基于大数据环境下计算机软件的应用
2020-12-01王旭华
王旭华
(山西交通职业技术学院信息系 山西省太原市 030031)
在现代信息技术高速发展背景下,需要高度重视科技创新,运用现代化的技术手段保证经济发展的质量全面提高,计算机技术已经成为人们日常生活和工作中最得力的工具。在大数据时代发展下,行业竞争变得日益激烈,企业必须深入探究计算机软件技术的实际应用,将数据信息进行全面分析与处理,总结相关的技术优势,保证企业资源得到有效整合,摆脱传统的生产管理方式,为社会经济的发展做出重要保障。
1 大数据环境下计算机软件常用技术
1.1 云存储服务技术
数据存储是大数据技术的重要前提,与传统数据存储技术,相比较而言,云存储服务能够提高存储效率和存储容量,还可以根据不同的信息内容自动分类形成不同的数据存储领域,云存储服务节省了大量硬件成本,方便快捷,具有协调性、综合性等多种功能[1]。云存储技术,可以使数据信息快速整合,保证存储的整体效率,为大数据技术的全面发展与应用作出重要贡献。
1.2 信息安全技术
信息安全是确保信息稳定存储的重要前提,在海量数据信息中,受到外部病毒木马攻击,黑客等各种不安全隐患的影响,很容易造成数据信息大量泄露,引发诸多的安全隐患。其中很多互联网平台开放度非常高,不同领域的数据信息联系非常紧密,一旦受到任何信息泄露的可能就会给经济的发展造成巨大冲击。当前我国的互联网信息安全技术依然处于被动防御状态,无法针对病毒木马黑客攻击进行积极主动的甄别。在今后,大数据技术快速发展的背景下,要充分整合大数据技术的特点,学习发达国家的信息安全技术防御体系总结经验,为海量数据信息安全稳定作出重要保障[2]。
1.3 虚拟化技术
虚拟化技术是资源管理的重要组成可以对各种海量的数据信息进行优化配置,也能够根据不同的场景作出应有的贡献,可以显著降低资源管理成本,提高数据资源存储的效率,还能够增强数据的可拓展性和可行性,提高企业研究的整体效果。在数据资源存储管理的过程中,运用虚拟化技术可以减少人力。物力财力的投入,保证经济效益的全面发展。
2 大数据环境下计算机软件技术的实际应用
2.1 通信领域的应用
大数据技术在商业通信领域中应用非常重要,可以确保各种通信技术的快速发展,利用海量数据信息能够针对不同的用户群体画像总结消费模型,制定相应的营销策略保证用户满意度全面增强。在商业通信领域中应用计算机软件技术,可以为消费者制定个性化的服务,满足消费者的日常行为需要,不断激发消费者的消费欲望。还可以利用网络分析加速器,对系统的运行效率进行全面检测,及时制定相应的解决方案[3]。
2.2 商业领域应用
计算机软件技术在商业领域中的应用可以使企业内部进行全面优化,完善人员组织结构。在电子商务企业中利用各种数据信息的管理可以及时处理相关的数据,采取线上线下相融合的方式,满足消费者的实际需求。用户信息管理搭建大数据网络平台,帮助用户查询信息。还能够通过电脑手机等客户端,对消费者的具体情况进行实时控制,增强消费者粘性。
2.3 企业信息解决方案
在大数据环境下计算机软件还能够为企业的发展作出重要的参考依据,管理人员利用大数据技术可以对相应的数据资料进行深入准确的挖掘,保证信息评估准确。例如:企业管理人员可以对企业的营销水平进行全面挖掘。对市场信息以及相关的风险进行准确评估,优化数据收集整合的相关策略,保证计算机软件技术进行全方位优化,增强计算机计算的整体效果[4]。
在企业信息解决时,通常通过计算机软件用于欺诈侦测、雇员流动、客户获取、市场细分、风险分析、网络销售等多个环节。按照大数据时代的发展特征,结合企业挖掘的需求,提出SEMMA 的方法。数据挖掘整体过程包括5 个阶段,第一阶段(Sample),需要选择具有代表性的样本数据,包括足够的样本信息,方便对样本数据进行全方位操作。针对数据导入、合并、粘贴、过滤等多样化的方式对数据信息进行加工。第二阶段(Explore),对数据信息进行关联探索分析其主要的异常数据,增强对数据的准确认知,在数据处理时包括统计报告试图探索变量选择等多个方案。第三阶段(Modify),通过模型作为管理目标,创建选择相应的管理变量,保证对数据进行快速收集。在此过程中,需要运用变量转换、重新编码、数据分析等多种技术[5]。第四阶段(Model),为了保证数据结果更加的可靠,应该利用分析软件对数据信息进行自动统计和学习,主要包括线性逻辑回归决策树、k近邻法以及其他模型算法等。第五阶段(Assess),通过评估数据挖掘结果,保证数据信息的可靠性和有效性。整个技术包括临界分析决策支持。在整个数据分析决策完成之后,通过从模型中选取相应的评分公式,将优选的公式用于新数据支持,保证大数据挖掘的整体效果得到全面增强。利用可视化工具能够使用户在多维直方图中快速轻松的获取大量数据信息,通过图形化的模式进行比较,来确保数据挖掘流程更加的真实可信,获得最新的数据评分计算以及考察结果执行,如果将整个模型注册到SAS元数据服务器中,还可以与其他的用户实现模型共享,选择最优的模型方案。在数据流程中进行妥善化管理,为整个项目管理结构提供了公开发测试等多个流程,保证SAS/EM 之间的无缝链接,还可以直接在SEMMA 工具栏中拖放节点,制作工艺流程图。通过少量的统计知识,就可以对数据挖掘浏览进行深入分析,通过微调方式深入探索不同的节点数据。利用IBM SPSS 预测分析软件就可以从很大程度上降低客源的流失,还可以从中找到行业运营过程中的问题,提供更快捷、更方便的发展平台。例如通讯行业的发展就需要一些通信运营商通过计算机软件技术来对客户的相关资料进行整理,在这些信息中分析出目前的发展趋势,然后将这些资料交给企业促进其经济效益的提升[6]。
3 数据环境下计算机软件技术的应用现状分析
3.1 开发领域存在局限性
计算机软件技术在开发的过程中还存在一定的局限性,目前我国各行各业之间的竞争日益激烈,行业垄断现象日益严峻,使得各行各业之间的竞争存在明显压力。为了获得竞争优势抢占市场份额,相关企业都需要将发展重点转移到技术创新上,在大数据环境下计算机软件的开发与应用,最主要的目的依然是提升企业的经济效益,帮助企业的全面发展,使得计算机软件技术开发应用范围存在局限,并没有能够真正形成计算机开发合力,造成计算机软件技术开发无法取得,突破性进展[7]。
3.2 计算机软件技术应用存在明显漏洞
大数据作为新鲜事物,对各行各业发展做出了非常重要的贡献。随着大数据环境不断成熟,对计算机软件技术要求也随之提升,必须高度重视计算机软件技术的研究工作,增强网络信息的整合能力,充分激活大数据海量数据信息处理的优势,深入挖掘大数据背后隐藏的信息,为人类社会的全面发展做出重要保障。
在计算机软件技术应用的过程中存在明显的复杂性,使得计算机软件在应用时出现明显的安全漏洞,造成数据信息存储,丢失等异常问题,给企业的经济发展造成严重影响。
4 大数据环境下计算机软件技术的探究
4.1 信息处理技术
信息处理是信息工程的基本课题,随着信息工程的持续发展,信息处理的工作量也会增加,相关人员的负担也很重。为了在信息处理中做好工作,计算机网络技术的应用必须与信息处理的实际需求相结合。在信息处理过程中,不仅要确保信息传输的效率,还要确保信息的准确性和信息的及时性。在信息的实际处理方面,网络系统风险不可避免,信息处理不能保证安全,安全问题也更加明显。为此,计算机安全技术的使用可以限制信息处理过程,尽可能避免危险。在保证信息处理效率的同时,确保信息处理的安全性。在实际信息处理过程中,防火墙技术的应用起着重要的作用。使用防火墙可以阻止互联网上的非法连接和攻击行为,通过防火墙可以识别恶意用户和行为,识别后可以从外部阻止非法用户和连接行为。在使用防火墙维护系统安全的同时,还必须注意信息备份和系统漏洞修补。利用计算机网络技术可以提高电子信息工程信息资源的传输能力,网络技术在电子信息工程中应用可以实现终端数据传输,确保数据资料在多个电子设备中快速转换,提高资源的利用效率,也能够确保资源信息传输的及时性和多样性。电子信息工程资源网络基于TCP/IP 协议,通过网络层应用层和接口层实现数据资源的快速传递,在不同体系中实现相应的计算,最终以同一网络协议为基础,确保各终端协议实现自由通信。
4.2 提升计算机软件技术的安全性
要想确保计算机软件技术得到安全应用,最主要的就是积极加强主动防御能力,利用大数据技术对相关的数据信息进行深入挖掘,判断潜在的风险,并采取科学高效的防御手段,及时针对病毒木马和攻击程序进行处理,提升计算机软件技术的安全性,要高度重视计算机防火墙的设计和应用,对核心的软件进行多重加密,起到完善保护效果,还应该对计算机软件系统进行全方位的测试,发现漏洞并及时修补。在大数据时代所有的企业都将面临着来自多方面的挑战,但这同时也是一种机遇与资源。就目前形势来看,大数据时代的到来给了计算机处理技术带来了机会,也对提高社会经济效益有很大作用,本文就对计算机软件技术在大数据时代的应用进行具体的分析与研究。在网络技术高速发展的背景下,信息传输的过程中面临着诸多安全隐患,例如黑客、木马、病毒等,要高度注重网络信息数据的安全管理,目前引起网络安全问题的原因在于网络系统漏洞、非法攻击以及网络传输故障等,这些问题会导致数据信息泄露,或者丢失,给企业带来严重的负面影响。为此要积极做好网络安全防护措施,通过构建防火墙及时升级软件系统,可以有效避免黑客的恶意攻击,减少系统运行存在的漏洞,同时在网络数据传输的过程中,要加强备份管理,保证信息数据的完整性。在大数据发展的背景下,利用计算机网络技术实现信息传递,能够保证站内信息的快速转化和交流,促进信息之间的融合发展,也能够增强通讯质量,保证通讯安全,计算机网络技术还可以对信息进行实时的传递,保证信息在不同环节都能够实现良好的运行,同样计算机网络技术也可以实现信息自动评判,保证信息传递的安全效果。
5 结束语
在大数据背景下,对计算机软件技术提出了更高的要求,积极加大对企业计算机软件技术存在的问题进行深入探究,并采取科学有效的方法,提高计算机软件技术的质量与水平,充分利用大数据技术,把握机遇迎接挑战,促使计算机软件技术工作有序发展。在大数据背景下,还应该对数据信息进行深入挖掘,及时发现计算机软件技术潜在的风险隐患,并采取切实有效的措施,加强计算机软件技术的有效控制,避免信息外泄促进经济活动顺利开展,提高企业自身的运营管理能力。