数据技术

（一）数据采集与存储

大数据采集与存储主要应用到传感器技术和云计算与分布式存储技术。其中传感器技术主要应用于对数据的采集，应用不同类型的传感器可以采集到现实世界中的多种信息包括运动轨迹、声音特征、地理位置、温湿度等，通常情况下，传感器技术应用于多种物联网设备或系统中。例如，在城市道路监测系统中，通过安装运动轨迹传感器，能够掌握车辆运行情况，方便相关管理人员及时分析交通通行状况，并制定交通疏导方案。而云计算与分布式存储技术则主要应用于存储海量的数据信息，受到数据量大、类型丰富等条件的限制，大数据的存储需要具备较高稳定性与灵活性的系统支撑。分布式存储结构通过将数据存储功能布置在远程数据存储模块中，能有效缓解各个数据存储节点压力，同时以远程的形式向用户提供指定数据，还具有较高的灵活性与安全性。

（二）数据处理和分析

第二，数据处理和分析则主要利用批量处理或流式处理方法以及机器学习实现。在数据处理过程中，批量处理主要应用于处理系统中存储的大量离线数据资料；流式处理则主要对正在运行和使用中的数据进行实时监督和处理。在数据的分析过程中，常见的大数据处理方式包括卷积神经网络、循环神经网络等，通过对图像、语音以及数据资料的深入挖掘和学习，能实现对数据未来走向的预测，方便及时作出应急预案，在大数据在计算机数据信息处理中具有较高价值[2]。

三、大数据在计算机数据信息处理中的具体应用

（一）数据挖掘

利用大数据处理计算机中的数据信息，能有效助力主流计算机数据处理算法的升级。具体处理流程可以分为两步：第一步，在利用传感器采集到相关的数据之后，可以通过对数据进行检索和整合管理进行数据信息的提取。第二步，引入相应的数据处理技术如大数据排序算法等，对提取后的数据进行二次整合，从而进一步提高用户获取数据的便捷性，优化数据挖掘的质量和效率。用户通过对所挖掘信息的分析和整理，能准确发现数据背后潜在的信息，了解目前工作中存在的问题，及时制定相应的优化措施。如在销售行业，利用大数据分析海量的销售信息数据，能挖掘出用户消费数据背后潜在的消费习惯以及消费偏好，在此基础上制定符合用户需求的市场营销策略，从而有效提高企业的经营效益。

（二）数据采集和加工

数据采集与加工是计算机数据信息处理中的核心环节，只有在极短的时间内得到具体的数据，并对数据加工，实现信息的数据化表达，才能充分发挥数据的利用价值。一方面，在具体的数据采集中，为了保证采集数据的有效整合与传输，必须建立统一的数据存储模式，确保相关数据集的规范性，实现数据的有效管理，保证数据挖掘的充分性。另一方面，在具体的数据采集和加工中，通常会出现多种数据类型，同时数据来源也具有多样性，因此必须根据具体的数据类型和数据来源确定数据采集和加工的方式。例如针对遥感影像数据的获取，则需要利用遥感传感器得到遥感影像的图像信息，再利用灰度值表达采集对象的色彩信息。同时为了确保后续数据加工的有序进行，还应该对采集的信息进行分类整合以及处理，充分利用大数据对信息进行加工，筛选出冗余的数据，减少后续数据传输的任务量，从而有效满足计算机数据信息处理的要求。

（三）数据存储

常见的数据存储技术为分布式存储技术，主要通过将数据分类布置在各个子存储模块中，减少数据存储中心的压力，从而有效保证数据存储的稳定性和灵活性。在具体应用中，大数据技术的分布式数据存储最明显的应用机制为负载均衡与 备份机制两大类，通过将重要的数据布置在不同的应用节点上，能够有效提高数据的独立性，进一步强化数据的抗干扰性。在此背景下，当某一数据出现问题后，整个计算机数据信息处理系统依旧可以正常运行，为数据存储的安全性以及系统运行的稳定性提供有效保障[3]。同时，大数据技术中的分布式存储功能还能实现计算机数据信息的大批量处理，通过多个节点并行处理方式有效满足了当前行业对数据的实时性处理需要。此外，通过利用分布式数据存储，还能有效提高整个计算机数据信息处理的灵活性，当数据处理量超出系统承受范围后，可以直接增加新的数据存储节点，灵活调整数据存储容量，从而为企业的持续健康发展提供有效的保障。

（四）数据安全管理

大数据背景下，计算机数据信息的安全管理工作成为一大难题。无论是对行业的生产还是对人们的生活来讲，数据泄露都可能会引发极大的安全问题，甚至会威胁到主体的权益以及生命财产安全，严重影响社会的稳定高质量发展。利用大数据技术可以建立相应的计算机数据信息安全管理体系，实现对数据的监督和维护。这要求计算机数据信息使用主体强化数据安全意识，在一方面应该认识到建立代理服务器的重要性，在代理服务器中引入大数据处理和分析功能，准确识别相应的数据风险，科学评估风险数据信息，并在对信息进行分析后，主动进行危险数据的拦截，从而有效防止数据在传输过程中出现的各类问题。另一方面，还应该重视对计算机系统的维护和更新，有效提高对数据的安全管理能力，充分发挥大数据技术在数据安全管理中的应用价值。

四、结束语

随着当前现代化信息技术飞速发展，大量计算机数据信息也呈爆炸式增长，这要求相关行业必须进一步提高数据处理的准确性，优化数据处理效率，大数据技术是现代信息技术的重要组成，在数据的挖掘、采集加工、存储以及安全管理等方面具有较高的应用价值，为了更好地应对信息技术飞速发展。计算机数据信息处理带来的挑战，不断挖掘大数据技术的应用优势，持续推动计算机数据信息处理质量的提升。

参考文献

[1] 郝俊英. 大数据时代下计算机电子信息处理技术研究[J]. 电子测试,2022(24):136-138.

[2] 姚轶峰. 大数据时代计算机信息处理技术的应用分析[J]. 信息记录材料,2023,24(4):116-118.

[3] 王强. 大数据时代下的计算机信息处理技术分析[J]. 软件,2022,43(3):112-114.