大數據時代下計算機軟件技術分析

◆孫盛暉

安全模型、算法與編程

大數據時代下計算機軟件技術分析

◆孫盛暉

（號百商旅電子商務有限公司 上海 200060）

在信息時代，數據成為最為寶貴的資源。我們的生活中已經被數據所包圍，各種數據信息充斥生活的各個角落。在這樣的背景下，對于計算機軟件數據處理和服務水平提出了更高的要求。計算機在實現功能和服務過程中，軟件是其基礎性設施。在大數據時代下，計算機軟件應用水平與數據的處理關系有著密切的聯系，要想在此環境中提高計算機軟件的技術，就必須有效實現軟件的數據化以及智能化，不斷擴展計算機軟件在大數據時代的應用范圍。本文主要探討在大數據時代背景下，計算機軟件開發的應用技術，希望給相關研究人員以借鑒和參考。

大數據；計算機；軟件技術

大數據時代的到來，必然給計算機軟件的應用帶來一定的沖擊，同時也給計算機開發應用指明了方向，提供了更多機遇。在當今時代背景下，我們需要將計算機軟件技術與大數據處理和應用技術相互結合，使得人們的生產生活方式以及工作思想能夠產生極大的變化，優化工作狀態，同時能夠整合數據，對于目前的計算機軟件開發技術進行不斷的升級轉型。要想不斷提升計算機軟件在大數據時代的發展，提高軟件數據處理能力，需要對計算機軟件技術進行不斷的創新，對各種服務進行完善和升級，以便于提高計算機軟件的數據服務能力，這樣一來在進行大批量數據處理時，才能夠保證整個系統的準確性以及穩定性。

21世紀以來，計算機軟件在我國迅速推廣利用，尤其是隨著移動互聯網客戶端的普及，各種計算機軟件層出不窮，形成了具有特色的計算機軟件開發和應用的理論體系。隨著信息時代的發展，網絡數據成為一種寶貴的資源，大數據已然成為影響人們生產生活的代表性名詞，虛擬技術以及云計算技術突飛猛進，使大數據得到了廣泛的發展，諸多計算機方向優秀人才以致力于此進行研究，取得了令人矚目的成果。隨著移動互聯網的普及，海量數據在網絡中生成，為大數據的處理提供了相應的數據技術。海量數據需要用相應的工具進行分析和處理，采用更為高效的方式進行篩選，同時還要能夠發覺信息背后的價值。數據挖掘主要是利用計算機軟件來進行海量數據處理，這是一般的計算機軟件所無法達到的功能，經過處理之后的海量數據能夠生成相應的邏輯關系變化，利用回歸分析或者是其他參考性結論，來為人們決策提供科學化的依據，同時能夠發現數據之間蘊含著內在聯系，不斷優化各個環節的流程，使得信息資產能夠得到有效的增值。借助于計算機軟件的海量數據處理能力，能夠更好促進人們思維方式以及生活方式的轉變，有助于推動社會生產力的進步，給人們更多的數據價值。

1 重要性分析

目前全球經濟正在面臨深入的轉型，相較于傳統的生產生活的模式，在生產中利用計算機軟件會有效提高勞動效率，創造更多的經濟效益，因此以計算機軟件為代表的信息處理系統是社會經濟發展進步的重要推動性因素。在商業管理領域以及制造業生產領域，需要有效結合計算機軟件的特點并進行有效的運用，這是企業在新時代不斷提高自身核心競爭能力的重要手段。隨著信息大數據時代的到來，計算機軟件在進行信息數據處理以及整合后的作用愈加凸顯，重要性逐漸上升。利用計算機軟件去處理這些海量的數據，再經過自身的整合以及加工，充分進行提煉內部工作信息，能夠分析出數據之間的關聯，然后查出背后所隱藏的關系，發現重要的商業價值，能夠為各行各業的發展提供準確的指導以及科學化的建議，以后促進商業領域以及制造業生產領域的發展，能夠進一步推動社會生產力的進步。

隨著我國計算機技術的不斷普及，在商業領域，制造業生產領域都逐漸意識到智能化的計算機軟件信息處理技術在實際工作中所蘊含的顯著價值。目前主要的政府科研以及企業辦公機構為了儲存自身的數據，并為下一步工作做好基礎，需要建立完整的數據庫，增強對數據的保存以及分析能力，不斷重視數據的研究工作。這也在一定程度上能夠提高公共資源的利用效率，使得人們生活便捷性日益增加。大數據時代能夠使得計算機軟件在數據分析以及處理工作中發揮更為重要的作用。

2 在大數據時代下計算機軟件技術的主要應用

在大數據的時代背景下，利用各個專業的數據庫，借助于計算機軟件能夠將內部所蘊含的海量數據進行分析，同時找到他們之間的內在的聯系，進行提煉，挖掘內部有價值的商業數據，或者是對其他決策價格的數據進行匯總，這樣能夠為行業發展或者是政府決策提供明確的方向，以提高決策的效率。比如說一家大型的超市，能夠借助于顧客消費記錄購買記錄，對于顧客的消費能力以及意愿經過計算機軟件進行大數據處理和分析，這樣就能夠計算出顧客購買比較多的暢銷品，在后期進貨過程中，可以多增加此類商品的供應。也可以利用銷售人員對此商品加大推廣的力度，以乘勝追擊的方式不斷提高銷售產量。隨著智能化時代的到來，新型計算機軟件將成為推動社會進步的重要力量，有效增強社會生產能力。

2.1 虛擬應用

虛擬是目前計算機軟件的核心技術之一，相較于傳統的實體資源，網絡資源數據具有虛擬性，因此加強虛擬技術的管理是提高計算機軟件數據處理能力的重要方向。借助于虛擬技術能夠實現對大數據資源的優化處理，保障數據資源的處理效率，同時還能夠提高用戶的靈活性。虛擬技術如今取得了廣泛的研究成果，借助于計算機軟件處理大數據資源，結合虛擬技術能夠有效完善軟件的各項功能，虛擬技術與計算機軟件技術之間進行相互的融合，能夠產生更多的可能性，給計算機軟件帶來質的飛躍。

2.3 云端存儲技術

云端存儲技術現在已經得到了廣泛的運用，它能夠打破傳統技術時間以及空間的限制，用戶只要具有終端連接設備以及網絡就能夠隨時對儲存在云端的材料進行下載或查閱，這種先進性是傳統設備、傳統軟件所無法實現的，因此從數據發展的前景上來看，云端的存儲技術是革命性的突破。云端存儲技術可以借助于單個存儲單位，也可以借助于他們所構成的整體，通過多功能的協同作用，有效實現合作的功能，進而實現對整個信息系統資料的存儲和加工。在大數據時代，借助于云端存儲技術，能夠有利于用戶存儲資料，給用戶帶來更為便捷的信息存儲服務，提高信息利用的透明度以及便捷性，在大數據信息的處理中是非常關鍵性的一環。借助于云端存儲技術能夠對海量數據進行在線分類以及整合，能夠有效提升數據的整體利用效率。

2.3 信息安全技術

在大數據時代下，計算機軟件所處理的信息呈爆炸式增長趨勢，大量數據信息之間具有明顯的關聯性，這些關聯性可能會造成微妙的變化，給計算機用戶來一定的安全風險，比如說計算機軟件可能受到病毒性的攻擊，被竊取內部信息，造成信息的泄露。因此為了有效提升對計算機軟件用戶的安全性管理，相關計算機軟件技術人員需要定期對信息數據系統進行升級，以提高安全防衛的水平。互聯網是一個開放的平臺，在大數據時代，每一個計算機客戶端都離不開互聯網的支持，因此很容易受到外部非法程序或者是其他病毒程序的攻擊。為了有效保證用戶的信息安全，計算機軟件技術需要充分發揮防火墻的作用，采用有效措施來抵擋外部非法程序的入侵，提高自身對大數據攻擊的應變能力，增強對非法程序的辨別與阻擋能力。

2.4 計算機軟件大數據分析處理所需要注意的問題

計算機軟件進行大數據的分析和處理，可以從商業應用以及企業管理兩方面來進行實施，提高企業生產以及商業管理的效率，不斷提升決策的科學性以及合理性。下面從以下幾個方面進行闡述：

第一，關于商業運營的活動。我們還是以某一家超級大型商場作為案例，對其商業活動進行深入的探究。商場導購員可以利用導購平臺對用戶的需求進行實時解決，有效完善在過程中所遇到的各類問題，從而提高整體的工作效率與質量。將商業運營活動與計算機軟件進行充分的結合，能夠有效提升商業運作效率，同時還能夠提高企業的核心競爭能力。

第二，對于企業管理軟件的解決。在企業管理軟件數據分析過程中，更加側重于管理決策，因此數據的收集和整理就成為非常重要的一方面。這就要求我們做好數據的抽樣以及開發探索工作。數據抽樣主要是指在產品生產或者是其他商業活動中選擇樣本的過程，樣本數量一般采用隨機抽取的形式，要使得樣本具有代表性。在獲得樣本之后，相關技術人員需要對樣本進行統計和分析，以制定后續的開發以及推廣方案，這一種信息管理模式有助于提高生產以及銷售的效率。在進行數據測量的過程中，可以借助于計算機軟件將具有代表性的樣本進行配對和組合，有效提升上門采集的效率。數據的開發探索主要是指對于所采集的數據進行分析，特別是一些異常數據以及較為密切的關聯數據，通過對數據分析來指導企業進行生產和運營，提高企業領導者對于數據的感知程度。在探索過程中也可以借助于計算機軟件，增強數據處理的準確性以及指向性。

3 計算機軟件在大數據時代應用的時所應該注意的問題

3.1 在信息層面上

可以利用SPSS軟件，對數據進行預測分析，不但能夠找出運營管理中的問題，還能夠指明運營管理的方向，進而能夠提供更為便捷的工作平臺。比如說在一些通信公司中，利用計算機軟件可以對客戶資料進行整合的同時研究用戶的行為與習慣，這樣才能夠制定出符合客戶需求的相關產品。大數據分析在這些步驟中起到關鍵的作用，能夠有效推動這些產業的發展。

3.2 有效解決企業所面臨的運營管理問題

借助于計算機數據處理軟件，能夠將企業所掌握的客戶資料進行有效的風險分析，并且尋找出運營管理中所存在的問題，與此同時利用大數據規律還能夠為企業提供更有價值的參考依據。在其中需要注意以下幾點內容，第一，需要注意抽樣。抽樣主要是要選擇具有代表性的樣品，要準確對樣品的容量進行定位，從而能夠確保抽樣的科學性以及結果的合理性；第二，開發程度。借助于開發程度，需要有效探究開發的方法，從而對數據進行有效的分析，需要加強對數據的認知程度，在開發過程中做好數據的導入以及整合過程，需要學會利用計算機軟件來解決這些問題，從而能夠有效提升計算機軟件的開發效率；第三，要做好修改，計算機軟件開發過程中，要隨時根據人們的反饋來對于數據信息進行修改，以實現產品編碼的轉換，為量化做準備；第四，可以通過模型技術，使得所預測的內容更為精確化，幫助企業制定相應的解決方案，有效促進企業的經濟效益。同時也可以利用模型評定技術得出相應的數據，對數據進行最后的評定，借助于數據挖掘人員能夠有效開發數據管理的新模式，也可以利用可視化技術，對所整理的數據進行圖形化處理，以實現動態化的圖形數據表現形式，加深人們對于整個數據信息的了解程度。

4 結束語

隨著信息科學技術的不斷發展，大數據時代給計算機軟件開發與應用提供了更多的機遇與挑戰，需要借助于大數據分析與處理技術，不斷提高軟件的信息數據處理能力，從而使得我國信息產業邁向新的臺階。

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[2]康樂樂.基于計算機軟件技術下在大數據中的應用研究[J].信息通信，2020（03）：154-155.

[3]楊將.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].電子技術與軟件工程，2020（04）：39-40.