摘要：计算机信息处理技术是一种能够将大量信息归类分析的技术。在大数据时代下，计算机信息处理技术也遇到数据存储、数据安全、数据挖掘等方面的挑战，并逐渐认识到目前的计算机信息处理技术存在信息系统技术、数据库技术、安全技术等方面的不足。因此，本文针对大数据的挑战和计算机信息处理技术的不足提出了改进策略，既可以从完善信息系统技术、加强数据库技术发展以及提升安全技术等三个方面入手，帮助人们提高计算机信息处理技术的水平，从而更加的便捷人们生活，实现智慧生活、智能城市，打造数据时代，信心社会，促进国家技术的革新。

关键词：大数据时代；计算机信息系统；计算机信息处理技术

科技的革新带来生活的便捷，传统的信息处理方式多依赖于人工核算，不仅耗时长，还有极大的人工成本。随着计算机技术的普及，信息处理由传统人工逐渐向计算机信息处理转变，从而衍生出计算机信息处理技术，为信息处理实现降本增效。但是随着大数据时代的到来，数据的多元性、复杂性和庞大基数都给计算机信息处理技术带来了挑战。因此，本文基于大数据时代背景下，对计算机信息处理技术的现状进行分析，并提出改进策略，希望促进计算机信息处理技术的发展。

一、大数据时代背景下计算机信息处理技术现状分析

1.计算机信息处理技术概述

计算机信息处理技术是一种通过计算机算法来进行大量信息归类、分析和处理的一种高精度信息处理方式。从广义上讲，计算机信息处理技术主要由信息系统技术、检索技术、数据库技术、安全技术、通信技术构成。从狭义上讲，计算机信息处理技术的基本操作原理结构是通过电脑程序输入信息，通过输入设备向控制器发出请求信号，控制器就会向存储器发出指令，而存储器会同步将指令发送给运算器，最终由运算器将信息处理后向输出设备传送处理结果。

2.大数据时代对计算机信息处理技术的冲击

随着工作和生活的需求越多越多，对网络类服务的质量要求越来越高，从而推动大数据时代的到来，进而对现有的计算机信息处理技术产生了巨大的冲击，具体体现在数据存储、数据安全、数据挖掘三个方面。首先，从数据存储来分析，大数据时代的到来带来的数据存储的影响主要体现在存储空间和存储技术。过大的数据量若没有存储技术的提升，采用过去的存储方式，那么将会严重压缩人类的可使用空间，并且降低信息的便捷度。其次，从数据安全来分析，大数据时代下信息覆盖面广且信息呈现碎片化和多区域联动化，加上部分数据是可以直接对外开放的，就会导致许多不法分子借用大数据提供的数据信息做一些违法乱纪的事情，出现数据盗窃、数据丢失等等问题。第三，从数据挖掘来分析，计算机信息处理技术之所以广受人们的喜爱，就在于他能够精准的分析我们所需求的数据信息，但是在大数据时代下，数据不是点性、线性或简单的面性，而是区域性、空间性和实时更新，这导致数据分析会有多种不同的可能性，并且数据的梳理需要多维度和多线分析，加大了分析的难度。

3.计算机信息处理技术的不足之处

计算机信息处理技术已经深入到我们生活的方方面面，比如美团、淘宝、抖音、高德地图等平台在搭建之初就会引入计算机信息的处理技术，并在互联网平台运转时，结合计算机信息处理技术来进行业务的开展和用户的分析。但是就目前的计算机信息处理技术仍然有很多不足之处，主要体现在信息系统技术不足、数据库技术不足、安全技术不足等方面。其中，信息系统技术的不足主要是在实际运用过程中的计算机存储能力不足、信息处理器运算能力不足以及信息系统平台建构技术不足等，从而无法达到大数据的多维度多数据的分析和处理。数据库技术的主要依赖于计算机群进行存储，需要大量的存储空间，并且信息的处理都是从存储的数据中提取出来做核算和分析，在提取的过程中也容易造成数据泄露。安全技术的不足主要体现在大数据的基础数据信息服务主要依赖于第三方的数据接口，在调取信息时容易出现接口不稳定、数据源信息数据服务异常、信息盗窃或者被二次贩卖等安全问题。

二、大数据时代背景下计算机信息处理技术的改进策略

1.完善信息系统技术

计算机信息处理能力是基于信息系统技术的完善程度，信息系统技术的完善需要解决存储技术和中央处理器两大设备问题。首先，从存储技术来分析，大数据的海量信息导致存储数据不得不依赖大量的存储空间。单体的计算机难以拥有能够处理大数据信息的存储空间，不得不依赖谷歌、雅虎等第三方服务。可以借助他们现成的技术，运用已经建立1000台以上规模的计算机群来解决存储问题，但是在未来还是需要持续不断的研发小空间、大容量的存储设备。其次，从中央处理器来分析，计算机信息处理的速度和精准度与中央处理器息息相关。截至目前，超级计算机能够实现每秒16000万亿次的运算，普通的大型计算机能够实现每秒十亿次的运算，但是小型计算机的运算速度就没有那么快。未来发展的方向在于将普通股大型计算机的中央处理器运算能力逐渐的平移到更小的小型计算机上，提高运算的普适性。

2.加强数据库技术发展

数据库建设技术以百度、阿里巴巴和腾讯三大企业为首，其中百度每天的访问请求大概有10亿次，单这些访问记录就超过了10TB，而阿里每天的各类交易数据都在1TB以上，这些都是庞大的数据基数，想要将这些数据调用分析就必须依赖网络数据库的建设。而随着大数据时代的到来，人们的生活习惯有了极大的调整，导致数据基数日益增多，普通的网络数据库已经不能满足计算机信息处理的要求，需要建构更大的数据库用于资料的存储和资料的调用分析。这是一项更加精细化的工作，需要前期投入大量的研发资金，但是一旦研发出能够花费更多空间或者能够采用更加多元的方式辅助数据库的建设，那么将会极大程度的节约计算机群的设备成本。

3.提升安全技术

大数据时代是一个便利高效的时代，也是一个充满信息风险的时代，会因网络稳定性、病毒、数据保存失效等影响计算机信息处理的效率和质量。这个问题在各个行业都是比较突出的存在，比如根据相关数据统计，银联受到网络稳定性和病毒的影响，事故发生率保持在0.61%；电力行业受到数据保存困扰，事故发生率在0.04%；交通行业受到网络稳定性影响，事故发生率在1.36%。想要解决计算机信息处理安全技术问题，可以从建立防护机制入手，在连接互联网的各个节点上都增加多道防火墙和防护系统，将一些带有病毒可疑文件直接剔除和隔离，以保障网络安全。同时对于网络稳定性这一块的安全问题，要加强信号塔基建建设，并随时关注存储接口的响应情况。

结束语：

虽然大数据时代给计算机信息处理技术带来了许多挑战，但是可以通过完善信息系统技术、加强数据库技术发展以及提升安全技术等等方面来应对大数据背景下的数据数量多、数据类别杂、数据信息处理需求多元问题。未来，随着大数据的深度发展，人们对信息的分析将会越来越依赖计算机信息处理系统，这将会为我们提供高效便捷信息处理方式，成为工作和生活中不可缺失的一部分。因此，对计算机信息处理技术的研究是一项长期可持续的工作，促进社会进步。

参考文献：

[1] 马基英. 基于大数据时代背景下计算机信息处理技术的研究[J]. 智慧中国， 2021， （05）： 90-91.

[2] 罗田琪. 大数据时代背景下计算机信息处理技术的分析[J]. 电子元器件与信息技术， 2021， 5 （01）： 64-65.

[3] 李金领. 大数据时代背景下计算机网络信息安全防护技术的相关探讨[J]. 数码世界， 2020， （10）： 263-264.

作者简介：刘建国（1967—），男，安徽省六安人，大学本科，研究方向：网络科技