大数据时代的来临以及计算机信息技术的创新发展，为各个行业的转型升级与发展提供了强有力的技术支持。各个行业应该深入的探索和研究大数据时代下，计算机信息处理技术创新应用的思路，从收集、存储以及传递等几方面着手，简化信息处理的流程，推动计算机信息处理技术的创新与发展。文章主要是就大数据背景下计算机信息处理技术进行了分析与探讨。  

一、大数据背景下计算机信息处理技术的概述  

（一）信息处理技术  

计算机信息处理技术实际上就是使用计算机综合分析和处理各种数据信息，这种信息处理技术在实际应用过程中具有数据信息处理速度快、准确度高等各方面的特点。此外，由于计算机信息处理技术是一种将信息收集、传送以及处理分析等功能于一身的综合性技术，该技术作为现代科学技术发展的重要表现形式之一，为计算机网络通信等相关技术的发展奠定了坚实的基础。  

（二）大数据的定义  

所谓大数据也就是一种数量巨大、来源广泛、信息多样化的数据资产，由于大数据系统自身具有传统系统软件无法比拟的信息分析与处理功能，该功能在信息数据处理的过程中，实现了无时间无地域限制捕捉、分析、整合以及处理数据信息的目的。互联网与信息产业的发展，将人类社会正式带入到了信息大数据时代，大数据在军事、金融、通信等各个行业中的推广和应用，优化了数据信息的存储与使用体系，同时为用户查询、更新以及删除数据信息提供了便利。  

二、大数据时代下计算机信息处理技术分析  

（一）分布式存储技术  

分布式存储技术是最常见的计算机信息处理技术之一，该技术不但最大限度的满足了人们处理信息数据的要求，而且突破了传统意义上信息存储的限制，促进了计算机信息处理效率和质量的稳步提升。工作人员在借助分布式存储技术处理数据信息时，应该在合理分类和整理数据信息的基础上，将存储于同一空间内的数据信息进行有效的分隔，通过对信息存储空间的拓展，按照数据信息分隔处理的规则和要求，提高计算机信息数据处理的水平和质量，为人们处理海量数据信息提供强有力的技术支持。  

（二）数据挖掘技术  

数据挖掘技术是当前计算机信息处理技术的重要内容之一，借助人工智能技术处理数据信息，不仅满足了计算机用户处理数据信息的要求，而且提高了计算机信息处理技术服务的品质。目前，我国计算机信息处理技术在实际应用过程中，常见数据挖掘技术中常用的仿生学理论知识，主要是通过将人类思考方式合理应用于数据处理过程中，实现了统一化管理数据信息的目的，为计算机信息处理技术的应用提供了强有力的技术支持。相关部门在运用数据挖掘技术处理海量数据信息时，必须根据自身的实际需求合理选择数据信息，并删除多余的数据信息，然后将留存的数据信息进行综合处理和分析，优化和提高数据信息处理的有效性与实效性。  

（三）计算机虚拟技术的运用  

所谓的虚拟技术也就是借助虚拟网络，设置数据资源和信息资源，以达到综合管理和存储海量数据信息的目的。大数据时代背景下的计算机网络信息不仅处在虚拟化的环境中，而且要求工作人员必须合理运用虚拟化技术构建全新的虚拟化信息处理系统，才能确保信息收集和处理工作的顺利完成。也就是说，虚拟化技术在数据信息处理中的推广和应用，不但有助于信息资源配置的优化，而且通过对数据信息的运算与处理，促进了计算机信息处理效果与质量的有效提升。所以，虚拟化技术作为计算机信息处理技术的核心，已经被广泛的应用于各个领域中。  www.pingkanwang.com

（四）计算机云存储技术的运用  

云存储技术不仅具有了文件分布系统、群功能等优点，而且是一种由不同存储设备组合在一起形成的综合性技术，该技术在实际应用的过程中，主要是将信息处理技术与数据有机的整合在一起，构建出更加完善且合理的信息处理网，提高了计算机信息处理效率和质量的全面提升。由于云存储技术具有数据保存量大的优势，所以，该技术的发展和应用是大数据时代发展的必然趋势。大数据时代背景以及人们对信息数据需求量的不断增加，要求工作人员必须合理运用云存储技术处理海量数据信息，才能在保证数据信息快速传递的同时，提高数据信息的处理效率，为广大计算机用户在生活、工作中提供更多的便利。  

三、大数据时代优化计算机信息处理技术的策略  

（一）提升信息获取技术，合理筛选信息  

随着社会的不断发展和进步，人们必须获取内容丰富的数据信息，才能确保生活、工作、学习的顺利开展。因此，相关人员在日常工作中必须优化自身运用计算机信息处理技术搜集和获取数据信息的能力，才能进一步加深对自己所需信息的了解和认识。相关人员必须加大大数据时代下网络信息排查与筛选工作的力度，避免因为出现有害数据信息泛滥的问题，影响数据信息处理效率的提升。此外，为了保证数据信息传播的科学性与合理性，工作人员应该采取定期查阅数据库的方式，掌握数据信息的来源与走向，同时针对数据库中存储的重要数据信息，必须采取加密处理的方式，保证数据信息存储的安全性。  

（二）扩大信息储存空间，收集有用信息  

人们在使用网络时遇到的各种垃圾信息和无用数据，不仅占用了大量的信息存储空间，而且挤压了使用数据信息存储的空间。由于大数据时代来临后，不仅各种不同类型的数据信息出现频率大幅度增大，而且信息的复杂程度也越来越高，最终导致以往的信息存储空间出现了容量不足的问题。针对这一问题，相关研究人员应该在深入分析和研究的基础上，延伸扩展信息存储的空间，为海量数据信息的存储提供充足的空间。合理运用计算机信息处理技术优化和调整信息存储的方法，才能在实现智能化清理无效数据的基础上，保证数据存储空间的合理性。另外，充分发挥计算机信息处理技术的优势归类和排序数据信息，通过对数据存储空间内部的优化和完善，增加数据存储量。避免因为数据信息处理过程中因为人为操作不当导致重要数据信息丢失情况的发生，延长数据信息回收的时间，为数据信息的恢复提供技术支持，保证了数据信息的完整性与有效性。  

（三）加大技术监督力度，保证信息安全  

随着大数据时代的来临，各个行业虽然已经将计算机作为获取和存储重要数据信息的技术手段，但与此同时信息安全隐患发生的几率也大幅度增加。比如，很多黑客往往利用自己高超的计算机技术通过计算机网络非法窃取个人隐私信息，严重威胁到了个人数据信息的安全性。为了保证大数据时代背景下的信息安全，相关部门必须采取积极有效的措施，加强数据信息安全管理技术研究和应用的力度，在重要数据信息传播过程中，必须充分考虑网络环境的安全性对数据存储安全产生的影响，尽可能的减少公用网络使用的频率，同时在计算机网络系统中安装相应的安全防护软件，以便于在黑客入侵计算机网络数据库时，安全防护软件可以及时的启动安全防护程序并发出预警信息。此外，技术人员还应切实加大数据安全加密技术研究应用的力度，在信息数据传播的过程中，通过输入安全秘钥的方式，提高数据信息传播的安全性。  

四、结语  

总之，大数据时代的迅速来临，不仅促进了计算机信息处理效率和水平的有效提升，而且为数据信息利用价值的深度挖掘提供了强有力的技术支持。所以，研究人员应该紧跟时代发展的脚步，以大数据、云计算等相关技术为依托，优化和完善计算机信息处理技术，才能在促进计算机信息处理技术应用价值稳步提升的基础上，为我国社会主义现代化建设事业的发展提供技术支持。