大数据时代计算机信息技术的发展研究

引言

随着物联网、移动互联网的普及，全球数据量呈指数级增长，人类社会全面迈入大数据时代。计算机信息技术作为数据采集、存储、处理和分析的核心工具，其发展水平直接决定了大数据的开发利用程度，成为驱动数字经济发展、推动社会变革的关键力量。

一、大数据时代与计算机信息技术概述

1.1 大数据时代的内涵与特征

大数据时代的到来，标志着人类社会的数据生产与处理模式发生了根本性变革。从内涵上看，大数据并非简单指代海量数据，而是涵盖了数据的采集、存储、分析和应用的全链条生态。随着物联网设备、社交媒体和移动终端的普及，数据生成速度也达到前所未有的高度，如金融交易数据、社交媒体信息流需在毫秒级内完成处理。数据类型从传统的结构化表格，扩展到文本、图像、音频、视频等非结构化数据，进一步增加了处理复杂性。

1.2 计算机信息技术的定义与构成

计算机信息技术是在计算机和通讯网基础上，对信息进行获取、存储、传输、处理、应用等技术方法的总称，主要模块包括：数据采集技术利用传感器、智能终端等对数据实时采集，数据存储技术利用硬盘、云服务等对数据进行存储和调用，数据处理技术利用数学模型、算法对数据进行清洗、分析和呈现等。

1.3 计算机信息技术的发展阶段回顾

纵观计算机信息技术发展历史，经历了 3 个阶段，即起步阶段（20 世纪中期-20 世纪末）以电子管计算机、晶体管计算机为代表的数据处理能力有限的科学计算、军事计算机，发展时期（20 世纪末-21 世纪初）以个人电脑和互联网应用为代表的商用时代，数据库技术、局域网技术逐渐成熟，信息化办公、电子商务兴起，而正在经历的发展阶段（21 世纪以后）以云计算、人工智能、区块链等为代表的新技术变革，开启了信息处理方式变革元年。

二、大数据时代计算机信息技术的应用领域与创新实践

2.1 数据存储技术的革新

随着大数据时代的到来，传统的存储方式无法满足数据量大的需求，数据的存储技术也发生了巨大的变化，分布式存储技术是主流趋势，诸如 Ceph、CASSANDRA 等分布式文件系统都将数据分散存储在不同的机器上，不仅摆脱了单机数据存储容量的瓶颈，而且对备份策略进行了冗余处理，保证了存储的数据可靠。数据的压缩技术也在不断地更新，如 LZ4、Zstandard 的高效压缩算法可以在不影响数据精准性的情况下实现 3：1 的压缩比，从而减少存储空间与传输速度，特别适合在物联网中产生的时序数据进行存储。

2.2 数据处理技术的升级

从提高数据处理效率和智能化程度来改善数据处理技术。并行计算通过将多个处理器协同进行计算来优化数据处理效率。机器学习算法广泛地应用于数据处理过程中，例如TensorFlow、PyTorch 等开放的数据处理软件使数据处理的过程由数据规则驱动转变为了数据驱动，例如在对医疗影像进行处理的过程中，基于深度学习算法训练的大规模学习器可以在学习上亿张的CT、MRI 影像之后，对医疗影像中的病灶进行识别，正确率可达 95% 以上，极大地增强了医生工作的效率和精准度。

2.3 数据分析技术的创新

大数据在统计分析上变得越来越自动化、视觉化。数据挖掘方法通过诸如关联分析、聚类方法等来对大数据进行信息挖掘，例如零售业的大数据分析利用数据挖掘技术对零售商的商品篮数据进行挖掘，发现啤酒与尿布的关系，优化摆放在货架上的产品位置，提高销售量。数据分析变得越来越自动化、视觉化，数据可视化技术能够将繁杂的数据转变为可视化图表，Tableau、PowerBI 等可视化工具支持交互式的可视化，用可视化的图表和图形分析可读性让不懂数据的人也能看到数据规律，流的数据分析技术是对流数据分析的一种持久式分析，在社交媒体中的舆情监控和工业生产中的设备状态预测等领域，实时地帮助企业识别风险和抓住机遇。

三、大数据时代计算机信息技术的发展趋势

3.1 智能化发展趋势

大数据时代，计算机信息智能化发展更加明显，人工智能和机器学习算法在大数据分析过程中占据了主导性地位。以电商为例，基于深度学习模型能够帮助电商平台实现用户偏好的统计，根据用户的浏览数据和购买数据进行商品的推荐，有利于提高电子商务平台的销售。图像检测技术在安防领域也有广泛应用，例如针对监控视频，能够对突发事件、人员状况等进行监控识别等。机器也可以“听懂”语言，即通过自然语言处理技术使计算机识别用户语言，通过智能助手自动回答用户的问题，从而达到节省公司劳动力的目的。

3.2 云计算与边缘计算融合发展

大数据通过依托云计算这一存储和计算能力强大的技术实现了数据的分析，但由于在实时性要求高的情况下容易产生延时性，而边缘计算恰好弥补了这一短板。所以，目前云计算和边缘计算相融合是技术发展的大势所趋。例如在智能工厂的生产场景中，传感器可采集到生产线设备运行状态，将设备运行状态信息实时传输至边缘计算节点，该节点可对设备运行数据进行直接处理、分析，产生设备故障预警，对于关键性数据信息通过边缘计算节点上传至云，保存一段时间之后由云进行数据的深度挖掘、分析，进而改进生产工艺。

3.3 与其他新兴技术的深度融合发展

随着物联网、区块链技术与计算机信息技术的融合，融合赋能促进各个产业的转型，数量庞大的设备与终端会产生更多海量数据，采用计算机信息技术可采集、传输、处理各设备的数据，将各设备相连协同作业。例如物联网智能家居中，利用计算机信息技术将智能插座、智能摄像头、门窗感应器等家电终端连接到平台，达到远程控制家居设备的效果，使生活更加轻松高效。区块链技术以分布式账本为基础，整个账本以分布式的计算节点保存数据，不存在中间平台处理信息，具备不可篡改性。区块链技术可以对患者医疗数据进行加密，减少和阻止由于计算机信息技术故障可能引起的医疗数据泄露事故，并保证各医疗机构可在数据授权后对患者医疗数据进行共享。

结语

大数据时代，计算机信息技术已成为驱动社会变革的核心力量，其在存储、处理与分析技术上的突破，重塑了各行业发展格局。但数据安全风险、技术融合瓶颈与人才短缺等问题，仍制约其深度应用。未来，智能化、云边协同与多技术融合将成为发展主线，需以创新驱动、人才培育与安全治理为抓手，推动计算机信息技术持续突破，为数字经济高质量发展筑牢技术根基，释放大数据时代的无限潜力。

参考文献

[1] 王硕, 褚含冰. 大数据时代的计算机信息处理技术研究[J]. 信息记录材料,2024,25(12):119-121.

[2] 萨仁图亚. 大数据时代计算机信息处理技术分析[J]. 信息与电脑( 理论版),2024,36(20):42-44.