摘要：随着科学技术的不断发展，人类社会已经进入大数据时代，计算机技术也取得长足的进步。在大数据背景下，计算机信息处理技术的应用范围更加广泛，计算机信息处理技术为人们的日常生活带来了极大的便利。然而，在实际应用过程中，数据处理技术还存在着诸多问题，如数据处理缺乏一定的规范性、信息处理缺乏一定的科学性等。基于此，文章首先介绍了大数据和计算机信息处理技术的概念及特征；其次，分析了大数据背景下计算机信息处理技术应用存在的问题；最后提出了一系列优化计算机信息处理技术的对策，以期能够为我国相关研究提供积极性参考建议。
　　关键词：大数据；计算机；信息处理技术
　　中图分类号：G633.67文献标识码：A文章编号：1673-8918（2023）39-0115-04
　　一、 引言
　　随着我国社会经济的快速发展，人们生活水平得到了显著的提升，信息技术也得到了飞速的发展。计算机信息处理技术作为信息化时代发展的重要技术手段，对人们生活、工作、学习等方面产生了非常重要的影响。在大数据背景下，计算机信息处理技术已经成为计算机科学研究中一项非常重要的研究方向。基于此，文章将从大数据背景下计算机信息处理技术的主要优势以及具体应用进行分析，以期促进计算机信息处理技术在我国社会发展中更好地应用。
　　二、 大数据和计算机信息处理技术的概念及特征
　　随着互联网技术的发展，在互联网时代背景下，网络数据信息的处理与分析工作变得越来越重要。大数据是指在传统数据基础上，增加新的数据类型和维度，使其在容量上实现倍增。目前，大数据主要包括传统数据和结构化数据两种形式，其中结构化数据指的是数据库、电子文档、图像等形式；而传统数据主要是指文本、音频、视频等形式。从大数据的特征来看，其具有以下特征：第一，数量巨大。大数据主要是指以网络为媒介，以计算机技术为基础的海量信息。第二，类型多样。大数据当中既有传统意义上的数字信息，也有结构化数据和非结构化数据等类型。第三，来源复杂。大数据当中既有来自互联网的信息数据，也有来自企业、政府等各个行业的信息数据。第四，价值密度低。大数据当中既有大量的文本信息和图片信息等数字化信息，也有大量的音频、视频等非数字化信息。第五，速度快。在大数据当中可以通过数据挖掘和分析来预测未来发展趋势。因此，在大数据背景下，计算机技术在其中扮演着重要的角色。基于此背景下，应该积极探究大数据技术在计算机信息处理中的应用策略，使计算机技术更好地服务于社会经济发展。
　　三、 大数据背景下计算机信息处理技术应用存在的问题
　　虽然大数据时代下计算机信息处理技术得到了较好的应用，但仍然存在诸多问题，主要表现在以下几个方面：第一，大数据背景下计算机信息处理技术存在安全性问题。数据在计算机系统中进行传输，如果传输过程中出现错误，将会导致大量数据丢失，甚至会引起系统瘫痪。如果系统中存储的数据出现安全问题，将会影响大数据信息处理的准确性和完整性。
　　第二，计算机信息处理技术存在滞后性。大数据时代下计算机信息处理技术得到了良好的应用，但仍有部分企业在实际发展过程中对计算机信息处理技术的应用不够重视，导致企业发展过程中缺乏专业人才支持，无法对新技术进行有效应用。同时在大数据背景下，计算机信息处理技术在实际发展过程中所涉及的领域和范围也在不断增加，如果企业对新技术不能进行有效应用将会影响企业发展。由于缺乏专业人才的支持，大数据背景下计算机信息处理技术存在片面性。大數据背景下计算机信息处理技术在应用过程中无法对所有数据进行有效分析和处理，企业在实际发展过程中需要投入大量资金用于维护和更新设备，增加了企业运营成本。
　　第三，企业信息化建设与大数据发展不匹配。在大数据背景下计算机信息处理技术得到了良好的应用，但仍有部分企业在发展过程中缺乏对信息化建设的重视程度和资金支持，导致信息化建设与大数据发展不匹配。同时在大数据背景下计算机信息处理技术应用过程中对信息安全问题缺乏有效的管控，使企业在实际发展过程中面临一定的安全隐患。
　　四、 大数据背景下的计算机信息处理技术分析
　　（一）云计算技术
　　云计算技术是一种新兴的技术，是将许多计算机系统集成在一起的一种新型计算方式，其特点在于可以让计算机系统的资源共享，通过网络可以进行计算，且无须担心计算机系统的存储容量不足的问题。云计算技术可以为用户提供丰富的应用程序，同时在用户需要使用相关程序时，可以通过网络来进行获取。在大数据背景下，云计算技术将会是未来发展的趋势，在云计算技术中将会有大量可供人们利用的资源，其中包括存储空间、网络基础设施以及安全和维护系统。在云计算技术中还包含了许多管理人员和计算机系统的知识和经验。但是云计算技术还存在一些缺点和不足之处。首先，云计算技术目前还没有统一的标准，在不同地区和国家所使用的云计算技术标准不同，这样就会给人们提供不了统一、便捷和安全的服务。其次，虽然目前人们对云计算技术非常关注，但是对这项技术所带来的实际应用并不了解，很多用户在使用这项技术时不知道该如何进行操作。最后，在云平台中存储数据量较大时，容易造成计算机系统运行效率降低。由此可见，云计算技术在未来发展过程中还需要不断完善和发展。除此之外，我国有关部门应该根据实际情况来对云计算平台进行不断优化和改进，使其能够符合用户需求。同时国家也应该加大对云计算平台建设资金方面的投入力度，使其能够更好地适应我国大数据背景下所应用的云计算技术。
　　（二）数据挖掘技术
　　数据挖掘是一种对数据信息进行挖掘、归纳、分析和利用的过程，而在大数据背景下，数据挖掘技术的应用范围也越来越广，其应用程序也越来越复杂。在计算机信息处理过程中，数据是一种非常重要的信息资源，如果不能将这些数据充分利用起来，就会浪费大量的人力、物力和财力。而数据挖掘技术就是将这些数据进行挖掘和处理，从而有效地提高信息的利用价值。数据挖掘技术是一种成熟的信息处理技术，其能够对大量的数据进行有效分析和利用。在对数据进行挖掘的过程中，需要注意以下几点：首先，数据采集。在对数据进行挖掘之前，需要对海量的数据进行采集，如果不能将这些数据采集完整，将会影响数据挖掘效果。其次，数据分析。在对数据进行分析之前，需要对与数据相关的信息进行提取和处理，从而可以使数据挖掘程序更好地利用这些数据。最后，数据挖掘结果。数据挖掘技术在对大量的数据进行分析时会发现其中存在的规律和特征。在对海量的数据进行挖掘之前需要将其进行分类和整理，通过这种方法可以使数据挖掘结果更加精准。数据挖掘技术主要包括聚类、关联规则挖掘、分类和回归等技术，在大数据背景下还可以利用信息系统中已有的知识来发掘新知识。