计算机软件技术在大数据时代的应用

张永福

（山西林业职业技术学院 山西省太原市 030009）

在当今完善的网络技术以及大数据时代背景的外部驱动下，所带来的信息化模式与格局，使得社会生产与发展的方式发生了翻天覆地的变化，计算机技术有力地支撑了各行业信息数据需求。随之而来的，基于当前时代各软件技术的应用范畴也在逐步拓展腾挪。基于大数据时代潮流与趋势，加强数据信息的收集和存储变得越来越重要，有鉴于此，要保持竞争力就需要切实充分增强计算机软件应用方向的效率模式，以利用大数据时代的潮流为契机，在提升网络信息化安全以及信赖程度方向进行拓展，进而配合行业的时代潮流发展。

1 计算机软件技术概述和大数据时代

1.1 计算机软件技术概述

计算机软件技术是指与计算机的正常操作相关的程序、方法、规则、文档和各种类型的数据。作为其内涵技术的重要核心架构，计算机软件技术由诸多语言系统操作组成：应用程序系统、数据库系统、分布式计算机和网格计算、应用程序编程语言、代理技术、操作系统、软件开发和应用程序可移植性、软件安全性等的集成。在普遍技术认知下，计算机软件技术的类型架构还可划分为四类：其内涵分别有过程控制与科学计算，以及人工智能和数据处理四个主要层面。同时，基于计算机软件技术还可以开发满足不同要求的计算机软件，并使人们能够在生活的各个领域使用计算机。我国计算机软件技术的发展一直保持较为迅捷的发展潜力，其应用技术被诸多行业采纳与技术化投产。其最大优点是能够有效的建立起数据库支撑，同时以数据存储作为系统支持便于利用。

1.2 大数据技术概述

基于通常的理解，大数据技术往往被视为新型的技术化手段，其内涵是指，能够处理庞大规模数据群组的一种技术手段。同时正是由于其庞大的数据类型与内容，其所需处理的数据普遍需要计算机技术后台技术支撑。在普通的计算机软件中，无法修复如此大量的数据。同时，这种大数据也称为海量数据，大数据之所以称为大数据，是因为数据量达到1PB 以上。大数据时代的计算机软件技术的不断发展，应用程序数据量不断增加，随之而来的是处理数据以及和运行该数据内容的运营商相关硬件设备，也在随之不断改善，加深技术属性。数据之间联系有着密不可分的实时关联性，其发展内涵都是在社会广泛需求与技术发展中所广泛创造的，大数据与云计算之间存在着相互补充、密不可分的关系。除其他事项外，大数据的特点还在于多样化，快速的数据处理以及存储大量数据的能力。所有计算机中的数据处理和分析，都是基于大数据的应用（如图1所示）。

2 计算机软件技术在大数据时代的应用

2.1 虚拟化技术

图1

虚拟化技术在大数据时代的运用极其广泛，其根本内涵是作为资源管理的一种手段而存在。结合软硬件技术上的突破与应用取得实际成果，进而有效实现软件技术的效率化特征，将技术功能的优化与大数据资源有机结合，规模化、层次化的提升大数据信息的效率，提高满意度。并使得虚拟化技术操作更加便捷高效。一段时间的数据实践表明，随着现如今计算机领域的更新迭代，其架构中的各领域都取得了长足的发展。基于其自身优势，而受到了广泛关注的虚拟化技术，被诸多行业相关的信息技术企业所青睐，针对于虚拟化技术的各领域研究和应用在近年来不断攀升与涌现。

例如随着智能与基建的结合发展，大数据型数字城市作为前沿的探索理念，诸多城市将今后追求信息技术应用目标投向现代化技术。基于计算机数字化内涵的功能与结构，仿真化、GPS 和这些对于城市发展与建设有诸多正面倾向的技术优势。不妨为一种依据城市发展进行模拟良好选择。显而易见，基于计算机技术领域的大数据规划与管理，将对城市的智慧建设与指引有决定性的帮助。 正是由于数字城市所内涵许多分支，其牵扯大数据与计算机领域的诸多方面，在智慧城市技术的运用与探索中，涵盖了广泛大数据和计算机信息综合化模型。使用虚拟化技术将颠覆传统理解下，计算机技术对满足“数字城市”发展所提供的数据支撑。数据信息可以通过更为清晰明朗的多角度立体分类，进而使得城市数据在基于计算机平台中的呈现与管理更为精准。同时战略发展具有积极意义。在目前阶段的虚拟化技术应用中，资源管理领域，主要以管理的虚拟化信息为主。在此延伸领域范畴，基于大数据技术的拓展。某些资源信息处理速度可以得到质的飞跃与解放。同时在目前大数据领域的研究背景下，虚拟化技术的通用性也在逐步得到建议，已经成为大数据资源管理的一项前沿阵地。也正因如此，对该技术分析与探索成为了庞大的互联网公司所青睐的。例如，近年来，社会和经济发展迅速，许多城市正在成为数字城市。虚拟技术和计算机技术的结合可以合理地用于创建未来的城市发展模型，从而可以极大地促进城市管理和城市规划。

2.2 云存储技术

基于传统角度的数据存储，由于软硬件配套的不完善方，往往不可避免的受时间和空间限制的束缚。同时对面向数据收集和分析的过程不够完善，因此无法充分保证安全性和稳定性。数据存储。存储的数据量持续增加，尤其是随着时间的推移。传统手段所需增加数据存储容量极其庞大的，在数据化与计算机时代的今天，这样的储存效能与速度显然是不足的。与最为原始的存储方式相比，容量大、存储效率高等广泛熟知的云技术优点，可以结合一系列计算机硬件的配套设施，将主动权交互之用户端。同时服务器设备所依托的网络客户端可以针对性的提取所需处理的特定化数据信息。同时，可以完善数据传输中效率，使用Internet 加密数据，以提高完整性和可靠性为传输的第一要务。云存储技术在当前与大数据技术结合，紧密而充分的共同发展，可以说在计算机领域的数据结合上，高效地将数据处理的效率提升到了一个符合大数据时代的水平，促进了人们的正常使用。创建云存储系统需要大量的存储系统。云存储的许多媒体存储功能联系密切，技术人员需要共同努力，相互合作。例如，在信息的存储管理中，充分依据智能以及大数据作为工具，进而完成对于数据资源更为完善的分类，向所有数据端口显示存储空间。云存储技术应在大数据时代的背景下使用，通过收集和大数据所管理的效率相较以往得到显著提升，云技术作为大数据资源的重要一环，在整体计算机与数据结合的环境中占据了不可动摇的地位。

2.3 信息安全技术

开放平台Internet 构成了很大的安全风险。各种网络病毒和特洛伊木马不断出现，这是对数据存储和分析的主要安全威胁。因此，有必要加强安全技术的发展，政府机构应集中精力建立大数据信息安全系统，以提供政治和财务支持，以帮助IT 专业人员和技术人员适应当前的社会发展趋势。中国在很大程度上依赖于国外这种技术的发展，并且计算机网络信息的安全性仍然存在许多问题。为了提高数据报告的总体水平，需要不断提高方法和技能。大数据平台通常是开放的。由于当今互联网的飞速发展，互联网给人们带来了便利，并且存在一定的安全隐患。 因此，对于大数据发展而言，技术人员需要加强信息安全技术的使用，以确保数据存储和分析的安全性。

在大数据时代，计算机软件主要使用核心技术来达到数据提取的目的。随着现代化时代的发展，数据分析技术正在不断地通过诸如的计算机软件来实现。分析方法可以分为聚类分析、回归分析和相关分析，通过使用多种分析技术，可以使用支持大数据的计算机软件，本文简要说明一些数据分析。

2.4 聚类分析

聚类分析是一种重要的数据分析方法，已广泛用于航空航天，统计，营销，保险，地理和其他领域。以航空航天科学技术为例，可以对航空航天发射进行模糊聚类分析，并通过建立模糊聚类分析模型来缩短相关参数，从而进行缩短。以实现航空航天工业的起步，例如用于航空航天工业的复合材料的质量检查。其中也有一个聚类分析，尽管聚类分析无法准确确定数据属性，但它可以对参数相似度高的数据进行分类，为数据分析提供帮助。

2.5 相关性分析

关系分析主要旨在通过收集和分析数据来预测和分析事物的相关性。关联分析的另一个名称是关联挖掘。顾名思义，其本质含义是通过分析数据库中的大量数据来确定每个记录之间的关联和关系。通过使用关联分析，可以达到预测事物发生可能性的效果。

3 计算机软件技术在大数据中的应用

3.1 VR虚拟技术

VR 技术的内涵是基于对虚拟资源整合以及大数据下内部数据资源的优化配置来实现的一种技术形式。这提高了信息处理的整体效率，并使用户可以更灵活地工作。

3.2 精准业务管理

结合了大数据的计算机软件技术，在当前运营范畴下的业务管理中发挥着非常显著的作用。通过技术手段的进步，收集分析和存储数据能力都为管理层面的运营提供了更为完善的保障，同时对于后期结算的数据提供创造了有利条件。智能检索系统的发展，使得用户结合计算机软件技术，在大数据的背景下搜索信息的能力得到了显著的加强，与此形成鲜明对比的是传统方法所固有的效率低下。对于大数据的模式而言，其根据所获取的诸多用户信息，结合计算机技术提供有针对性的产品，并可以切实提高业务运营的重点和有效性。大数据作为整体服务的典范，增强了协作创新和科学工作。伴随高效准确的个性化数据服务的同时，也提高了员工服务效率。在公司的业务运营中，数据信息可以存储在公司的数据库中，以便公司以后可以更加便利地使用它。在大数据环境中有效地应用计算机软件技术可以为公司和用户提供极大的舒适感，并且可以为维护公司与客户之间的关系，为改善公司的经济利益做出重大贡献。

3.3 信息收集

在传统的数据信息获取过程中，有针对性地进行信息获取。获取各种书籍信息需要花费大量时间和精力。另外，通过调查和访谈收集相关信息。从整个数据信息获取的角度出发，从程序的角度来看，不仅周期长而且非常复杂，收集的数据信息也不能保证其准确性，甚至信息的参考价值也不高。随着计算机软件技术的发展和Internet 的普及，人们在收集数据信息的同时，已经大大改变了收集数据信息的方式，数据收集方法不再是单一的方法，大大提高了数据收集的效率和准确性。此外，公司在收集数据信息时的内容将更加全面，而不仅仅是收集客户和市场信息。为了使公司的数据库内容不断扩充，技术人员还必须收集有关产品销售，公司内部等方面的数据信息。

3.4 数据分析

计算机软件技术的一项重要应用是执行准确而全面的数据分析，为公司的数据分析和基于信息化决策战略导向，进而提供完善的大数据与技术支持，推进技术的升级。

4 结束语

在大数据时代的背景下，计算机网络技术的应用取得了飞速的发展和进步。它对社会的发展以及日常生活和工作的改善产生巨大影响。随着大数据时代的发展，计算机软件技术的规模化应用对降低信息时代下的总体运营成本，以及提升层次化的信息处理效率大有裨益。同时，在今后的发展规划与探索中，计算机软件技术作为应用性极强的专业技术，仍然有很大的改进空间，技术人员需要结合时代背景不断创新，着眼于探索改善各方程序应用的内容和形式，进而基于大数据时代满足社会的基本需求，并在实际应用中不断完善与拓展。