计算机软件技术在大数据时代的应用

文/梁利亭，三门峡职业技术学院

关键字：计算机软件技术；大数据时代；应用

大数据时代是一个全新的科技时代，计算机技术的应用令人类传统的工作和生活方式得以改变，在竞争如此激烈的市场中，一个人企业要想有良好的发展，则应以计算机技术作为核心技术，这样既节省人力物力，还提高了工作效率，使企业的运营方式更加科学、更加专业。由此可见，大数据时代的来临，为计算机软件处理技术的提升迎来了新的篇章，也因此极大的提升了社会经济效益。

1 计算机软件在大数据背景下的发展现状

从一定程度上来看，大数据是较模糊的数据在不同来源、形式下形成较多数据信息被称为是大数据，在我们日常生活和工作过程中获得的大数据信息进行分析并将其转为工作中具有一定使用价值的信息，能够帮助企业做出正确选择，发挥大数据优势，能够改变传统商业模式价值，确保社会经济实现可持续性健康发展。对于从事相关行业工作人员来说，其是科学发展的重要推动者，需要结合我国实际发展情况与国际发展进行紧密联系，能够不断转变和创新自身工作理念，能够站在不同受众的角度上满足其个性化需求，能够利用大数据对目前计算机的软件框架进行优化分析。随着近年来国内经济建设的发展以及科学技术水平的提升，计算机软件应用和大数据之间越发关系密切，很多企业不仅能够认识到在日常工作过程中计算机软件的重要性，同时也逐渐加大了对于计算机软件和投资开发力度。除此之外，基于大数据背景下大量的信息储存读取方面也给人们带来了较大便利，利用大数据优势能够快速进行用户信息的收集读取。

2 计算机软件的应用

2.1 虚拟化技术

云计算技术经过了长期阶段的发展，具有一定的优化配置，空间储存占有率低，资源利用率高等，为国内计算机行业发展创新指明方向，能够对所有物理基础框架进行虚拟设计实现科学布局计算，确保虚拟化技术能够在硬件平台上实现稳定运行。信息化技术是近年来一种新型计算工具和重要的管理技术，在具体实际应用过程中是以数据中心作为核心，能够为人们提供数据信息储存应用分析，当前经过了不断创新发展云计算技术与网络技术的推动下，已经由数据中心转为虚拟数据中心，目前腾讯云推出新型服务器搭载虚拟平台，该平台的应用能够为人们提供更加高效高质量的云服务。根据有关数据显示，目前腾讯云推出的服务器可借鉴云服务器的经验，并实现硬件性能的优化，改革，能够提升抵御风险和预测风险的能力，为平台运行提供稳定基础，同时腾讯云能够应用软件虚拟平台对数据收集分析，计算储存等，使系统实现优化升级，成为具备安全性和灵活性的虚拟软件，极大程度上提升了资源利用率，使系统运行实现更加本地化，同时也能够降低软硬件开发成本，为更多的用户带来高质量的功能体验。

2.2 云存储技术

该技术是基于互联网前提下的一种重要组成技术，同时也是对云计算技术的发展应用。

随着物联网时代的快速发展，在此过程中产生的数据也日益增多。人们将数据用于储存在本地磁盘中，但基于物联网背景下面临的数据较多，传统储存技术无法满足实际需求，经各行业数据储存研究表明，目前处于物联网背景下产生的非结构化数据量已占总存储量的75%以上，与此同时，同时大量信息需要庞大储存成本作为支持，很多企业在计算机软件应用过程中需要花费大量成本，随着云储存技术的发展，因储存技术能够对原油储存模式进行优化完善，避免企业在储存过程中会受到黑客肌肉造成不良损失，提高数据储存过程中的安全性解决过去储存空间较小，磁盘浪费等问题，帮助企业能够完善，数据储存性能降低，由于拓展磁盘导致的生产成本，同时也能够为企业实现可持续发展提供重要的技术支持，目前新上线的5.0金山云盘通过私有云盘，蓝光储存进行融合，打造蓝光云一体机，利用光磁混合的方式能够对数据信息进行分成，储存该一体机的应用能够彻底解决过去数据储存空间量较小，占用率高，成本高的问题，有利于提高数据存储的寿命，而且数据存储的安全性也有所提高，充分满足不同领域数据备份和安全性的高要求，同时会能够满足不同用户对于云储存的个性化要求工作人员还需要在储存系统上进行不断的优化升级处理，以提高系统的响应能力，确保云储存系统实现可持续性安全运行。

2.3 信息安全技术

信息安全技术就大数据背景下是信息共享时代，每个数据之间都会存在时刻联系的关系。而受大数据的影响，很多用户会选择云端进行自然信息的处理，储存这些数据具有一定关联性，如果没有实现销售管理将会给企业或者个人带来数据安全问题所以，如何在保证用户使用软件安全快捷的同时，促进应用软件的进一步提升，确保数据安全，基于当前大数据背景下，这也是软件开发商面临的问题，从目前信息安全角度上来看，采用私钥和公钥双重加密方式已得到国内众多软件研发人员的广泛支持和认可。但因受大数据时代来临的影响，由于数据快速增多，在实际运行计算机软件时，信息的安全性也面临较大挑战，因此作为计算机软件开发商来说需要紧跟时代步伐，对各行各业大数据背景下，所表现出的特点进行深入分析，采取因地制宜的方式进行软件研发，能够制定不同行业的软件以满足企业使用要求，只有足够重视数据信息的安全性，才能确保企业利益的最大化，同时也为大数据背景下，经济社会稳定发展给予技术支持。

3 在大数据中运用计算机软件技术

3.1 信息通讯

传统在信息收集过程中需要依据用户的需求时间针对性数据收集，不仅花费大量的人力，物力，同时也需要耗费大量精力进行数据的查阅，通过访问、调查的方式进行数据收集，从收集信息的整个过程上来看，不仅收集过程复杂，而且周期也长，另外，收集到的数据信息也无法保证其准确性，甚至于有些信息参考价值非常低。随着大数据时代的到来，为企业需要运算和存储海量数据提供了极大的便利。如，国内一些大型通讯公司，包括移动、互联网公司，采用IBM研发的数据分析预测软件，能够对企业运营过程中存在的问题并进一步分析研究，这不仅给企业运营的完善和改进提供了技术支持，而且通过这种人性化平台的设计和应用，确保企业能够利用此平台对用户资料的整合和分析，充分掌握不同受用群体及用户的喜好和习惯，便于企业针对不同用户的需求，制定出具有针对性、人性化的服务措施。

3.2 商业运营

计算机软件在企业商业运营当中被广泛应用，并从一定程度上提升数据，在企业在数据收集方面的能力也给企业开展企业业务活动带来便利，比如在图书馆中，在未使用智能软件前要想准确获取某些收集资料，需要花费较大时间进行寻找，从一定程度上浪费时间精力，而且如果图书馆管理不当，时间一长会有书籍丢失现象的发生，那么相对于企业来说，将损失惨重。然而当应用计算软件之后可满可结合用户需求，在这段时间内快速找到相对应的文件书籍，并将收集信息储存在计算机数据库中，不仅能够提升工作效率，同时也能够为客户提供便利，根据数据信息的分析，能够帮助客户和企业增进合作关系，提升企业的整体效益。

3.3 企业信息解决问题

企业运营管理软件的应用可为企业高效的进行客户信息资料的获取、风险分析及企业人员流动等情况。经过调查研究表明，目前国内在大数据计算机软件开发时，主要依托软件开发公司，能够对企业内部资料管理软件进行开发应用，在基于分析用户资料和预测风险的基础上，逐渐探索系统优化技术，以此来推动企业的健康发展。根据大数据时代的特征，结合企业的实际需求，软件公司会为企业提供更新、更好的方法。而在数据信息的开发过程中可分为五个部分：一是抽样。所谓抽样，就是严格按照企业发展的要求，在产品生产过程中，选取其中最具代表性的作为样本，当然样本的容量可进行定位选择，但必须保证具有代表性，这样便于对企业用户资料的分析和处理。二是开发。利用开发、探索的方法对用户数据信息进行分析，这样能够加深对用户信息的进一步了解和认识，便于在开发过程中，对所涉及到的数据进行合并、选择以及导入等步骤，帮助企业快速了解不同客户的消费观念和习惯。三是修改。人们可以通过用户户资料的选择与创建，来修改数据集，而在修改过程中可能会遇到一些变量转换等问题，然后再根据所有信息进行分箱操作。四是模型。利用模型的最终目的是为了预测结果更加可靠、准确。同时，软件开发商在在不违背协议的前提下，能够将企业信息处理模型用于不同行业中，这一企业数据模型的应用，不仅为企业数据信息处理提供技术支持，还可有力的推动企业的经济效益。五是评定。评定技术的应用，首先与企业数据模型进行详细的对比，然后由设计人员进行深入分析，在数据挖掘中相关设计人员应对数据的分析与整合开发发新的方法，才能确保数据信息的安全性。在可视化的工具中，用户可以将所需数据信息找到并以图形的方式表现出来，这样设计人员将对数据信息的实时动态有更加直观、深入的了解。除此之外，SAS/EM还具备有特殊的工具，其中主要包括有，对流程图进行分析操作的工具以及用于考察研究结果的工具等等。

3.4 机器学习

在计算机软件更新发展过程中，不能仅借助大数据机器人，同时还需要与多种新型技术进行融合，能够借鉴新技术的优势，为计算机软件开发应用提供帮助，相比大数据技术来说，与其他新新机器进行学习融合对于软件兼容性方面有积极的促进作用。第一，计算机软件开发者在收集和整理大数据过程中，能够对大数据原理进行掌握，了解数据之间的属性，第二对于软件开发者来说，在掌握机器学习工具后，能够充分发挥大数据的优势，对数据信息进行整合和处理，完成大数据汇总，能够发挥企业中数据信息管理的综合效益。

3.5 计算机软件面临的安全性问题

从目前软件安全性角度上来看，基于大数据背景下软件应用面临的很多挑战，由于智能机软件与我们日常的生活工作紧密联系，同时也会被外加黑客侵入，套取客户信息提供便利，再加上在运行计算机软件时无法排除受到外界因素影响，因此给予数据背景下需要强化计算机软件安全性稳定性研究，这也是目前相关技术人员高度重视的问题之一。只有彻底解决影响软件应用的不利因素，才能够显著提升计算机软件的兼容性，安全性，稳定性，确保在大数据背景下计算机软件功能在社会经济发展中的优势充分体现出来。

此外，在数据通信管理体系中，利用计算机软件技术能够显著提升工作效率，且该技术也在行业数据通信项目中得到了应用，尤其是在数据预测分析中该技术具有较广的应用性，该技术能够融合大数据分析机制，并对客户的行为进行分析，将其作为基础数据预测前提，构建相对完整的客户行为监管机制，进而能够有效减少客户流量，并为企业数据通信管理全面构建良好通信平台。比如目前園内通信市场中三大通信行业实际上就是借助计算机软件技术对客户信息进行准确分析，进而能够集中分析并判断客户的消费行为，需求以及相关数据，并根据结果制定比较符合人性化的数据通信管控模式，并为企业获得更大的经济效益。在内部数据开发过程中，计算机软件技术能够实现市场扩展，并充分发挥数据的价值，能够对企业经营管理工作进行合理指导，并将资料数据作为分析，全面系统性分析人员流动以及企业所面临的经营风险等，基于这种情况下可不断完善企业内部数据开发流程，并确保数据在监管中的效率。在数据抽样管理中，实际是指企业经营管理过程中，需要将具备一定研究价值的信息作为样本，构建相对完善的分析体系，并进一步维护企业的管理模式，在这一过程中尤其需要做好数据搜集，并能够为后续分析数据信息奠定基础，以便更好的开展数据开发，满足客户对于企业信息的需求程度，实现数据信息合并的综合选择。

4 小结

综上所述，基于大数据背景下能够为大数据和计算机软件融合提供便利，对于软件开发人员来说，应站在大数据时代背景下计算机软件的开发与应用现状的角度上，改变过去软件开发思路，能够使人们接受大数据能够推动这个软件实现较大程度的开发应用，综合分析计算机软件在各个领域中的应用前景，向大数据、云存储方向发展，将大数据的创新和改革让计算机处理海量信息变为可能，这样不仅提高计算机信息处理的效率，同时也会相关企业降低了一定的成本。同时，也相信未来在众多专业人员的共同努力下，我国计算机软件技术的发展会迈向一个新的台阶。