大数据计算机信息的处理技术论文
0引言
如今，互联网快速发展，信息化程度越来越高，大数据在经济社会发展中的作用也越来越突出。大数据已经进入到我们的生活当中，不论是学者做研究还是企业追求更好的发展都离不开大数据的支撑，而大数据的搜集与整理需要计算机信息处理技术才能进行，因此，如果想要更好地搜集和利用数据，就要不断地探究计算机信息处理技术，不断地进行创新，从而促进社会更好地发展。
1计算机信息处理技术和大数据概念阐述
1．1计算机信息处理技术的概念阐述
所谓计算机信息处理技术，又称云计算，是指利用网络特有的计算方式，使相关计算机使用者可以接收到想要的资源和信息的一种类似于电网的一种信息处理技术。
1．2大数据的相关概念阐述
如今，大数据的开发是一项非常重要和有意义的工作，因此正确地认识大数据的相关概念就显得尤为重要。大数据是指从各种类型的数据中，快速地获取有价值的相关信息的能力。而大数据的快速发展，也推动了很多企业自身的发展。同时，大数据在不断被人们运用的过程中，也显现出了数据量巨大、价值密度低、处理速度快以及数据种类多等诸多特点。
2大数据时代下计算机信息处理技术的应用
2．1数据采集和交换平台
数据采集和交换平台，是将集团各种来源、各种形式（系统、接口、数据库、文件）、各种格式（Excel、Access、XML、Oracle、SQLServerDB2等）的数据经过抽取、沉淀，成为具有业务关系的、“干净”的数据，存入集团核心数据资源库。数据采集和交换平台应满足集团在业务系统建立前和建立后的数据采集和交换要求：
（1）当业务系统还未建立时，数据采集和交换平台实现人工录入和数据的批量导入形式的数据采集沉淀，包括可定制的数据录入系统，可以根据用户的需求进行录入界面的定制，进行数据的录入采集，解决原来存放在纸质文件等非信息化介质上的数据问题；数据的批量导入系统，支持对Excel、Access、XML等类型文件的直接导入，并可扩展导入用户自定义的数据类型的文件，解决原来以文件形式存储的数据问题。
（2）当业务系统建立后，数据采集和交换平台提供了ETL（数据的抽取、转换、装载）工具，实现了数据资源中心与各个业务系统之间一种自动化的数据抽取、转换和沉淀。数据采集和交换平台提供数据交换接口定制功能（有操作界面，通过鼠标拖拽，完成业务系统与数据中心的数据映射），无须开发（当使用技术功能时，必须具有快速、准确的业务梳理、分析能力，才能通过拖拽，完成数据接口配置）即可根据两个业务系统要交换的数据内容进行接口的定制，以Web服务的方式提供给其他业务系统调用，实现其他业务系统的数据沉淀到数据资源库。
集团各部门都需要共享、利用集团核心数据资源库的数据，因此，数据资源库必须考虑数据如何共享，以及共享过程中产生的数据安全性的问题。数据采集和交换平台提供的数据共享服务功能，可以将需要共享的数据以服务的方式对外发布，同时配以用户管理和权限管理，既实现了数据共享应用，又保证了数据的安全性。数据采集和交换平台将针对不同类型的业务数据，采用不同的数据获取方式———对于需要及时更新的业务数据，采用实时更新和实时服务的方式进行；对于及时性要求不高的业务与数据，采用定时增量的服务方式进行，更新时间一般选择在深夜等业务量较少的时间段进行。数据采集和交换平台将建立错误监控处理机制，对数据收集和交换的过程、运行状态、数据流量等进行监控，及时发现数据收集和交换中的异常问题，并建立完备的错误日志，在数据处理失败时进行数据恢复。数据采集和交换平台提供数据接口版本管理和数据接口权限管理功能。数据接口版本管理———系统在进行接口变更时需要对接口版本进行升级，并对利用接口的`应用系统功能进行同步更新。数据接口权限管理———不同系统对基础数据库的应用需要使用不同的数据访问账号，并可以通过日志管理查看数据接口的历史调用情况。
2．2有效信息的收集和传播
如果想在众多纷繁复杂的数据中快速找到有效信息，首先要做的就是收集大量数据，然后运用云计算对收集的相关数据进行分类和整合，最后从中筛选出有效信息。而数据的传播方式就如同电网的运行方式，两者存在很多的相同点。
2．3相关信息的存储
数据管理维护平台主要解决数据存储之后，数据自身的管理、维护、安全等问题，保证数据自身高效、合理、有效地运行。主要包括数据管理、数据资源目录、日志管理等功能。
（1）通过业务分析，建立数据标准体系（数据资源目录），通过数据配置功能，可以有序、快速地建立各种业务数据库、数据表（具有很强的扩展能力，适合将来业务发展需要）。
（2）利用数据管理维护平台提供的数据资源目录，系统使用人员可以用数据台账等直观的方式，方便地查看有哪些数据资源，数据管理人员能实时掌握数据的动态情况。
（3）数据管理维护平台为专业的数据管理人员提供业务基础数据的维护功能，实现资源目录的管理与维护；为高级用户提供自由定义开发新数据结构功能，实现数据关系的维护。
（4）数据管理维护平台将提供完备的日志管理，可以监控具体有哪些用户、在什么时间、访问了哪些数据、做了哪些操作（查询、分析、修改等），保证系统运行过程中监控没有盲点，便于后期进行各种运行情况的分析。如今，随着大数据时代的到来，信息化程度的不断提高，人们利用大数据搜集到的视频、音频以及文字等数据内容也越来越多，而计算机的存储空间是一定的，所以有些数据就不能被存储，此时就需要采用区别于传统方法的云存储方式，才能有效地解决计算机存储空间不足的问题。
2．4相关信息安全问题
在信息技术快速发展的时代背景下，许多数据已经不是单一的部分，而是和很多数据都存在联系的，所以，一旦有一部分数据出现问题，其他部分的数据也会受到一定程度的影响，这也会对信息库的安全形成一定威胁。因此，在建立相关的信息数据库时，需要合理地管理整个信息系统。由于我国现在的计算机水平不能满足大数据的发展要求，因此，需要发展相关的信息安全处理技术来提高大数据相关信息的安全性。比如，可以通过加强大数据云计算功能的研发工作的方式，促进大数据功能和结构的优化，从而通过技术上的开拓创新来解决数据分析系统出现的问题，提高数据的安全性。此外，还可以通过定期对技术人员进行培训，来提高他们的个人能力和综合素质以及使用技术的熟练程度，从而为信息安全体系的建设提供专业化的人才保障。最后，计算机信息处理技术在大数据的背景下，既面临着机遇，同时也面临挑战，在信息技术不断发展的过程中，大数据的快速发展激励着人们不断地去开发新技术，同时当大数据的数据库遭到病毒入侵时，也会使数据库紊乱，无法进行正常工作，给人们带来巨大的损失，因此，就需要研发更强大有效的系统保护软件来保证大数据的安全。
3计算机信息处理技术的未来
大数据有着以往传统数据信息搜集系统所没有的结构复杂、信息种类多、信息量大等特点，由于大数据中的各种信息都是紧密联系在一起的，所以使得现在的信息处理系统无法对这些数据进行处理。而数据的搜集和存储是需要储存在计算机的硬件中的，因此，计算机的硬件的好坏非常重要，同时有些计算机的硬件不能满足大数据的储存。这时，就需要研发人员通过开发云存储、云空间等，释放计算机硬件的运行压力，把数据保存在网络上，以供用户下载。此外，研发人员还需要加大计算机硬件的研发工作的力度，增加计算机硬盘的存储量，从而有效地解决大数据在运用过程中出现的信息量过大及结构复杂等问题。随着科学技术的不断进步，出现了例如云计算、云存储等全新的计算机网络体系，这种模式改变了以往计算机的传统传输观念，同时有力地推动了大数据背景下的计算机信息处理技术的快速发展。此外，很多研发人员也改变了传统的研发方式，突破各种限制，使用现在普遍应用的网络工具将很多的小型公司联合在一起，共同参与新技术的研发工作。
4结语
综上所述，与现在的很多发达国家相比，我国的计算机信息处理技术由于起步晚、资金不充足等原因，与发达国家存在一定的差距。同时，由于我国对计算机技术给予高度重视，近年来的计算机信息处理技术也不断提高。因此，针对计算机信息处理技术在大数据时代背景下出现的一些问题，笔者在上文给出了相应的建议。同时，如今的发展趋势也已经表明计算机信息处理技术在日常生活中的重要性，相信在未来的探索中，我国在这方面也会越来越出色。
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