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【摘 要】经济的发展推动了科学技术的不断完善和创新，计算机技术的发展，使得愈来愈多的人广为使用，甚至在教育教学的过程中，作为基础能力进行教学培训，以此不难发现，信息技术在当代已是高速发展的趋势。在社会各个行业的推动下，无论是在日常生活中，还是在工作中等等，数据量的产生每日都大量的增长，因此，数据的分析与精准则是对信息技术的处理能力产生了更高的要求。所以，在对计算机信息技术的处理方面则需要更进一步的加强与提升。
【关键词】大数据时代;计算机;电子信息;处理技术
引言
随着数据量的高速扩展，人类已经进入大数据时代，海量的数据中隐藏着很多宝藏，需要对其进行挖掘，所以计算机电子信息处理技术应运而生，通过使用该技术可以对数据进行收集、存储和分析，从而获取有用信息，最终会有利于促进计算机技术的发展。计算机电子信息处理技术为了得到更好的应用效果，需要提高其安全性和稳定性，尤其在大数据时代，数据的安全性即为重要。文章分析了大数据时代下计算机电子信息处理技术，首先对大数据和计算机电子信息处理技术进行简要分析，然后主要研究了计算机电子信息处理技术。总之，在大数据时代，计算机电子信息处理技术需要能够满足人类的使用需求，需要对其进行不断深入研究和创新。
1大数据时代背景下计算机信息处理技术的特征
首先，其数量庞大。可以想象，在现代社会的实际状况中，尤其在计算机技术的运用过程中，数据的使用越来越广泛，且用于生活中的各个方面，由此可以看出，其数据量规模是非常广泛的。其次，多元化。信息数据的来源路径往往种类繁杂，任何事物都有可能产生数据，形式亦是各种各样，内容也各有特色。所以，不难看出，其具有多元化的性质。再者，具有共享性。如今已是信息共享的时代，很多信息都是可以分享共用的，信息与信息之间也具有一定的联系，使得社会信息化更加明显。另外，其还具有处理速度快的特点。数据量非常大的时代，要想处理如此庞大的信息并从中提取自己想要的信息是难以想象的，但计算机技术的运用却可以快速地提取主要内容，由此可以看出，其特点之一还具备极高的效率。
2大数据时代下计算机电子信息处理技术
2.1信息收集
计算机电子信息处理技术在使用之前，必须要有信息收集作为前提，而且收集的信息质量会影响该技术的处理的时间和效果。所以为了使得该技术在应用时能够得到更加准确和高效的结果，需要高效收集到更加有用的数据信息，并且在收集数据过程中还需要降低收集成本。由于传统的计算机电子处理信息技术存在较多缺陷，性能还达不要要求，所以在收集数据上的效率会比较低，更重要的是无法保证收集的数据信息有效性。所以人类对该技术进行不断完善，能够通过搜索关键词就可以获取比较有效的各种信息。这样有利于提高收集效率，节约时间，而且也减少了数据在分类上花费的时间。另外，还可以在后台建立不同数据库，然后对各种数据进行分类，存储到相应的数据库中。通过这种分门别类的处理方式，今后在使用这些数据信息时就会非常方面。所以在计算机电子信息处理技术中引入这种分类收集、打包、存储的技术有利于技术的更好实施，能够节约时间成本和硬件成本，所以在不同领域中能够发挥更好的应用价值。
2.2数据的存储
对于数据的存储，企业一般都会存在企业的“云端”，比如阿里云、AWS（亚马逊）、AZURE（微软）、DINDINCLOUD（丁丁云）、KTC、GOOGLECLOUD（谷歌云）等，又或是存储在Hadoop等框架结构中。需要明确的是，数据的存储是为了立刻为数据处理做准备，因此云计算或各式计算框架等，一般将数据存储和处理放在一起说。
2.3大数据的安全：等保制度
随着“大数据”的日益发展，大数据的安全性又成为人们热议的话题，这里包含两方面内容，第一方面为作为用户的你，是否愿意自己的大数据被收集，当你浏览商品时，你的喜好已经被收录，当你发送邮件时，联系方式已泄密，当你使用地图时，位置信息已经泄密，作为用户的你要想保护数据安全性，就需要慎重对待手机软件中的权属限制，谨慎处理。
2.4重视人才培养，建立人才储备计划
人才的培养决定一个行业发展的广度以及高度。大数据数量大的特征需要计算机信息處理技术发挥统计、计算的作用，但对于数据的辨别、分类以及统计分析，仅仅依靠计算机信息处理技术是无法实现的。因此需要重视对大数据人才以及计算机信息处理技术人才的培养，将两者相结合，建立人才储备计划。在大数据未建立专业人才培养教育制度之前，可以以计算机专业人才为主，招收之后，安排其进行相关大数据统计与分析知识的培养，并为其提供完善的实践数据与环境。这样一方面能够高效处理数据信息工作，能够保障数据以及信息的安全，从而保障企业以及个人信息的安全，另一方面也能够最大化实现数据的经济价值，为企业经济发展打下牢固的基础。具体而言，企业可以将员工进行企业内部的培训，包括线上基础知识掌握以及理解的培训，以及线下数据实际操作与管理的培训，从理论与实践两方面为员工提供良好的培训资源，提高其学习效率。企业也可以将员工委托给电信学院等组织，实现人才培养计划。
2.5综合运用信息安全保障技术
在大数据被处理与分析期间，由于其开放性的特点，使信息安全技术成为计算机信息处理技术中的重点内容。在此期间，为了保障用户信息安全，需要充分利用相关的数据加密技术、身份认证等技术为数据安全作出充分保障，同时在保障相关数据安全基础上，不仅可以明确IT网络框架的相关理念，同时还能够在实施数据加密技术期间，可以根据不同的信息加密特点来采取不同的加密算法来分析相关数据资源。最后需要明确的是，在数据机密技术中，MD5算法是信息安全技术的一种不可逆计算方式，因此在使用期间需要更加慎重，保障其特点与优势的发挥。
2.6实现网络架构的重新定义以及高效整合
在大数据时代，为了确保信息安全必须对网络架构进行重新梳理。虽然计算机网络架构已经比较完善，但是随着大数据技术的快速发展，对计算机网络架构提出了全新的要求。为更好地提升其应用水平，同时也为了全方位实现信息数据的优化处置，必须结合时代发展的要求，积极实现网络架构的重新定义以及高效整合，以便全面提升计算机信息处理的整体水平。
结语
综上所述，在现代社会发展与建设中，需要有关技术人员加大技术的研究力度，结合现代化技术发展的趋势与人们对于这些计算机技术的实际要求，不断挖掘大数据背景下一些有效信息资源，利用计算机信息处理技术进行快速有效的处理与分析，在保障用户信息安全的基础上，为用户生活与工作创造更加便利的基础，为促进社会和谐发展与科技创新打下良好的基础，创设更加真实的条件。
参考文献：
[1]王永图.浅谈如何安全高效地进行大数据计算机信息处理[J].现代经济信息，2019（1）：83.
[2]李磊.“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].电脑迷，2018（12）：30.
[3]乔轶.大数据时代背景下计算机信息处理技术分析[J].电子制作，2018（22）：60-61.
[4]殷学丽.如何安全高效的进行大数据计算机信息处理[J].中国新技术新产品，2018（15）：15-16.
[5]彭文惠.基于大数据的计算机信息处理技术探究[J].通讯世界，2019，26（4）：130-131.
（作者单位：武汉东湖学院）
【关键词】大数据时代;计算机;电子信息;处理技术
引言
随着数据量的高速扩展，人类已经进入大数据时代，海量的数据中隐藏着很多宝藏，需要对其进行挖掘，所以计算机电子信息处理技术应运而生，通过使用该技术可以对数据进行收集、存储和分析，从而获取有用信息，最终会有利于促进计算机技术的发展。计算机电子信息处理技术为了得到更好的应用效果，需要提高其安全性和稳定性，尤其在大数据时代，数据的安全性即为重要。文章分析了大数据时代下计算机电子信息处理技术，首先对大数据和计算机电子信息处理技术进行简要分析，然后主要研究了计算机电子信息处理技术。总之，在大数据时代，计算机电子信息处理技术需要能够满足人类的使用需求，需要对其进行不断深入研究和创新。
1大数据时代背景下计算机信息处理技术的特征
首先，其数量庞大。可以想象，在现代社会的实际状况中，尤其在计算机技术的运用过程中，数据的使用越来越广泛，且用于生活中的各个方面，由此可以看出，其数据量规模是非常广泛的。其次，多元化。信息数据的来源路径往往种类繁杂，任何事物都有可能产生数据，形式亦是各种各样，内容也各有特色。所以，不难看出，其具有多元化的性质。再者，具有共享性。如今已是信息共享的时代，很多信息都是可以分享共用的，信息与信息之间也具有一定的联系，使得社会信息化更加明显。另外，其还具有处理速度快的特点。数据量非常大的时代，要想处理如此庞大的信息并从中提取自己想要的信息是难以想象的，但计算机技术的运用却可以快速地提取主要内容，由此可以看出，其特点之一还具备极高的效率。
2大数据时代下计算机电子信息处理技术
2.1信息收集
计算机电子信息处理技术在使用之前，必须要有信息收集作为前提，而且收集的信息质量会影响该技术的处理的时间和效果。所以为了使得该技术在应用时能够得到更加准确和高效的结果，需要高效收集到更加有用的数据信息，并且在收集数据过程中还需要降低收集成本。由于传统的计算机电子处理信息技术存在较多缺陷，性能还达不要要求，所以在收集数据上的效率会比较低，更重要的是无法保证收集的数据信息有效性。所以人类对该技术进行不断完善，能够通过搜索关键词就可以获取比较有效的各种信息。这样有利于提高收集效率，节约时间，而且也减少了数据在分类上花费的时间。另外，还可以在后台建立不同数据库，然后对各种数据进行分类，存储到相应的数据库中。通过这种分门别类的处理方式，今后在使用这些数据信息时就会非常方面。所以在计算机电子信息处理技术中引入这种分类收集、打包、存储的技术有利于技术的更好实施，能够节约时间成本和硬件成本，所以在不同领域中能够发挥更好的应用价值。
2.2数据的存储
对于数据的存储，企业一般都会存在企业的“云端”，比如阿里云、AWS（亚马逊）、AZURE（微软）、DINDINCLOUD（丁丁云）、KTC、GOOGLECLOUD（谷歌云）等，又或是存储在Hadoop等框架结构中。需要明确的是，数据的存储是为了立刻为数据处理做准备，因此云计算或各式计算框架等，一般将数据存储和处理放在一起说。
2.3大数据的安全：等保制度
随着“大数据”的日益发展，大数据的安全性又成为人们热议的话题，这里包含两方面内容，第一方面为作为用户的你，是否愿意自己的大数据被收集，当你浏览商品时，你的喜好已经被收录，当你发送邮件时，联系方式已泄密，当你使用地图时，位置信息已经泄密，作为用户的你要想保护数据安全性，就需要慎重对待手机软件中的权属限制，谨慎处理。
2.4重视人才培养，建立人才储备计划
人才的培养决定一个行业发展的广度以及高度。大数据数量大的特征需要计算机信息處理技术发挥统计、计算的作用，但对于数据的辨别、分类以及统计分析，仅仅依靠计算机信息处理技术是无法实现的。因此需要重视对大数据人才以及计算机信息处理技术人才的培养，将两者相结合，建立人才储备计划。在大数据未建立专业人才培养教育制度之前，可以以计算机专业人才为主，招收之后，安排其进行相关大数据统计与分析知识的培养，并为其提供完善的实践数据与环境。这样一方面能够高效处理数据信息工作，能够保障数据以及信息的安全，从而保障企业以及个人信息的安全，另一方面也能够最大化实现数据的经济价值，为企业经济发展打下牢固的基础。具体而言，企业可以将员工进行企业内部的培训，包括线上基础知识掌握以及理解的培训，以及线下数据实际操作与管理的培训，从理论与实践两方面为员工提供良好的培训资源，提高其学习效率。企业也可以将员工委托给电信学院等组织，实现人才培养计划。
2.5综合运用信息安全保障技术
在大数据被处理与分析期间，由于其开放性的特点，使信息安全技术成为计算机信息处理技术中的重点内容。在此期间，为了保障用户信息安全，需要充分利用相关的数据加密技术、身份认证等技术为数据安全作出充分保障，同时在保障相关数据安全基础上，不仅可以明确IT网络框架的相关理念，同时还能够在实施数据加密技术期间，可以根据不同的信息加密特点来采取不同的加密算法来分析相关数据资源。最后需要明确的是，在数据机密技术中，MD5算法是信息安全技术的一种不可逆计算方式，因此在使用期间需要更加慎重，保障其特点与优势的发挥。
2.6实现网络架构的重新定义以及高效整合
在大数据时代，为了确保信息安全必须对网络架构进行重新梳理。虽然计算机网络架构已经比较完善，但是随着大数据技术的快速发展，对计算机网络架构提出了全新的要求。为更好地提升其应用水平，同时也为了全方位实现信息数据的优化处置，必须结合时代发展的要求，积极实现网络架构的重新定义以及高效整合，以便全面提升计算机信息处理的整体水平。
结语
综上所述，在现代社会发展与建设中，需要有关技术人员加大技术的研究力度，结合现代化技术发展的趋势与人们对于这些计算机技术的实际要求，不断挖掘大数据背景下一些有效信息资源，利用计算机信息处理技术进行快速有效的处理与分析，在保障用户信息安全的基础上，为用户生活与工作创造更加便利的基础，为促进社会和谐发展与科技创新打下良好的基础，创设更加真实的条件。
参考文献：
[1]王永图.浅谈如何安全高效地进行大数据计算机信息处理[J].现代经济信息，2019（1）：83.
[2]李磊.“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].电脑迷，2018（12）：30.
[3]乔轶.大数据时代背景下计算机信息处理技术分析[J].电子制作，2018（22）：60-61.
[4]殷学丽.如何安全高效的进行大数据计算机信息处理[J].中国新技术新产品，2018（15）：15-16.
[5]彭文惠.基于大数据的计算机信息处理技术探究[J].通讯世界，2019，26（4）：130-131.
（作者单位：武汉东湖学院）