摘要：随着信息技术、计算机技术等快速发展，其已经被广泛应用到社会各行各业，不仅方便着人们的生活，也促进了社会生产力的提升。计算机网络技术在当下也处于快速变革的阶段，并且一些新兴的技术也在改变着我们的生活，本文对计算机网络技术革新进行探究，望为相关研究者提供支持。
关键词：计算机网络；发展；变革
1 引言
如今，大数据技术在计算机信息系统中的应用日趋成熟，且逐步演化为主流发展趋势。应用大数据技术可以通过计算机信息系统分析事物的演变进程，进而不断提升知识层次。由此可知，全面探究大数据技术在计算机网络信息管理中的实践应用具有实际意义。
2 大数据时代的界定
随着科技的迅速发展，大数据时代来临，并且伴随着云计算技术的普及和互联网技术的应用，人类已经正式步入了数据时代。那么究竟什么是大数据呢？所谓大数据就是因为无法在一定时间范围之内对数据进行采集、分析和整理，在对数据进行处理的过程当中是否需要借助新的处理模式能够使信息更加多样化。大数据一般有以下基本特征：数据量大、数据种类多、数据中信息量的价值高、数据处理速度快以及数据的准确度高，根据大数据的这五个特征，大数据已经渐渐应用于各个领域，如军事、政治、教育等。因此大数据在具体的应用过程中除了可以接触到海量的信息之外，还可以对一些非结构化的并且不能用传统方式进行处理的数据进行合理的处理，便于探索不同因素不同数据之间的相关性，为制定科学合理的对策提供支持，且这些对策具有科学性和实证性。大数据不仅是科技，它更是一种价值观念和思想观念，大数据的运用可以帮助人们在应用的具体过程中改变人们对生活的认知，在处理同样的事情用到大数据的思维时产生不一样的解决办法，改变传统的思维方式，帮助人们把因果关系转变为相关关系，世界上的万事万物都是有联系的，通过大数据思维，有利于人们探索新知识，增长自身的智慧，提高办事效率。
3 大数据的核心技术
3.1 数据收集技术
在大数据的整个生命周期中，数据收集是首要环节。根据映射规约（MapReduce）对大规模数据集的并行运算可知，大数据的采集主要是通过管理系统、WEB信息系统、物理信息系统及科学实验系统这四部分实现的。
3.2 数据存取技术
根据大数据的类型，采用对应的技术路线，主要包括如下三类：第一类，大规模大结构化数据；第二类，半结构化和非结构化数据；第三类，结构化与非结构化混合数据。
3.3 数据处理技术
针对不同数据集合的结构形式，如文件、XML树、关系表等，突出数据的异构性。对于各类异构的数据集而言，要实现集成处理与整合处理，将来自于不同数据集合的数据信息整合成一个新的数据集，为查询与分析提供便利条件。
3.4 数据挖掘技术
当下，尽管现有的数据挖掘技术与机器学习技术已取得了良好的应用成效，但仍需进一步完善，还需全面开发数据网络挖掘、特异群组挖掘与图挖掘等新型数据挖掘技术。突破以用户为基准的数据连接模式，使大数据挖掘技术兼顾网络行为分析、用户兴趣分析与主观情感分析等内容。
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4 大数据技术在计算机网络信息管理中的应用
4.1 实现技术创新
在日益激烈的行业竞争中，各行各业都在寻求创新与突破，希望能够获得更加长远的发展。大数据在“互联网+”进程中的应用，很大程度上为中小企业提供了技术支持，创设了良好的发展环境，极大提升了其生存几率。对于传统行业而言，其自身在发展进程中积累了非常多的数据资源，而大数据变革对其造成了强烈冲击。以互联网金融为例，大数据能够有效保护各类数据，而金融机构所涉及较多的机密性数据，因此对于互联网金融机构而言，数据的重要性不言而喻，在网络共享平台，如何确保数据的安全性，防范用户信息、负债信息、业绩报告等数据丢失、泄露情况，是金融机构亟待解决的问题。同时，这些信息数据直接关系着互联网金融信贷业务风险，以往传统的数据处理技术在面对当下多样化数据来源、复杂的数据类型、海量数据等数据特征时，处理起来显得力不从心，也无法提供精准的风险分析，加大了行业数据风险的发生。大数据技术则能够有效解决风险防控这一难题，通过开展更加全面的数据收集，获得更具真实性和价值的数据，并进行精准的风险预测，找出海量数据中的风险点，分析出这些数据背后潜在的风险信息，为风险防控提供更加有效的数据依据，帮助互联网金融机构制定和实施有针对性的风险管理措施，从而更好地规避风险。此外，借助大数据分析技术，互联网金融机构还可以进行市场交易模式的识别，分析市场信息，从而提高金融机构的市场敏感度，以便能够及时调整发展战略，适应不断变化的市场环境，创造更多的经济价值。
4.2 建立核心信息区安全防护系统
在大数据时代下，数据的量之庞大是非常惊人的，而且相当复杂。对于涉及到公共财产的金融行业来说，保障金融信息的数据安全是非常重要的一个问题。数据结构化能够对保障数据的安全开发起着至关重要的作用，能够有效地判断出哪些是非法入侵信息系统的数据。核心信息区是金融行业所有活动的基础，包括了金融行业信息服务群组和网络管理。这个区域是非常重要的，并且该区域对安全性和业务连续性有着极高的要求，同时还具有管理复杂、封闭性强等特点，该区域的安全与否将会对金融信息系统的稳定运行产生非常重要的影响。因此需要检测违反信息安全要求的行为，在入侵行为对系统发生攻击之前，通过监测防御系统将入侵攻击进行驱除，以保系统安全。
4.3 及时进行病毒查杀，保证网络环境安全
在大数据时代背景下，计算机网络的开放性，直接为网络病毒的传播提供了便利条件。我们在使用计算机的过程中，病毒一旦对计算机展开了攻击，我们的电脑程序及所存储的资料文件会受到严重破坏，甚至是丢失。为了避免这一安全问题，我们在使用计算机的过程中，切记要定时进行病毒查杀，提前做好预防，防止计算机网络环境受到严重破坏。在分析计算机网络安全的问题中，应该重视防范网络病毒。我们要在计算机上下载相应的杀毒软件，每天使用电脑前要利用软件进行网络安全的检测，并定时进行查杀。这样，可以在很大程度上扼杀病毒。在使用计算机时，有些网页会不定时的蹦出一些广告或信息，我们不能轻易点开。因为，这些信息可能携带病毒。这些举措可以从根本上保护电脑网络的安全。
5 结束语
综上所述，伴随时代的发展与科技的进步，大数据技术逐步拓展应用到各个行业领域，其在网络信息管理中优势突出，这有效增大了网络安全系数，进而推动了现代化信息产业的良好发展。
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论文作者:1付晓婕,2牛春丽
论文发表刊物:《基层建设》2019年第26期
论文发表时间:2019/12/18
标签：数据论文; 技术论文; 沈丘县论文; 计算机网络论文; 互联网论文; 信息论文; 风险论文; 《基层建设》2019年第26期论文;