加强与云计算技术的整合。针对软件开发不足问题，相关人员需加强计算机信息处理技术与云计算技术的整合。云计算技术可为计算机信息处理技术的海量计算，创设大数据平台，无需利用多个硬件设施，即可高效完成海量数据计算工作，还可与相关业务整合，提高产业运行效率。以华为云政务大数据为例，华为企业将政府数据部门的各项数据为基础，设计以政务资源、财政经济、城市运营为核心的大数据服务平台，利用云计算技术构建服务平台架构，为政府部门决策、提供惠民服务提供帮助。制定完善安全管理机制。针对“大数据”时代出现的安全问题，相关单位需制定完善安全管理机制，引入多元安全技术手段，如保密技术、隐蔽技术与认证技术等。其中，保密技术可提升信息的安全防护等级，避免机密信息泄露，常用方式为信息隐藏、网络信息隔离等，配以单位的用户权限设置，保护信息安全；隐蔽技术常用于版权保护与隐蔽通信等领域，可将大数据信息隐藏于互联网，避免信息被盗取或泄露；认证技术可避免大数据的内容、序号等信息被篡改[3]。
加强计算机信息人才培养。大数据的发展前景广阔，教育机构与相关单位需加强信息人才培养，为计算机信息处理技术的进步与拓展应用提供支持。各大高校信息专业可开设大数据专业课程，用于分析大数据时代发展特征、大数据技术与计算机信息处理技术，丰富学生的理论知识，并通过项目实训，强化其实践素养，使其具备大数据相关工作的能力。就相关单位来说，可根据业务大数据的处理要求，组织岗位人员参与培训，培养其大数据意识与专业素养，实现计算机信息处理技术的有效应用。
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