大数据时代的计算机信息处理技术探讨

《大数据时代的计算机信息处理技术探讨》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、大数据时代的计算机信息处理技术探讨武海舰山煤电（集团）有限责任公司水泥厂摘要：信息技术的不断发展，将人们带入了大数据的时代。大数据技术因其出色的数据收集和处理能力，给个人和社会都带来了剧烈的影响，其中有积极的一面，也有消极的一面。笔者从大数据技术出发，对计算机信息处理技术进行了分析，并从正反两个方而分析了在大数据时代，计算机信息处理技术的发展给人类社会带来的机遇和挑战。关键词：人数据时代;计算机;信息处理技术;作者简介：武海舰（1983-）,男，山西孝义人，本科。研宂方向:信息处理技术。ComputerInformationProcessingTec

2、hnologyinBigDataAgeXishanCoalElectricityGroupCementPlant;Abstract：Thecontinuousdevelopmentofinformationtechnologybringspeopleintotheeraofbigdata.Becauseofitsexcellentdatacollectionandprocessingcapabilities,bigdatatechnologyhasbroughtdramaticimpactonindividualsandsociety,whichha

3、sbothpositiveandnegativeaspects.Fromthebigdatatechnology,theauthoranalyzesthecomputerinformationprocessingtechnology，andanalyzestheopportunitiesandchallengesbroughtbythedevelopmentofcomputerinformationprocessingtechnologytothehumansocietyfromtwoaspectsofthepositiveandnegativeas

4、pectsofthebigdataera.Keyword：largedataage;computer;informationprocessingtechnology;1大数据技术及其特点大数据技术是一种用数字化的方式展现和存储个人和社会生活信息的方式，它的诞生将人们引入了数据时代。借助互联网，大数据技术可以快速收集大量的数据信息，包括人们的浏览记录、社交媒体使用记录等。这些数据信息经过进一步分析和处理，可以准确呈现和预测个体生活，得出的结果既可以应用于商业推销，也可以应用于日常生活的方方面面。目前，大数据技术已得到了极大的发展，其表现出来的特点有三个

5、。首先，大数据技术能够处理大量的数据信息，其处理大量数据的能力远超过以往的信息处理技术。其次，大数据技术的应用范围广阔。随着互联网不断地渗透入人们的円常生活，大数据技术的应用范围也不断扩展，从用户分析、个性化定制到学术研宄等凡是与数据分析相关的领域都可以应用大数据技术。最后，大数据技术的信息处理速度快。虽然大数据技术所要处理的信息量多且杂，但是其信息处理速度依然保持在一定水平，能够满足使用者对信息处理效率的需求。2大数据时代的计算机信息处理技术2.1信息采集技术计算机信息处理技术的最初步骤就是信息采集。人数据技术收集大量信息，然后在大量的数据中，根据

6、实际的需要找到最重要、最合适的数据信息，将这些信息进行分类处理，最终传递给数据的使用者。通过这一过程，原本无序、庞杂的数据被整理成了有意义、可使用的信息。2.2信息存储技术要存储互联网屮丰富的数据信息，就要应用信息存储技术。大数据技术的出现大大提高了数据信息的处理量，但是对信息存储技术的需求也大大提高了。计算机存储技术将信息存入数据库当中，用户可以根据个人需要进行调取，既能满足大量、长期存储的需要，也能满足方便使用的需要。2.3信息安全技术大数据的出现，使得不同的数据信息之间的联系可以被发掘出来，通过分析这些数据间的关系，一些隐藏在数据背后的信息也被

7、寻找出来，商家等信息使用者可以利用这些信息进行决策，而用户等信息被收集者则面临着信息安全的威胁。大数据的信息处理能力是前所未有的，现有的数据分析和处理手段，已可以做到准确刻両人们的个人形象和预测人们的行为。在大数据为人们带来好处的同吋，如何更好发展信息安全技术，保护人们的隐私也成为一个亟待解决的问题。3计算机信息处理技术面临的机遇与挑战3.1机遇3.1.1数据处理技术助推产业价值提升大数据技术的发展给人类社会带来了新的机遇，将数据技术应用于商业，可以创造出更多的产业价值。企业可以利用大数据技术从互联网中收集大量的用户信息，然后再对这些数据信息进行分析

8、处理，最终得到有利用价值的0标消费者资料，例如消费者的生活习惯、兴趣爱好、选择偏好、购买习惯、消费能力等。这