浅谈计算机软件技术在大数据时代的应用

张 华

（大庆师范学院 计算机科学与信息技术学院，黑龙江 大庆 163000）

随着计算机技术的不断发展及完善，其在各领域中的应用变得日渐普遍。计算机技术的开发与应用对各行业传统的经营管理模式产生了巨大冲击。处于大数据时代的各行各业都在积极谋求管理模式的转型。相关研究表明，若是在企业的生产管理中能够对计算机技术进行科学合理的应用，将提升企业生产效率及管理水平。因此，如何在大数据时代正确应用计算机软件技术已经成为了这个时代的重要命题之一。

1 我国计算机软件技术发展现状

随着信息化的深入推进，各行各业都充分认识到了计算机软件技术的优势，计算机软件技术在社会生产中的地位也日渐提升。不少企业、机构为了实现更好的发展，纷纷加强了存储与数据库的相关研究工作，该举措无疑是给社会及公众提供了更大的便利。现阶段大数据已经成为计算机软件技术发展的重要趋势。所谓大数据就是指巨量资料，就是给用户提供海量的数据及相关资料。依靠大数据可以对网络数据进行整合，从而使用户享受到更为优质的服务。大数据具备较强的洞察力及决策力，可以对流程进行优化，这些优势决定了其可以在互联网中对数据库进行扩充，在数据库扩大的同时实现了积累数据的逐渐增多。相关调查显示，现阶段我国大数据总量已经突破10亿T容量的大关，照此发展速度突破20亿T容量大概只需要五年时间。大数据时代的到来给计算机软件技术的发展提供了巨大的空间，对提高社会效益及经济效益有巨大的促进作用。大数据作为物联网、云计算之后的又一次重大技术改革，往往意味着政府公共关系、企业管理、人才培养等方面都需要面临全新的挑战。

2 大数据时代计算机软件技术的相关应用

大数据时代的应用核心指的是在大量数据中找到相应规律，依据与客户需求一致的使用特点，来开展相应的设计、生产及服务等内容。大数据时代计算机信息处理的关键技术主要包括以下三种。

2.1 虚拟化技术

虚拟化技术主要是依据虚拟资源来进行管理，与此同时，会对这些大数据内部资源进行相应的优化配置。通过虚拟化技术的合理使用，可以在提升信息处理效率的同时保证用户的操作能够具备较高的灵活度。目前，虚拟技术备受研究机构及企业青睐，该技术不但能够在计算机中得以体现，在公众的日常生活中也有体现，2015年被称为是虚拟技术元年。在大数据中融入虚拟技术，可以提升虚拟技术的科研高度，更重要的是通过大数据对虚拟软件功能进行完善，大大有利于虚拟技术的创新及未来发展。

2.2 云储存技术

现阶段云储存技术的使用十分广泛，该技术打破了时空界限，只要用户能够将网络终端设备连接至网络，就可以随时对云储存中的内容进行查阅、下载，这是传统储存方式根本做不到的。云存储作为一个由多个储存单位构成的整体，它可以集结多种功能完成协同工作，进而完成资料的存储。大数据时代出现的云储存技术可以为用户提供更便捷的信息服务，其作为大数据时代信息处理过程中的重要环节，可以对海量信息进行科学的分类、整合。

2.3 信息安全技术

各种数据在大数据时代的影响下，都会存在某些关联。这种数据之间的微妙联系可能会对信息数据造成不良影响。为了提升数据集群的安全水平，工作人员要注意对整个数据管理系统网络进行科学调整。互联网作为一个开放性平台，容易遭受木马、病毒等威胁，但是大数据及云技术又需要依赖互联网进行，在这种情况下，信息安全技术不可或缺。虽然说同西方发达国家相比，我国的网络信息技术起步较晚，但是我国的安全技术如今已经可以在国际中排到中上游的位置。大数据应用的日益广泛使得我国计算机软件技术在未来发展过程中还会遇到更多挑战。因此，就需要各行业依据自身发展特点及问题制订出更合理、更符合自我发展的方案，对数据处理技术进行不断完善，从而提升数据的真实性及有效性。

3 计算机软件技术发展过程中的注意事项

3.1 信息通信

通过使用IBM SPSS预测分析软件可以有效解决客源流失的问题，可以对行业运营方面存在的问题制定切实可行的解决措施。Netezza网络分析加速器作为IBM最新的研发成果，可以给企业提供更加便捷的平台，并且为相关行业运营决策的制定提供必要的帮助。例如：在通信行业中，工作人员需要依靠计算机软件技术对大量的客户资料进行分析整理，通过总结客户习惯就可以制订出最符合客户需求的服务方案。通过大数据分析可以帮助相关行业实现经济效益及社会效益的双重提升。

3.2 商业运营

笔者以动物园运营为例来探讨商业运营。动物管理人员通过使用即时功能平台可以即时了解访问游客及商务信息，从而便于管理人员对动物园运营情况进行全面掌控。因此，通过计算机软件技术的合理使用，可以推动商业经济的发展，保证企业能够在激烈的社会竞争中占据一席之地。

3.3 企业信息解决方案

企业管理软件主要可以在风险分析、客户资料获取与保护、网络销售以及企业破产预测等方面进行应用。在大数据时代，为了给企业提供给更优质、更专业的方法，其数据挖掘环节可以从以下几个方面进行重点突破。

3.3.1 抽样

抽样就是指在产品生产过程中抽取样本数据，这些样本数据往往要具备代表性，例如：测试集、验证集及训练集等。工作人员对样品容量进行相关定位之后，将有利于产品的开发及利用。选择样本容量的标准可以定位为：样本要具备足量的重要的信息且具有代表性，最主要是对样品进行分析与操作较为方便。在抽样过程中涉及的处理工具往往有数据导入、粘贴、合并、选择及统计。

3.3.2 开发及探索

开发及探索主要是指工作人员通过采用异常值、关联性及趋势性的方式来对数据进行分析，以此来提高人们对于数据的认知程度。在开发及探索环节若是合理使用计算机软件可以提升开发、探索的工作效率。该过程涉及的工具往往有统计报告、变量选择、变量聚类等。

3.3.3 修改

工作人员将模型选择作为目标，通过使用建立、选择及转换变量的方法来对数据进行修改。在修改过程中使用的相关工具有变量转换、产品编码转换及缺失处理等。其后，还需要对数据进行分析。这样修改步骤才算是正式结束。

3.3.4 模型

通过使用模型相关技术可以对结果的准确性及可靠性进行保证。该步骤在企业决策中占据着十分重要的地位，因为其可以在保证产品质量的同时，促使企业获得更大的经济效益。模型这个步骤所使用的工具及技术有决策权、网络资源、线性及逻辑回归，等等。

3.3.5 定位

定位主要是通过评定技术与模型对比，在得出评定数据的同时需要对数据进行详细的分析与剖析，从而做出最终评定。在数据挖掘过程中，相关工作人员应该在大数据时代不断探索新的运作方式，通过对数据整合、分析、反复观察及核实来为数据的准确性提供保障。同时，为了保证工作人员能够清楚地观察到数据动态，可以在可视化基础之上选用相应的可视化工具，这样在丰富数据表现形式的同时，加深了工作人员对数据的理解。

4 计算机软件技术在大数据时代面临的挑战

计算机软件技术在大数据时代中有了用武之地，其对国民经济、公众生活的影响也是越来越大，但是其还是面临不小的挑战。大数据时代，计算机的运转容易受多种因素影响，需要随时面对众多攻击；同时，由于大数据时代的数据较为繁琐，容易在存储或者使用环节出现数据泄露的问题；最后，恶意攻击较多，有不少黑客会侵入计算机。上述问题都是大数据时代计算机软件技术所面临的挑战，需要相关人员对计算机软件技术进行逐步的完善，才能从根本上解决这些问题，计算机软件技术才能在大数据时代中发挥更大的作用。

5 结 语

大数据时代，计算机软件技术发展可谓是十分迅猛，其应用领域也变得更加广泛。在大数据时代对计算机软件技术进行科学合理的利用，可以降低运行成本、提升信息处理的效率。虽然说现阶段我国的计算机软件技术还存在诸多不足，但是随着科研人员的努力，我国计算机软件技术的未来发展一片光明。

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