淺談計算機軟件技術在大數據時代的應用

張 華

（大慶師范學院 計算機科學與信息技術學院，黑龍江 大慶 163000）

隨著計算機技術的不斷發展及完善，其在各領域中的應用變得日漸普遍。計算機技術的開發與應用對各行業傳統的經營管理模式產生了巨大沖擊。處于大數據時代的各行各業都在積極謀求管理模式的轉型。相關研究表明，若是在企業的生產管理中能夠對計算機技術進行科學合理的應用，將提升企業生產效率及管理水平。因此，如何在大數據時代正確應用計算機軟件技術已經成為了這個時代的重要命題之一。

1 我國計算機軟件技術發展現狀

隨著信息化的深入推進，各行各業都充分認識到了計算機軟件技術的優勢，計算機軟件技術在社會生產中的地位也日漸提升。不少企業、機構為了實現更好的發展，紛紛加強了存儲與數據庫的相關研究工作，該舉措無疑是給社會及公眾提供了更大的便利?，F階段大數據已經成為計算機軟件技術發展的重要趨勢。所謂大數據就是指巨量資料，就是給用戶提供海量的數據及相關資料。依靠大數據可以對網絡數據進行整合，從而使用戶享受到更為優質的服務。大數據具備較強的洞察力及決策力，可以對流程進行優化，這些優勢決定了其可以在互聯網中對數據庫進行擴充，在數據庫擴大的同時實現了積累數據的逐漸增多。相關調查顯示，現階段我國大數據總量已經突破10億T容量的大關，照此發展速度突破20億T容量大概只需要五年時間。大數據時代的到來給計算機軟件技術的發展提供了巨大的空間，對提高社會效益及經濟效益有巨大的促進作用。大數據作為物聯網、云計算之后的又一次重大技術改革，往往意味著政府公共關系、企業管理、人才培養等方面都需要面臨全新的挑戰。

2 大數據時代計算機軟件技術的相關應用

大數據時代的應用核心指的是在大量數據中找到相應規律，依據與客戶需求一致的使用特點，來開展相應的設計、生產及服務等內容。大數據時代計算機信息處理的關鍵技術主要包括以下三種。

2.1 虛擬化技術

虛擬化技術主要是依據虛擬資源來進行管理，與此同時，會對這些大數據內部資源進行相應的優化配置。通過虛擬化技術的合理使用，可以在提升信息處理效率的同時保證用戶的操作能夠具備較高的靈活度。目前，虛擬技術備受研究機構及企業青睞，該技術不但能夠在計算機中得以體現，在公眾的日常生活中也有體現，2015年被稱為是虛擬技術元年。在大數據中融入虛擬技術，可以提升虛擬技術的科研高度，更重要的是通過大數據對虛擬軟件功能進行完善，大大有利于虛擬技術的創新及未來發展。

2.2 云儲存技術

現階段云儲存技術的使用十分廣泛，該技術打破了時空界限，只要用戶能夠將網絡終端設備連接至網絡，就可以隨時對云儲存中的內容進行查閱、下載，這是傳統儲存方式根本做不到的。云存儲作為一個由多個儲存單位構成的整體，它可以集結多種功能完成協同工作，進而完成資料的存儲。大數據時代出現的云儲存技術可以為用戶提供更便捷的信息服務，其作為大數據時代信息處理過程中的重要環節，可以對海量信息進行科學的分類、整合。

2.3 信息安全技術

各種數據在大數據時代的影響下，都會存在某些關聯。這種數據之間的微妙聯系可能會對信息數據造成不良影響。為了提升數據集群的安全水平，工作人員要注意對整個數據管理系統網絡進行科學調整?；ヂ摼W作為一個開放性平臺，容易遭受木馬、病毒等威脅，但是大數據及云技術又需要依賴互聯網進行，在這種情況下，信息安全技術不可或缺。雖然說同西方發達國家相比，我國的網絡信息技術起步較晚，但是我國的安全技術如今已經可以在國際中排到中上游的位置。大數據應用的日益廣泛使得我國計算機軟件技術在未來發展過程中還會遇到更多挑戰。因此，就需要各行業依據自身發展特點及問題制訂出更合理、更符合自我發展的方案，對數據處理技術進行不斷完善，從而提升數據的真實性及有效性。

3 計算機軟件技術發展過程中的注意事項

3.1 信息通信

通過使用IBM SPSS預測分析軟件可以有效解決客源流失的問題，可以對行業運營方面存在的問題制定切實可行的解決措施。Netezza網絡分析加速器作為IBM最新的研發成果，可以給企業提供更加便捷的平臺，并且為相關行業運營決策的制定提供必要的幫助。例如：在通信行業中，工作人員需要依靠計算機軟件技術對大量的客戶資料進行分析整理，通過總結客戶習慣就可以制訂出最符合客戶需求的服務方案。通過大數據分析可以幫助相關行業實現經濟效益及社會效益的雙重提升。

3.2 商業運營

筆者以動物園運營為例來探討商業運營。動物管理人員通過使用即時功能平臺可以即時了解訪問游客及商務信息，從而便于管理人員對動物園運營情況進行全面掌控。因此，通過計算機軟件技術的合理使用，可以推動商業經濟的發展，保證企業能夠在激烈的社會競爭中占據一席之地。

3.3 企業信息解決方案

企業管理軟件主要可以在風險分析、客戶資料獲取與保護、網絡銷售以及企業破產預測等方面進行應用。在大數據時代，為了給企業提供給更優質、更專業的方法，其數據挖掘環節可以從以下幾個方面進行重點突破。

3.3.1 抽樣

抽樣就是指在產品生產過程中抽取樣本數據，這些樣本數據往往要具備代表性，例如：測試集、驗證集及訓練集等。工作人員對樣品容量進行相關定位之后，將有利于產品的開發及利用。選擇樣本容量的標準可以定位為：樣本要具備足量的重要的信息且具有代表性，最主要是對樣品進行分析與操作較為方便。在抽樣過程中涉及的處理工具往往有數據導入、粘貼、合并、選擇及統計。

3.3.2 開發及探索

開發及探索主要是指工作人員通過采用異常值、關聯性及趨勢性的方式來對數據進行分析，以此來提高人們對于數據的認知程度。在開發及探索環節若是合理使用計算機軟件可以提升開發、探索的工作效率。該過程涉及的工具往往有統計報告、變量選擇、變量聚類等。

3.3.3 修改

工作人員將模型選擇作為目標，通過使用建立、選擇及轉換變量的方法來對數據進行修改。在修改過程中使用的相關工具有變量轉換、產品編碼轉換及缺失處理等。其后，還需要對數據進行分析。這樣修改步驟才算是正式結束。

3.3.4 模型

通過使用模型相關技術可以對結果的準確性及可靠性進行保證。該步驟在企業決策中占據著十分重要的地位，因為其可以在保證產品質量的同時，促使企業獲得更大的經濟效益。模型這個步驟所使用的工具及技術有決策權、網絡資源、線性及邏輯回歸，等等。

3.3.5 定位

定位主要是通過評定技術與模型對比，在得出評定數據的同時需要對數據進行詳細的分析與剖析，從而做出最終評定。在數據挖掘過程中，相關工作人員應該在大數據時代不斷探索新的運作方式，通過對數據整合、分析、反復觀察及核實來為數據的準確性提供保障。同時，為了保證工作人員能夠清楚地觀察到數據動態，可以在可視化基礎之上選用相應的可視化工具，這樣在豐富數據表現形式的同時，加深了工作人員對數據的理解。

4 計算機軟件技術在大數據時代面臨的挑戰

計算機軟件技術在大數據時代中有了用武之地，其對國民經濟、公眾生活的影響也是越來越大，但是其還是面臨不小的挑戰。大數據時代，計算機的運轉容易受多種因素影響，需要隨時面對眾多攻擊；同時，由于大數據時代的數據較為繁瑣，容易在存儲或者使用環節出現數據泄露的問題；最后，惡意攻擊較多，有不少黑客會侵入計算機。上述問題都是大數據時代計算機軟件技術所面臨的挑戰，需要相關人員對計算機軟件技術進行逐步的完善，才能從根本上解決這些問題，計算機軟件技術才能在大數據時代中發揮更大的作用。

5 結 語

大數據時代，計算機軟件技術發展可謂是十分迅猛，其應用領域也變得更加廣泛。在大數據時代對計算機軟件技術進行科學合理的利用，可以降低運行成本、提升信息處理的效率。雖然說現階段我國的計算機軟件技術還存在諸多不足，但是隨著科研人員的努力，我國計算機軟件技術的未來發展一片光明。

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