淺談大數據時代計算機信息技術的挑戰和對策

隨著科學技術的迅速發展，計算機信息技術在數據處理、存儲、分析和利用等環節中得到了越來越多的應用。計算機信息技術是在不斷的發展、成熟和完善的，大數據時代的到來就是一個很好的證明。鑒于此，本文主要問繞著大數據時代下的計算機信息處理技術展開了討論，從大數據的概述入手，進一步闡述了大數據時代給計算機信息處理技術帶來的挑戰以及對策，以期為大數據時代下計算機信息處理技術的發展提供參考。

1  “大數據”的內涵和特點

1.1  “大數據”的內涵

“大數據”從字面上簡單地來說，大數據就是指大量的數據資源。而如果從學術上來說，當數據的容量在10TB到1PB之間時，就可以稱之為“大數據”。那么，什么是大數據時代呢？比如，當你在百度等搜索引擎中搜索了“按摩椅”這個詞語時，當你打開淘寶、網易考拉、京東等購物APP時，在他們的首頁就會給你推薦各種各樣按摩椅的品牌，這就是大數據時代。著名影星葛優曾經說過“21世紀最貴的是人才。”此話不假，但是當大數據時代到來之后，我們可以發現一分鐘之內推特上新發的數據量超過10萬，微博上某數據的瀏覽量超過1000萬，這些龐大的數字都意味著“數據是新的石油，甚至它的價值高于石油。”21世紀最貴的不僅僅只有人才，還有海量的數據。如何發揮數據的最大作用呢？這就是大數據時代，數據專業人才所面臨的重要話題。大數據是這個時代的產物，大數據時代也是社會發展的必然，但是大數據時代的戰略意義并不是掌握這些龐大的數據信息，而是要用最專業、最先進的技術對大數據時代中海量的信息進行有效處理，提高數據的利用率，進而推進大數據時代的發展。

1.2  “大數據”的特點

大數據時代中數據信息具有以下特點：（1）數據量大。大數據，顧名思義數據量是非常巨大的，大到已經從TB級別一躍升到PB級別。在以往的計算機信息技術中，我們總是將TB看做是計算機當中最大的單位，因為計算機內部是二進制，它只能識別1和0，我們常人又都是習慣生活中的10進位的進位規律，所以計算機就被設定成2的10次方的進位，也就是說1G=2×2×2×2×2×2×2×2×2×2，10個2相乘結果是1024。而隨著數據的不斷增加，TB已經不能滿足大數據時代中數據的存貯要求了，現階段已經出現了PB，由此可見，大數據時代中的數據數量之大，令人震驚；（2）數據多樣化。大數據時代中的數據種類繁多。以“微信”這一即時通訊系統為例，在微信中進行的數據傳輸不僅僅只包括具體的文字，我們同時可以向照片、視頻、語音、地理位置等各種信息通過網絡即時傳輸給遠在千里、萬里的對方。由此可見，大數據時代下的數據種類已經慢慢突破了局限性；（3）大數據時代中的數據處理的速度特別快，只要利用網絡，數據傳輸的單位早已從比特/秒上升到兆比特/秒了。同樣還是以“微信”為例，無論是近在眼前還是遠在天邊，只要稍微操作下手機，我們就可以共看同一秒鐘的月亮；（4）信息有效率低。效率低的主要原因是因為數量巨大，就比如在長達一個小時的網絡視頻中，其實真正有價值的片段少之又少，可能是整個視頻的十分之一、百分之一，視頻的利用率相對較低；（5）數據分析難度大。數據數量大、流速快、利用率低等特點決定著數據分析難度不斷加大，需要專業的人員和技術才能對其進行細致化的分析。

2  大數據時代計算機信息技術的發展現狀

信息處理技術是基于計算機的發展而產生的，信息處理技術中包括了信息的傳輸技術、信息的分析技術、信息的加工技術、信息的儲存技術等等。信息處理技術已經被應用到各行各業中，其中應用最廣的便是金融行業、教育行業、建筑行業等。在大數據時代中，對數據進行處理一方面能夠提高海量數據的利用率，另一方面簡化數據，提高人們的生活水平。雖然說，大數據時代的到來是計算機信息處理技術發展的一個必然產物，但大數據的到來也給計算機信息處理技術帶來了諸多挑戰，大數據時代的數據信息量十分巨大，信息的種類和形式也是多種多樣的，這些特點導致了大數據時代中數據處理的難度較大。

2.1  信息存儲技術上的挑戰

信息存儲問題是大數據時代計算機信息處理技術面臨的第一個挑戰。大數據時代信息數據的增長速度飛快，這對信息技術的存儲能力、信息數據的壓縮技術、網絡傳輸能力等都是一次巨大的挑戰，大數據時代信息技術如果想繼續發展，就需要大量對存儲空間、方式進行全面地改革。

2.2  數據安全上的挑戰

其次，網絡數據信息的安全問題則是大數據時代計算機信息處理技術所面臨的第二個挑戰。正如上文提到的，在大數據時代中，數據的數量不僅日益增長，數據的流動量也越來越大。舉個例子來說，你在銀行申請信用卡留下的個人信息往往被各種各樣的資金擔保企業挖掘到，從你辦理信用卡的行為中他們分析出你有用錢的需求，隨即會打電話咨詢你是否需要個人貸款；再比如，你在某婦產醫院生孩子后留下的個人信息，往往會被各種母嬰店、兒童攝影店、早教中心挖掘到，從而每天會給你打各種各樣的電話。雖然這些行為并不是在網絡上展開的，但你個人信息的傳輸卻離不開網絡。另外，隨著淘寶、京東、唯品會等各種購物網站的興起，你在網絡上進行經濟交易的同時，你的個人信息、銀行賬號甚至是密碼都暴露無遺。更有甚至，大數據時代中各種信息收集的專業人士通過對數據的盜取、分析，很容易導致國家和企業的機密泄露。由此可見，在大數據時代中，信息安全往往得到不到保證。

3  大數據時代面臨挑戰的應對策略

面對大數據時代在現如今面臨的挑戰，個人提出兩點應對策略：

3.1  數據存儲系統的改革

大數據時代的數據具有數量巨大的特點，由此可見存儲系統是大數據時代能否和諧發展的關鍵。而傳統的數據存儲系統無論是在性能、效率，還是投資利益、安全方面都遠遠不能滿足大數據海量數據的需求。為此，基于大數據的應用需求，現階段的存儲系統應該從兩個方面進行改革。第一是從數據的存儲量方面改革。“云儲存”是大數據時代中一個炙手可熱的話題。與傳統存儲設備不同的是，云存儲并不U盤，也不是硬盤，而是一個網絡存儲系統，該系統的核心是存儲設備。在百度等搜索引擎中以“云存儲”為關鍵詞進行搜索，會出現無數與“云存儲”有關的信息，包括騰訊云存儲、百度云、阿里云……由此可見，云存儲已經慢慢走進大數據時代了。只有基于“云儲存”概念對現階段的存儲系統進行改革和完善才能進一步保障大數據時代數據存儲量；第二為了提供可靠的大數據存儲服務，現階段不僅要無限增大數據的存儲能力，更重要的是要引入冗余信息來提高存儲系統的容錯能力。其基本思想便是在系統中為每一個數據對象建立若干個相同的副本，把這些副本分散存儲在不同的節點上，當遇到某個數據損壞或失效而無法正常使用時，可通過訪問最近的存儲點來獲取與原件安全一直的數據備份。如此一來，只要數據對象中還有一個存貨部分，分布式存儲系統就能一直正常運行。

3.2  提高數據安全防范

首先，要加強個人控制。在任何情況下，網絡服務的經營者、社交媒體都應該賦予消費者安全權，使得消費者有權知悉他們通過網絡收集自己的個人信息。網絡服務經營者必須給消費者闡明收集消費者個人信息的種類、原因、用途以及在何種條件下刪除數據或者刪除數據中消費者的身份信息。另外，網絡經營者必須要明明白白地告知消費者是否與第三方分享消費者的個人數據以及分享的目的等；其次，要從技術上提高信息的安全性。計算機信息處理技術中有這樣一個系統，用戶根據自己的意愿通過其瀏覽器向網站發送“Do Not Track”信號。當用戶一旦選擇了“不同意”選項時，在任何情況下，網絡經營者都不可以跟蹤用戶的瀏覽記錄。除了以上DNT信號外，還可以增強其他的隱私技術，比如加密工具的使用、政策工具的使用、過濾工具的使用以及匿名工具的使用；第三，給用戶建立在線刪除信息的鏈接。作為網絡信息的終端者，個人必須擁有刪除數據的權利。在現代網絡社會中，存在一個飽受爭議的名詞，即“人肉”。也就是利用現代信息技術，將傳統的網絡搜索轉變成人找人、人問人的關系型網絡社區后的，這個過程可以用“一方呼應，八方支援”八個字來形容。換句話說，某個人的信息一旦在網上公開，傳播的速度和范圍是不可預估，不可控制的。而建立個人信息刪除鏈接，這是個人隱私權的一個重要保障。如果影虎隱私明顯大于鞏固利益時，個人有權刪除數據從而保護自我。

總而言之，計算機信息技術的發展為對數據處理和分析帶來了巨大的變革。為此，我們要正視大數據時代背景下的計算機信息技術，既要善于借助機遇深入挖掘大數據這個大金礦，又要敢于正視挑戰，加強信息技術的完善，繼而為社會的迅速發展提供強有力的信息技術保障。

本文來源：《企業科技與發展》：http://www.007hgw.com/w/qk/21223.html