大数据时代下计算机软件技术分析

◆孙盛晖

安全模型、算法与编程

大数据时代下计算机软件技术分析

◆孙盛晖

（号百商旅电子商务有限公司 上海 200060）

在信息时代，数据成为最为宝贵的资源。我们的生活中已经被数据所包围，各种数据信息充斥生活的各个角落。在这样的背景下，对于计算机软件数据处理和服务水平提出了更高的要求。计算机在实现功能和服务过程中，软件是其基础性设施。在大数据时代下，计算机软件应用水平与数据的处理关系有着密切的联系，要想在此环境中提高计算机软件的技术，就必须有效实现软件的数据化以及智能化，不断扩展计算机软件在大数据时代的应用范围。本文主要探讨在大数据时代背景下，计算机软件开发的应用技术，希望给相关研究人员以借鉴和参考。

大数据；计算机；软件技术

大数据时代的到来，必然给计算机软件的应用带来一定的冲击，同时也给计算机开发应用指明了方向，提供了更多机遇。在当今时代背景下，我们需要将计算机软件技术与大数据处理和应用技术相互结合，使得人们的生产生活方式以及工作思想能够产生极大的变化，优化工作状态，同时能够整合数据，对于目前的计算机软件开发技术进行不断的升级转型。要想不断提升计算机软件在大数据时代的发展，提高软件数据处理能力，需要对计算机软件技术进行不断的创新，对各种服务进行完善和升级，以便于提高计算机软件的数据服务能力，这样一来在进行大批量数据处理时，才能够保证整个系统的准确性以及稳定性。

21世纪以来，计算机软件在我国迅速推广利用，尤其是随着移动互联网客户端的普及，各种计算机软件层出不穷，形成了具有特色的计算机软件开发和应用的理论体系。随着信息时代的发展，网络数据成为一种宝贵的资源，大数据已然成为影响人们生产生活的代表性名词，虚拟技术以及云计算技术突飞猛进，使大数据得到了广泛的发展，诸多计算机方向优秀人才以致力于此进行研究，取得了令人瞩目的成果。随着移动互联网的普及，海量数据在网络中生成，为大数据的处理提供了相应的数据技术。海量数据需要用相应的工具进行分析和处理，采用更为高效的方式进行筛选，同时还要能够发觉信息背后的价值。数据挖掘主要是利用计算机软件来进行海量数据处理，这是一般的计算机软件所无法达到的功能，经过处理之后的海量数据能够生成相应的逻辑关系变化，利用回归分析或者是其他参考性结论，来为人们决策提供科学化的依据，同时能够发现数据之间蕴含着内在联系，不断优化各个环节的流程，使得信息资产能够得到有效的增值。借助于计算机软件的海量数据处理能力，能够更好促进人们思维方式以及生活方式的转变，有助于推动社会生产力的进步，给人们更多的数据价值。

1 重要性分析

目前全球经济正在面临深入的转型，相较于传统的生产生活的模式，在生产中利用计算机软件会有效提高劳动效率，创造更多的经济效益，因此以计算机软件为代表的信息处理系统是社会经济发展进步的重要推动性因素。在商业管理领域以及制造业生产领域，需要有效结合计算机软件的特点并进行有效的运用，这是企业在新时代不断提高自身核心竞争能力的重要手段。随着信息大数据时代的到来，计算机软件在进行信息数据处理以及整合后的作用愈加凸显，重要性逐渐上升。利用计算机软件去处理这些海量的数据，再经过自身的整合以及加工，充分进行提炼内部工作信息，能够分析出数据之间的关联，然后查出背后所隐藏的关系，发现重要的商业价值，能够为各行各业的发展提供准确的指导以及科学化的建议，以后促进商业领域以及制造业生产领域的发展，能够进一步推动社会生产力的进步。

随着我国计算机技术的不断普及，在商业领域，制造业生产领域都逐渐意识到智能化的计算机软件信息处理技术在实际工作中所蕴含的显著价值。目前主要的政府科研以及企业办公机构为了储存自身的数据，并为下一步工作做好基础，需要建立完整的数据库，增强对数据的保存以及分析能力，不断重视数据的研究工作。这也在一定程度上能够提高公共资源的利用效率，使得人们生活便捷性日益增加。大数据时代能够使得计算机软件在数据分析以及处理工作中发挥更为重要的作用。

2 在大数据时代下计算机软件技术的主要应用

在大数据的时代背景下，利用各个专业的数据库，借助于计算机软件能够将内部所蕴含的海量数据进行分析，同时找到他们之间的内在的联系，进行提炼，挖掘内部有价值的商业数据，或者是对其他决策价格的数据进行汇总，这样能够为行业发展或者是政府决策提供明确的方向，以提高决策的效率。比如说一家大型的超市，能够借助于顾客消费记录购买记录，对于顾客的消费能力以及意愿经过计算机软件进行大数据处理和分析，这样就能够计算出顾客购买比较多的畅销品，在后期进货过程中，可以多增加此类商品的供应。也可以利用销售人员对此商品加大推广的力度，以乘胜追击的方式不断提高销售产量。随着智能化时代的到来，新型计算机软件将成为推动社会进步的重要力量，有效增强社会生产能力。

2.1 虚拟应用

虚拟是目前计算机软件的核心技术之一，相较于传统的实体资源，网络资源数据具有虚拟性，因此加强虚拟技术的管理是提高计算机软件数据处理能力的重要方向。借助于虚拟技术能够实现对大数据资源的优化处理，保障数据资源的处理效率，同时还能够提高用户的灵活性。虚拟技术如今取得了广泛的研究成果，借助于计算机软件处理大数据资源，结合虚拟技术能够有效完善软件的各项功能，虚拟技术与计算机软件技术之间进行相互的融合，能够产生更多的可能性，给计算机软件带来质的飞跃。

2.3 云端存储技术

云端存储技术现在已经得到了广泛的运用，它能够打破传统技术时间以及空间的限制，用户只要具有终端连接设备以及网络就能够随时对储存在云端的材料进行下载或查阅，这种先进性是传统设备、传统软件所无法实现的，因此从数据发展的前景上来看，云端的存储技术是革命性的突破。云端存储技术可以借助于单个存储单位，也可以借助于他们所构成的整体，通过多功能的协同作用，有效实现合作的功能，进而实现对整个信息系统资料的存储和加工。在大数据时代，借助于云端存储技术，能够有利于用户存储资料，给用户带来更为便捷的信息存储服务，提高信息利用的透明度以及便捷性，在大数据信息的处理中是非常关键性的一环。借助于云端存储技术能够对海量数据进行在线分类以及整合，能够有效提升数据的整体利用效率。

2.3 信息安全技术

在大数据时代下，计算机软件所处理的信息呈爆炸式增长趋势，大量数据信息之间具有明显的关联性，这些关联性可能会造成微妙的变化，给计算机用户来一定的安全风险，比如说计算机软件可能受到病毒性的攻击，被窃取内部信息，造成信息的泄露。因此为了有效提升对计算机软件用户的安全性管理，相关计算机软件技术人员需要定期对信息数据系统进行升级，以提高安全防卫的水平。互联网是一个开放的平台，在大数据时代，每一个计算机客户端都离不开互联网的支持，因此很容易受到外部非法程序或者是其他病毒程序的攻击。为了有效保证用户的信息安全，计算机软件技术需要充分发挥防火墙的作用，采用有效措施来抵挡外部非法程序的入侵，提高自身对大数据攻击的应变能力，增强对非法程序的辨别与阻挡能力。

2.4 计算机软件大数据分析处理所需要注意的问题

计算机软件进行大数据的分析和处理，可以从商业应用以及企业管理两方面来进行实施，提高企业生产以及商业管理的效率，不断提升决策的科学性以及合理性。下面从以下几个方面进行阐述：

第一，关于商业运营的活动。我们还是以某一家超级大型商场作为案例，对其商业活动进行深入的探究。商场导购员可以利用导购平台对用户的需求进行实时解决，有效完善在过程中所遇到的各类问题，从而提高整体的工作效率与质量。将商业运营活动与计算机软件进行充分的结合，能够有效提升商业运作效率，同时还能够提高企业的核心竞争能力。

第二，对于企业管理软件的解决。在企业管理软件数据分析过程中，更加侧重于管理决策，因此数据的收集和整理就成为非常重要的一方面。这就要求我们做好数据的抽样以及开发探索工作。数据抽样主要是指在产品生产或者是其他商业活动中选择样本的过程，样本数量一般采用随机抽取的形式，要使得样本具有代表性。在获得样本之后，相关技术人员需要对样本进行统计和分析，以制定后续的开发以及推广方案，这一种信息管理模式有助于提高生产以及销售的效率。在进行数据测量的过程中，可以借助于计算机软件将具有代表性的样本进行配对和组合，有效提升上门采集的效率。数据的开发探索主要是指对于所采集的数据进行分析，特别是一些异常数据以及较为密切的关联数据，通过对数据分析来指导企业进行生产和运营，提高企业领导者对于数据的感知程度。在探索过程中也可以借助于计算机软件，增强数据处理的准确性以及指向性。

3 计算机软件在大数据时代应用的时所应该注意的问题

3.1 在信息层面上

可以利用SPSS软件，对数据进行预测分析，不但能够找出运营管理中的问题，还能够指明运营管理的方向，进而能够提供更为便捷的工作平台。比如说在一些通信公司中，利用计算机软件可以对客户资料进行整合的同时研究用户的行为与习惯，这样才能够制定出符合客户需求的相关产品。大数据分析在这些步骤中起到关键的作用，能够有效推动这些产业的发展。

3.2 有效解决企业所面临的运营管理问题

借助于计算机数据处理软件，能够将企业所掌握的客户资料进行有效的风险分析，并且寻找出运营管理中所存在的问题，与此同时利用大数据规律还能够为企业提供更有价值的参考依据。在其中需要注意以下几点内容，第一，需要注意抽样。抽样主要是要选择具有代表性的样品，要准确对样品的容量进行定位，从而能够确保抽样的科学性以及结果的合理性；第二，开发程度。借助于开发程度，需要有效探究开发的方法，从而对数据进行有效的分析，需要加强对数据的认知程度，在开发过程中做好数据的导入以及整合过程，需要学会利用计算机软件来解决这些问题，从而能够有效提升计算机软件的开发效率；第三，要做好修改，计算机软件开发过程中，要随时根据人们的反馈来对于数据信息进行修改，以实现产品编码的转换，为量化做准备；第四，可以通过模型技术，使得所预测的内容更为精确化，帮助企业制定相应的解决方案，有效促进企业的经济效益。同时也可以利用模型评定技术得出相应的数据，对数据进行最后的评定，借助于数据挖掘人员能够有效开发数据管理的新模式，也可以利用可视化技术，对所整理的数据进行图形化处理，以实现动态化的图形数据表现形式，加深人们对于整个数据信息的了解程度。

4 结束语

随着信息科学技术的不断发展，大数据时代给计算机软件开发与应用提供了更多的机遇与挑战，需要借助于大数据分析与处理技术，不断提高软件的信息数据处理能力，从而使得我国信息产业迈向新的台阶。

[1]颜涛.计算机软件技术在大数据时代的应用研究[J].计算机产品与流通，2020（06）：25.

[2]康乐乐.基于计算机软件技术下在大数据中的应用研究[J].信息通信，2020（03）：154-155.

[3]杨将.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].电子技术与软件工程，2020（04）：39-40.