计算机软件技术在大数据时代的应用研究

李蓓 广东省湛江市地震局

大数据时代下，计算机技术的应用转变了人们传统的生活与工作方式，且在市场日趋激烈的现阶段，企业若要实现良好的运作与发展，就必须以计算机软件技术为支撑，不仅有助于节约人力物力，同时还有助于提升工作效率，实现企业运营方式的科学化与专业化。该研究主要分析与探讨大数据时代对计算机软件技术的有效应用。

1 计算机信息处理技术的发展概述

1.1 计算机信息处理技术的作用

大数据下，计算机信息处理技术对相关技术理论进行了有效融合，通过分析、传输与监测等方式正确处理相关数据，从而获取更多新内容。计算机信息处理技术主要在企业管理数据库中应用。计算机信息处理技术的发展，在很大程度上转变了以往办公方式，提升了办公人员的公务处理能力与办公效率。

1.2 大数据处理的技术体系

首先，大数据采集、传输技术。应创建计算机数据分析在大数据获取环节。有效采集工作所需数据后，计算机通过软硬件对大数据进行设置与操控。采集数据的过程，也是大数据分析、归类与整理的过程。通过协调运作才可根据次序协调繁琐的数据流程，并根据传输协议将数据传输至网络网络终端。

其次，大数据归档保存技术。现阶段网络用户通过影音视频文件收集内容，该虚拟化信息载体所打造的数据量相当庞大，对计算机信息存储能力造成严重影响。传统数据存储中，因为对象数据量比较小，不需要具有较高性能的计算机存储空间与硬件单元。但大数据大多要求计算机软硬件性能和互联网存储效率较高。因此，信息处理存储技术必须持续研发更多新途径，以为大数据稳固存储提供重要保障。

再次，大数据信息安全保护技术。对具有目的性的信息安全体系进行创建与完善，加强信息安全性建设与专业人员综合技能，使专职人员信息安全体系执行能力和适应能力得到不断提升，加强关于大数据安全技能的分析。信息安全保护技术需有效监控大数据下的数据容量和结构变动情况。此外，也许有效监管大数据信息，转变以往数据存储方式，加强信息泄露查找环节，从数据写入、读取到转换，均必须深入探寻问题，并极力填补信息漏洞。

2 大数据时代对计算机软件技术的应用

大数据时代下计算机软件技术的应用流程是：首先，获取数据信息。通过信息采集终端、网络、优盘以及磁盘等方式收集信息源；其次，数据分析。分析所收集的数据并加以分类；再次，数据过滤。根据数据一致性过滤缺失值或无效值的数据，保留有价值数据；第四，挖掘数据。通过计算机运算等技术对数据间所存在的逻辑关系进行分析，进而挖掘数据本身的附加价值；第五，呈现数据。应用结构图表现数据信息；第六，数据交互。采用数据控制与操作等方式，确保用户可以探索与控制数据，从而实现复杂数据和工作人员间的及时交互。从根本上说，大数据时代应用核心主要在于在众多数据中查找规律，以此寻找符合用户需求的特征展开设计、服务与生产，大数据时代下应用计算机信息技术的重点在于：

2.1 虚拟化技术

虚拟技术指的是依照虚拟资源展开管理，也可优化配置大数据资源，在提升信息处理效率过程中，使信息处理灵活度得到不断提升。

2.2 云存储技术

多个存储单元共同组成云存储，云存储是多个功能联合的一种协同工作。从根本上说，大数据时代的云存储技术便于海量信息的有效解决，计算大量信息数据也是大数据时代下处理数据的一个重要环节。

2.3 信息安全技术

各种数据信息在数据时代下存在一定关联性，该关系间所存在的影响能够在某种程度上威胁着数据，必须对数据管理系统进行合理调整，以此不断提升数据集群间的安全水平。今后发展中，若想提升大数据信息安全性，应该大力发展信息安全技术。尽管我国应用大数据的时间比较短，然而却有着较大的应用效果，目前大数据已升级为社会发展的必然趋势，并获得大众的支持与认可。今后社会发展中，计算机软件技术还会面临更多挑战，所以需要我国各行各业依照自身情况制定与自我发展相符合的方案，从根本上改革数据处理技术，使大数据时代下对计算机信息技术的应用更为有效、真实。

计算机软件技术的应用需从以下环节入手：①信息通信环节。通过IBM SPSS预测软件尽可能的降低客源流失率，从行业运营期间寻找问题，以此为其提供更为方便、快捷的发展平台。比方说，通讯行业需通信运营商利用计算机软件技术整理客户资料，在诸多信息中心对现阶段的发展趋势进行分析，再向企业提交这些资料，以提升企业的经济效益；②企业信息解决问题。通过企业运营管理系统合理解决客户风险分析、资料获取和雇员流动等相关问题，依照大数据时代特征将更多有效方法提供给企业，在数据开发方面具体分为五个方面：（1）抽样。抽样指的是产品生产期间选择代表性比较强的产品当作样本，对所选样本容量进行实时定位，确保样本具有代表性，由此便于后期分析和操作；（2）开发。采用开发与探索等相关方法分析数据，加深企业对数据的认识，数据开发期间通常会涉及数据合并、导入以及选择等诸多步骤；（3）修改。以创建、选择的方式修改数据集，在修改期间会涉及产品编码、变量转换等问题，再依照对应数据实施分箱操作；（4）模型。对模型的利用目的是确保预测结果具有可靠性与准确性，该步骤在制定企业解决方案方面具有重要作用，对提升经济效益具有促进作用；（5）评定。所谓评定技术，其实就是先对比模型，再通过人员认真分析，数据挖掘期间，技术人员将更多新方式开发出来，分析和整合数据，由此保证信息准确性。用户在可视化工具中可寻找数据并通过图形表示，有助于直观、深刻了解数据动态。除此之外，SAS/EM还包括对流程图评分、对执行结果考察等特殊工具。

3 总结

总而言之，我国计算机软件技术的迅猛发展，在数据采集、存储和分析等领域成效极为突出，在计算机软件技术持续推进过程中，也在很大程度上提升了我国部门和企业的综合效率，企业生产模式实现数据化与自动化，此为大数据时代的优势所在，不断完善计算机软件技术的重要作用，是加强经济收益与提高企业运作效率的重要保障。大数据创新实现了计算机的信息化处理，不仅提升了信息处理效率，同时也有助于降低企业生产成本，而且对我国计算机软件技术的发展也极具重要意义。