大數據時代下計算機軟件技術的應用

魏蓉

摘要：本文通過對現階段計算機軟件行業發展現狀進行分析，總結出大數據時代下計算機軟件的應用開發的領域與重點方向及所要面臨的挑戰，以期為大數據時代下計算機軟件的應用研究提供參考。

[關鍵詞]計算機軟件技術大數據應用研究

大數據的概念是指收集、匯總一定時間內的海量數據，將其全面整合，在其中發現有規律的一面，進而依此來進行決策，但只依靠人力很難完成相關工作，必須借助于電腦等其他信息時代工具來共同完成。在以上的背景下，計算機軟件應該利用信息平臺處理的優勢，幫助企業或國家來對相關大數據進行分析，進而促進社會生產力的進步與國家的經濟發展。目前來看，我國的計算機軟件在大數據的應用處于國際中等水平，與歐美地區的一些國家存在著客觀差異。本文通過研究大數據時代下計算機行業軟件應用開發現狀，分析總結出計算機軟件開發的重點方向，并提出相關改進措施，為大數據時代下我國計算機軟件行業的發展提供理論支持。

1大數據背景下計算機軟件行業發展現狀研究

從嚴格意義上而言，大數據并不是一個定義明晰的術語，所有來自不同來源、以多種格式高速生成的海量數據都被稱為大數據，可以以多種方式定義大數據。大數據的及時獲取和分析，可以轉化為具有重要價值的可操作的洞見，幫助企業和組織提高內部決策能力，并可以通過數據分析創造新的機會，通過改變傳統的商業模式和科學價值，促進科學研究和經濟的發展。

計算機從業者作為國家科技發展的先行者，要做到時時與國際接軌，自身需要具備兼容并包的思想，工作中要及時轉換工作理念，結合大數據時代發展趨勢與市場受眾需求，主動積極的走出舊時代軟件開發的原有框架，立足未來，吸取各方意見，結合不同的角度進行計算機時代的大數據開發工作。隨著我國科學與經濟的不斷發展，兩者的結合越來越緊密，計算機科學促進企業生產的案例也變得越來越多，許多大型企業和國家機關都認識到計算機軟件對于工作的促進作用，投入重金來更新單位的軟件系統。此外，大數據時代使海量存儲與讀取數據這一理念成為現實，給人民群眾的生產生活帶來了極大便利，通過大數據時代來收集用戶數據資料，以網絡為基點來及時調取相關數據，保證用戶辦理業務的實時性、方便性。由于大數據特有的決策、洞察能力，隨著數據存儲技術的不斷優化升級，截至2018年底，我國網絡基站中大數據的總量已經到達10億T，預計未來五年內總容量將會到達20億T，如此巨大的變化勢必會給計算機軟件發展帶來廣闊的空間，以此進一步推動社會經濟的發展。基于此，大數據為計算機行業中關于物聯網與云計算的軟件更新提供了難得的機遇，也為計算機軟件發展、企業項目建立等方面都貢獻了相關力量，將大數據與計算機軟件開發相結合，是計算機軟件發展的必然趨勢。

2大數據時代下計算機軟件的應用

2.1虛擬化技術

虛擬化技術當前計算機軟件的重點應用之一，主要是指以大數據為工具，來進行虛擬資源的內部優化配置管理，以此來達到提高信息處理效率與用戶滿意度的用途。近些年來，虛擬技術在國內外的發展速度越來越快，許多企業與研究院都致力于將大數據與虛擬技術相結合，因為虛擬技術可以直接改善人們的日常生活，例如最近廣受歡迎的VR、AR產業，就是將虛擬技術與大數據相結合，通過大數據技術來總結出廣受人們歡迎的場景，設計出相關的應用界面，借助虛擬現實技術將其展現出來，此舉不僅能夠提高虛擬技術的科研水平，同時有利于虛擬技術的創新與發展，并將所獲的利潤資金繼續投入研發，從而進一步虛擬技術與大數據的發展。

2.2云存儲技術

云儲存技術是與大數據時代結合最為緊密的技術之一，主要是以計算機軟件為端口，以大數據技術為平臺的儲存技術。云儲存的優點是可以改變線下儲存不便的弊端，使用戶可以擺脫時間空間的約束，隨時通過網絡來查看云中已經上傳的內容，并可以實時進行修改與完善。云存儲服務器是由不同地點的多個存儲單元共同構成，以協同工作的方式來實現資料存儲。在大數據背景下，可以通過大數據對于海量信息進行快速的儲存讀取服務，來幫助用戶建立自己的網絡數據庫，為用戶提供更加方便的信息服務。大數據與云存儲技術的結合，是信息時代下數據處理技術的創新，也是計算機軟件發展的必然選擇與前進趨勢。

2.3信息安全技術

在大數據時代之下，許多私人信息都存儲在云端，這些信息彼此間都有著一定的關聯性，例如用戶賬號、用戶密碼等，如何在保障用戶使用便捷性的基礎上，提高軟件應用水平，保證大數據信息的安全性，是當前軟件開發者需要解決的問題。當前采用公鑰私鑰雙加密的方式是我國計算機軟件發展的主要方向，已經得到了國內軟件屆的廣泛認同，但隨著數據量的不斷增多，計算機軟件的安全性勢必會面臨更大的挑戰，因此就需要各行業的軟件開發者針對大數據時代下不同行業的特點，因地制宜的制定出最符合行業發展的方案。

3大數據時代下計算機軟件發展的重點方向與挑戰

3.1信息通信層面

大數據時代也為一些需要進行大量信息運算的公司提供便利，例如國內的幾家通信公司，許多通信公司運用IBM公司所開發的IBMSPSS預測分析軟件來分析行業運營問題，并及時改進行業中的不良狀況，力求為客戶提供更加便捷與人性化的平臺，通信運營商采用IBMSPSS軟件對于客戶資料進行分析與整合，利用收集來的大數據分析不同客戶的不同使用習慣，基于此來制定相關用戶套餐或進行活動推廣，來幫助通信企業來獲得更多的經濟利益，由此可見大數據在信息分析中能夠起到重要的作用，通過計算機軟件來對通信行業的大數據進行分析是計算機軟件未來的應用趨勢之一。

3.2企業信息解決問題分析

當前基于大數據的計算機軟件開發中，多是一些企業所委托軟件公司開發的企業客戶資料運營管理軟件，主要是對于客戶資料進行風險分析，找出其中能改善的方面，以求更好的幫助企業發展。計算機軟件在針對企業信息開發中，應該注意以下幾個問題，首先是抽樣環節，就是對于數據信息進行抽樣處理，從中選擇有代表性的客戶數據樣品來進行分類，實現客戶信息最大化的利用;其次，通過開發、探究的方法，來對數據進行分析比較，此舉有利于幫助企業在最大程度上了解用戶的消費偏好與消費習慣。再次，在了解用戶的消費偏好后，企業會根據用戶的偏好對產品進行修改，使產品更接近于廣大用戶的消費習慣，保證產品質量。最后，在完成企業信息處理的數據模型軟件后，軟件開發者可以在不違反企業相關協議的情況下，將其作為原模型來應用于其他領域，使其最大程度的發揮商業價值，加深開發者們對企業數據商用化的了解程度，促進更多的人開發基于大數據的企業信息處理軟件。3.3機器學習方面

計算機軟件的發展不能僅依靠于大數據，也要與其他新興技術相結合，取其精華，例如將大數據技術與機器學習相融合，這就勢必要求計算機軟件開發者在設計時要考慮到大數據與機器學習的兼容性。一方面，軟件開發者可以從大數據收集、整理等方面入手，了解大數據原理，知道大數據的相關屬性。另一方面，軟件開發者要熟練掌握機器學習工具，通過機器學習來對所收集的數據信息進行匯總整合，掌握大數據時代的信息處理技巧，通過軟件中的機器學習功能來對大數據進行匯總，最大限度利用軟件所收集到的數據信息，發揮其經濟和社會效用。

3.4計算機軟件安全性挑戰

計算機軟件技術在大數據時代除了以上幾點重點應用外，還要面臨其安全性的挑戰，由于當前計算機軟件在人民生活中所占的比重越來越大，難免許多黑客想要惡意攻擊計算機軟件來獲得相關數據，以此謀取利益。此外，計算機的運行也受到多種因素影響，在極端天氣或者主機保存不善時容易出現數據泄露等問題，同時有些網絡公司也會存在內部數據泄漏問題，如最近美國某網絡公司深陷的用戶數據門事件。上述問題都是大數據時代計算機軟件技術發展所要克服的問題，需要技術人員在開發中逐條解決，重點兼顧，最大程度的解決相關問題，使計算機軟件的安全性可以得到保證。

4結束語

隨著大數據時代的來臨，計算機軟件技術與大數據的融合一直是一個熱點話題，這不僅需要軟件開發者改變思路，也要充分考慮到當前社會對于大數據概念的接受程度。同時，隨著當前技術發展越來越快，在現有基礎上推動計算機軟件向大數據、云儲存等技術的融合已經刻不容緩。對此，文章從大數據時代下計算機軟件發展現狀出發，分析計算機軟件向其他領域的應用前景，提出大數據背景下計算機軟件向信息通訊、企業通訊、機器學習等方面的融合路徑，以此進一步提高計算機軟件的技術水平，促進我國信息技術行業邁向新時代。

參考文獻

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