计算机软件技术在大数据时代的应用研究

2021-04-04陈果

信息记录材料 2021年11期

陈果

（湖南工业职业技术学院湖南长沙 410001）

1 引言

随着大数据技术的发展，人们在日常生活方面的质量得到了很大程度上的提高，大数据融入了人们日常生活的各个方面。同时，大数据技术和计算机软件技术二者已经实现了深度融合，也让大数据技术在未来发展中有了更大的空间，但是还存在一些需要解决的问题，这也就意味着相关研究人员，需要对其在应用方面进行更加深入的研究，让其在具体应用过程当中自身的价值能够得到充分的发挥。

2 计算机软件处理技术的作用

大数据时代背景之下，计算机软件技术其实就是对于相关科学技术在理论方面实行了有效融合，通过监测、传输、分析等方式，对相关数据进行有效分析以及处理，进而对更多的新内容进行有效获取。计算机软件技术其主要应用就是，在企业管理的相关数据库中进行有效应用。如果企业要实现更好的运作以及发展，就需要对计算机软件技术进行相关研发以及应用，这样不仅可以让人力、物力得到有效节约，还能够让企业在运营方式方面朝着更加专业化以及科学化的方向发展。计算机软件信息技术的发展，在很大程度上对于传统的办公方式起到了有利的转变，让办公人员在公务处理能力以及办公效率方面得到了很大程度上的提升[1]。

3 大数据时代之下的计算机软件技术

3.1 云储存技术

对于人们当下的日常生活来说，要想实现更加高效的便利性，就需要对云储存技术进行有效应用。云储存技术相比较于以往储存技术来说，具备着更大的优势性，云储存技术其实就是对传统技术展开的有效优化以及改进，进而得到快速发展的一项技术。通常来说，要想实现随时随地地下载以及浏览云储存当中的一些内容以及资源，通常只需要在网络终端方面对网络进行有效连接就可以，但是相对于传统的储存技术来说，这样的操作很难得到有效实现。同时在云储存技术当中，人们可以对所需要的资料进行有效的归纳以及整理，然后还可以对其在有需求时进行及时提取。云储存技术当下在大数据时代，在发展当中可谓是一种必然的趋势，可以在大数据时代的发展当中对于各项需求进行有效满足，对于海量的数据进行科学合理的有效分类，使人们日常生活工作更加便捷高效[2]。

3.2 信息安全技术

对于信息安全而言，在互联网当中可谓是一个相对普遍的问题，因为互联网本身具有开放性的特点，这就对于资源在管理方面来讲，属于一项弊端。网络上的资源会由于自身具备的开放性，受到一些不明病毒或者是黑客的攻击，这就会造成资源破坏和丢失。互联网其实可以对大多数技术进行有效的支持以及运行，但是对于资源以及数据而言，它们之间都是互联互通的，这就在一定程度上给数据以及资源在安全方面带来了威胁。因此，需要对计算机信息安全技术进行有效的设计，尽量让互联网在安全问题的方面得到有效的保障，让人们在使用互联网的时候，对于资源在安全性方面得到有效的保障。对于当下的互联网而言，信息安全这项技术在保障方面起到了不可或缺的重要作用，但是在提升方面还是有着很大的发展空间，通过计算机信息安全的相关技术，可以对大数据的发展起到更好的推动作用。

3.3 云储存服务技术

随着大数据的发展，云储存服务技术在应用力度方面，已经得到了极大程度的提高。计算机软件当中这项技术的具体应用，不仅可以对于传统计算机在存储模式方面展开全方位的完善以及优化，还可以让计算机在存储的时候最大程度地避免受到时间和空间方面的双重限制，进而让计算机存储在大数据时代下的发展要求可以起到最大程度的保障作用。而且将云储存的服务技术在大数据时代进行具体应用，通过对网络连接进行有效强化，能够让大数据存储技术在现实当中的作用得到有效增强，同时还可以对用户起到一定保障作用，让其通过各种特定的渠道，对于之前所存储的一些相关数据信息，通过一些特定渠道进行有效浏览，还可以方便用户对于各种数据信息进行及时有效的处理，如果在存储过程当中出现一些突发问题，还可以进行快速及时的处理。为了对云存储的服务技术进行有效的强化，就需要对大数据时代中的网络存储在作用效果方面进行突出。那么相关工作人员对于云储存的服务技术在现实作用以及计算机存储单元的相关结构方面，对于具体状况就要进行有效了解，这点必须有足够的保障，让计算机结构当中基础功能的各项优势得到充分显现，让各项基础信息在存储效果方面得到非常有效的提升。而且大数据环境之下，对于用户信息在服务状态以及基础信息存储的效果方面，也相应提出了更高程度上的要求，这就应该对于云储存的服务技术和大数据时代之间，在关联效果方面进行非常有效的强化，那么在有必要的时候，有关部门还可以对云储存服务技术进行有效的借用，进而对各项数据信息在整理方面可以更加高效。在大数据时代之下，对于云储存服务技术，在联系方面要进行更加有效的突出，让云储存服务技术在大数据时代的应用价值得到有效的提高以及体现[3]。

4 计算机软件技术在大数据时代之下的具体应用

4.1 企业管理层中的应用

在企业中可以对管理者起到有效的帮助作用，让其对多个部门进行有效实时的掌握，对于多条业务线在核心目标方面进行精准掌控，对于订阅报表实行定期的自动化推送，对业务决策进行相应支持，对市场变化进行有效应对。针对管理进行概述，让数据具备实时性，对公司中不同团队以及不同业务的运作情况方面进行及时反映，及时发现相关问题，及时进行决策。常规报告、定制报告这些都可以及时推送到领导者的邮箱中，而且报告还可以在内容方面实行灵活的定制，让自动化成为一种办公习惯。

4.2 运营中的应用

在营销方面形成一举两得的全方位模式，对于不同情况之下的用户人群实行精准的定位，然后在营销方面实行多样化的个性指导，对于用户在操作方面要具备一定的针对性。对于用户进行有效细分，有目标地进行营销，然后对普通用户群体进行有效锁定，分组组建群体，组建一些永远保留群体，然后推出一些大数据之下的相关营销内容，使用语义分析以及深度学习的模型构建相关引擎。那么推荐结果就可以使用数据分析的模型，进行多个指标、多个维度的实时性、效果性的分析。在反馈方面既快速又及时，迭代特征集以及算法模型都会相应更加精准，进而让客户在粘性程度方面可以得到有效提高，同时让用户保有量得到有效的提高。对于用户整体的保有量进行有效的分析以及显示，对于那些长期没有登录的用户进行有效锁定，然后推送一些营销的相应模式，对于流失用户进行有效的挽救。对于用户进行深入有效的分析，综合用户的各种行为对操作数据进行交叉行为的分析，对于核心用户的具体特征进行有效洞察，然后对于用户的行为轮廓进行准确勾勒[4]。

4.3 相关产品中的具体应用

对用户行为进行有效跟踪，对于核心流程进行有效分析以及转换，对于修订计划进行快速形式的验证，让新用户可以得到最大程度上的保留，让老用户可以得到最大程度上的消耗。对于用户转型进行最大程度上的改进，对于核心转型的流程，比如：开户、注册、支付等进行漏斗形式的分析，对于亏损问题进行及时有效的洞察，对于用户转型进行有效改进。让用户在保留率方面得到最大程度上的提高，对数据进行验证时要使用当下最流行的功能，进行迭代形式的A/B测试，对于效果进行有效评估，对于功能进行有效增强，对于活动性以及保留率进行有效增强。对用户体验进行有效改善，对于用户在行为路径方面进行有效的跟踪，对于站内的一些流量进行合理的分配，对于产品交互与布局进行合理的微调，让用户体验得到有效的提升。

4.4 在市场营销部门中的应用

通过优质的渠道寻找相应的最优资源，对营销策略进行有效调整，让领先转化率得到有效提高，进而让市场上的整体投资在回报率方面得到有效提高。针对流量进行有效跟踪并进行相应的测量，然后对能力进行牵引。对于新用户在渠道来源方面进行有效沟通，使用相关数据分析对于渠道在拉动能力方面进行直观性质的有效评估。对于通道质量实行有效的分析转换，并且进行有效识别。对于注册转型以及支付转型进行有效分析，对于渠道创新质量要实行端到端的具体衡量，对于渠道营销的整体策略要进行不断的整体优化以及调整。对于网站进行整体优化，对于线索进行转化以及完善，对用户行为进行有效跟踪，对于内容交互以及浏览体验进行有效优化，对注册线索在转化率方面进行有效提高[5-6]。