计算机软件技术在大数据时代的应用

刘艳春

摘 要：大数据时代，计算机软件技术发展迅速，技术类型不断增多，獲得了广泛应用，同时其复杂程度也不断增加。基于此，首先介绍计算机软件在大数据时代的发展现状，其次分析计算机软件技术类型，最后深入探究大数据时代计算机软件技术的应用要点。

关键词：计算机;软件技术;大数据时代

中图分类号：TP311.5 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2021）28-00-03

Abstract： In the era of big data， the rapid development of computer software technology， technology types continue to increase， has been widely used， and its complexity continues to increase. Based on this， this paper first introduces the development status of computer software in the era of big data， then analyzes the types of computer software technology， and deeply explores the application key points of computer software technology in the era of big data.

Keywords： computer;software technology;the era of big data

如今，计算机软件技术发展迅速，并被推广应用于各个领域。人们日常生活和娱乐中都已经习惯了对移动终端设备和多媒体技术的应用。无线通信技术中的信息流十分庞大，对光纤通信过程中数据处理和响应的要求也逐渐提升。在大数据时代，计算机软件技术的应用价值逐渐提升，因此对计算机软件技术的应用要点进行详细探究具有重要意义。

1 计算机软件在大数据时代的发展现状

美国率先发展计算机技术，随后计算机技术在全世界范围内逐渐得到推广和应用。近十年来，我国计算机技术发展迅速，对数据处理技术进行了深入开发和研究，使得企业发展和个人生活均离不开计算机技术应用。随着信息技术的不断发展，大数据时代已来临，因此对计算机软件技术的应用方式进行深入探究十分必要。

各行各业发展中均会产生海量数据，其中很多数据的应用价值较高。例如，在企业决策中利用大数据技术能够找出应用价值较高的数据，进而为企业各项决策提供可靠依据。在大数据时代，计算机软件技术类型不断增多，应用价值较高，通过创建云数据库和存储系统可直接替代人工作业方式[1]。

大数据时代，在计算机软件研发中，计算机从业人员应当转变以往的软件开发模式，坚持兼容并包的思想理念，分析大数据时代特征，根据实际需要开发和设计计算机软件技术。很多企业已逐渐意识到计算机软件技术的重要作用，并在技术研发中投入大量资金以创建办公系统，提升企业办公效率。另外，面对海量数据，可利用计算机软件技术快速提取所需数据并进行存储管理，为业务处理提供可靠依据。统计分析显示，截至2018年，网站基站数据量已超过109 TB，预计在2023年将超过2.1×109 TB。届时面对海量数据，必须利用计算机软件进行处理分析。由此可见，大数据时代加快推进计算机软件技术研发创新，并推广应用计算机软件技术已迫在眉睫。

2 大数据时代计算机软件技术类型

2.1 虚拟化技术

虚拟化技术的作用在于对数据信息资源进行系统化应用，整理和分析海量数据，提高数据应用效率。在数据处理中应用虚拟化技术，可显著提升数据应用的灵活性，同时可有效拓展数据的应用范围。在大数据时代，网络数据信息的汇总分析效率显著提升，虚拟化技术的应用范围不断拓展。

2.2 云储存技术

云储存技术架构如图1所示。

云储存技术不受时空限制，比以往的信息存储方式具有明显优势，且应用广泛。用户在应用云储存技术时，将终端设备与网络进行连接，即可根据实际需要查阅云存储中的各项信息数据。云储存的整体结构由多个单元组成，在实际应用中可发挥多种功能来完成信息数据的存储。在大数据时代，通过云储存技术可对各项网络信息资源进行有效整合和高效应用，从而为网民提供便捷化服务[2]。

2.3 信息安全技术

在海量的数据处理过程中，不同数据均具有一定的特征，同时很多数据之间密切相关，可能会对信息流构成危害，因此应制定完善的数据管理体系，保证客户端数据的安全性。计算机软件具有开放性，在实际应用中容易受病毒侵害影响，因此应合理利用信息安全技术为计算机网络信息安全提供保障，见图2。

与许多发达国家相比，我国信息技术研究起步较晚，在计算机技术的实际应用中依然面临很多安全隐患，因此必须提高对信息安全管理的重视程度，建立健全信息安全体系，保证网络运行的安全性和可靠性。

2.4 网络通信技术

网络通信技术在大数据时代的应用范围十分广泛。应用网络通信技术可高效获取各类信息数据，同时保证数据的准确性和系统性，进而获取大量用户信息。利用用户信息对用户需求进行分析，能够为用户提供针对性服务，还可以通过网络平台推广产品和服务[3]。

3 计算机软件技术应用的注意事项

3.1 合理布置、管理信息通信系统

在大数据时代，信息通信系统的作用主要包括两点，分别为信息通信功能和文件传输功能。为充分发挥计算机软件技术的重要作用，要合理规划布局信息通信系统，并采取有效的管理措施，提高信息数据的应用效能，同时促进信息数据传递效率的提升，充分挖掘各类信息传输的经济效益。

3.2 系统挖掘和应用数据信息

在数据信息应用前，要先做好挖掘工作。企业和个人可以通过计算机软件技术挖掘大量数据信息，并探究信息之间的规律进行合理判断。

3.3 合理选择计算机技术

计算机软件技术类型不断增多，功能丰富，为用户提供了多种选择。用户应根据自身实际需要，合理应用各类计算机软件技术。

4 大数据时代计算机软件技术的应用策略

4.1 计算软件技术在通信领域中的应用

随着科学技术的不断发展，预测分析软件类型不断增多。将计算软件技术应用于通信行业，能够有效促进营销效率的提升。在各类预测分析软件中，IBMSPSS的应用比较常见。在IBM软件研究中，Netezza网络分析加速器的应用价值较高。利用Netezza网络分析加速器和重点数据，即可创建便捷化操作平台，提升行业运行决策设计水平。因此，在通信行业发展中，对于海量客户数据资料，可利用IBM软件进行审核和整理分析，详细了解不同消费者的兴趣、爱好以及消费特点，据此优化调整服务规划方案，改善服務质量，提升服务效率[4]。

在大数据时代，为促进通信领域稳定发展，必须采取有效的技术措施提高信息传输效率，同时拓展信息传输容量。近年来，计算机软件技术发展迅速，通过将其应用于通信行业，可将文字、图片等数据转变为数字信号，再利用互联网技术进行传播，显著提升了数据传输速度。

4.2 计算机软件在商业运营中的应用

在商业运营领域，计算机软件技术的应用比较常见，能够有效促进企业员工工作效率的提升，还可促进企业经济效益的稳定增长。例如，在企业运营管理中，利用计算机软件技术可创建管理平台，并在此基础上联合应用数据分析软件，详细了解客户信息，根据客户实际需要制定针对性营销策略，从而提升企业运营管理效率。例如，在动物园运营过程中，可利用手机、计算机等移动设备创建信息管理平台，高效收集游客信息，通过信息分析确定游客的兴趣爱好，据此制定针对性服务方案，提升动物园的商业运营水平。

近年来，我国市场经济体制不断调整，企业所面临的市场竞争形势激烈。基于此，企业应提高服务质量，促进企业市场竞争力的提升。计算机软件技术不断变革发展，在企业运营中可利用大数据技术收集用户信息并进行深入分析，为用户提供优质服务。电商平台不断增多，对人们日常生活消费模式的影响较大，包括淘宝、京东等。在电商平台运营中，可利用大数据技术对用户的浏览信息、购买信息进行收集整理，确定用户的消费爱好，为用户提供所需商品，提升交易成功率。

4.3 计算机软件技术在数据分析方面的应用

海量信息数据是在大数据时代背景下形成的，使得企业在海量数据查找、收集和分析中面临较多困难。为了能够准确找出企业所需数据信息，在企业日常生产过程中应当对客户实际需求进行分析，制定适宜的合作方案。企业可利用计算机软件技术创建数据库，对营销市场实际情况进行调查分析。同时，在企业销售管理中，可利用计算机软件技术对企业销售情况进行全面细致的分析，找出企业销售模式中的不足，优化调整销售策略，促进企业销售量的增加。

4.4 计算机软件在企业信息决策中的应用

为了促进企业可持续发展，必须保证企业各项决策的科学性和合理性，因此可将计算机软件技术推广应用于企业决策，利用计算机软件技术广泛收集用户信息并进行全面分析，从而为企业领导人员提供参考，在企业决策中合理规避各类风险因素，保证企业决策的科学性。在大数据时代，企业运营和发展过程中会产生大量数据。为促进企业服务水平和市场竞争力的提升，必须在海量数据的基础上深入挖掘有效信息[5]。在企业信息决策中，计算机软件技术的应用要点包括如下内容。

①抽样。在企业各类产品生产过程中，利用计算机软件可随机采集样本数据进行检测，保证样品容量得的合理性。样品检测能够为产品开发设计提供参考，保证所生产产品的实用性。另外，为了保证样本测试数据的准确性，在数据筛选过程中应注意选择具有代表性的数据，同时要求样本数量充足。

②数据分析。在数据分析过程中，专业技术人员应对不同数据之间的关系进行认证，全面细致地分析所有数据。另外，可结合实际情况选择适宜的计算机软件，提升活动效率。

③数据建模。在数据分析过程中，利用建模技术能够保证数据分析结果的准确性和可靠性，进而为企业运营环节各项决策提供参考，提升企业的经济效益和社会效益。在数据建模过程中，需详细了解各类计算机软件工具的特征，结合实际需要选择适宜的计算机软件工具，并充分利用大量网络资源。

④数据调整。在企业经营过程中，面对海量数据，在创建数据模型后即可进行科学挑选。相关技术人员需做好数据修改工作，此过程中可创建变量。在对所有数据进行整理和分析后，即可完成数据修改。

⑤准确定位。为了能够准确定位样本容量，需创建模型，对比分析模型，开展数据分析工作，保证数据评定结果的准确性和可靠性。在大数据时代，相关技术人员在样本定位分析过程中应当充分展现出大数据时代特征，创建特色化运营模式，为产品创新升级提供参考。此外，对于数据变化形势，可利用可视化技术充分展现，为企业各项决策提供可靠依据。

5 结语

本文主要对大数据时代计算机软件技术的应用方式进行了详细探究。在大数据时代，计算机软件技术发展迅速，计算机软件类型不断增多，但计算机软件技术的应用也面临许多挑战。因此，各行各业应积极推广应用计算机软件技术，从而充分发挥该技术的重要作用。

参考文献：

[1]齐红波，梁曦.计算机软件技术在大数据时代的应用分析[J].计算机产品与流通，2020（5）：36.

[2]李晶.试分析计算机软件技术在大数据时代的应用[J].科技经济导刊，2019（4）：25.

[3]王诺，熊丽丽，李艳.探讨计算机软件技术在大数据中的应用[J].电子世界，2020（16）：178-179.

[4]沈卫健.计算机软件技术在大数据时代的运用分析[J].智能城市应用，2019（6）：46-47.

[5]刘琳.基于大数据时代浅究计算机软件技术的运用[J].数字化用户，2019（22）：99.

3689500338234