大数据时代背景下计算机软件技术的应用分析

郭帆

摘 要：在大数据时代，互联网技术得到了日新月异的发展，各行各业也越来越重视大数据的应用。大数据不仅能够促进行业紧跟时代的涌流而得到迅速发展，而且在数据分析中解决一些潜在的问题，大数据的应用又离不开计算机软件技术。在这种发展趋势下，探究计算机网络技术的应用模式和应用方向就显得非常必要。

关键词：大数据;计算机软件技术;应用

0 引言

大数据时代是一个数据分析非常集中化、智能化和全面化的时代，而针对数据的有效处理过程肯定需要相关的数据处理技术才能够完成，随着数据量变得越来越庞大，数据处理的过程就需要更加精确和智能的技术才能够完成，这个过程靠一些普通的数据处理软件来进行数据处理是肯定达不到最好的效果，大数据的发展同时也推动着计算机软件技术的不断更新和优化，而计算机软件技术的更新更是对大数据巨大优势的不断呈现，各行各业都需要结合这种发展的趋势才能够得到巨大的发展机会[1]。

1 大数据时代背景下计算机软件技术的应用需求

1.1  对于能够保障信息安全的技术需求

大数据的发展当然产生了一个时代的红利，各行各业都在大数据的推动下得到了客观的发展机会，但是随着大量数据云端化以及信息数据的可视化，就很容易产生信息泄露、隐私泄密的问题，这是大数据时代下数据处理带来的一种不利影响，这种影响小则会泄露个人的隐私数据，大则有可能泄露企业信息甚至是国家机密，这个时候带来的损失也是不可估量的，所以，在大数据时代背景下，计算机软件技术的信息保密需求就越来越高了，结合互联网的开放环境，应用互联网信息保护技术就显得非常有必要，计算机软件技术也应当注重对网络信息安全的保护，不能仅仅把技术的发展放在数据处理的方面，而要关注对数据的保护过程。不断提升数据处理过后相关数据的安全等级是数据处理软件技术开发人员应当要重点关注的一个方面，这不仅有利于让数据处理能够被有效得到正确的运用，还有利于对互联网环境中大量隐私数据的有效保护[2]。

1.2  对于云储存技术的需求

随着互联网的信息数据越来越庞大，传统的存储技术已经不能满足如此大的数据存储需求了，在这样的背景下，云储存的概念和存储方式得到发展，作为计算机软件技术中不可或缺的一部分，云储存的发展顺应了大数据时代发展的趋势，为便利化、智能化存储信息和数据提供了很重要的技术支撑，而云存储技术更是能够摆脱传统存储技术对存储时间和存储空间的限制，让存储的信息直接和大数据平台接轨，在互联网系统中得到永久性的保存。只要互联网存在，储存的数据和信息就不可能消失。计算机软件技术与云储存技术结合，各个存储单元在云储存系统中有序排列成为一个整体系统，在这个系统中各数据和信息都能够有序地储存。而现阶段，云储存技术的发展已经和区块链技术、人工智能紧密结合在了一起，信息和处理的过程更加便利和智能化，这能够给用户带来良好的体验感，可以更加方便地使用存储的信息，这也有助于提升数据处理分析的效率。大数据的合理化、系统化规整过程也能够得到有效保障。在大数据时代背景下，云存储技术也是计算机软件技术应当要研究的一个技术方向[3]。

1.3  对于虚拟化技术的具体需求

虚拟化技术是将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可运行不同的操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响，从而显著提高计算机的工作效率。在大数据时代背景下，计算机软件技术的虚拟化技术需求是未来技术发展的一个重点方向。一方面，虚拟化技術能够提升对数据整理和处理的效率，使得服务器的速度能够不被传统的硬件条件限制，比如说云服务器就是结合了虚拟化技术才能够得以实现的，这让云处理、云计算这些大数据处理分析技术能够被充分发挥出来，数据的整理和分析也变得更加系统化;另一方面，虚拟化技术还能够有效提升大数据系统的可用性，使得大数据成本得以降低，从某个角度还能够有效降低能耗。综合来看，对于庞大信息和数据处理的过程需要得到虚拟化技术的支撑才能够高效率完成。在大数据时代中，各行各业在应用计算机软件技术时，更是应当要注重对虚拟化技术的有效利用。

1.4  对于人工智能技术的需求

一直以来，对于数据处理的智能化都是大数据处理技术非常注重的一个方面，不依靠人工和复杂的计算机来处理数据是大数据技术发展的一个重要特征，在这样的需求下，将人工智能技术结合在大数据处理当中显得非常有必要。在大数据时代背景下，结合人工智能技术是计算机软件技术应当要注重的一个发展方向。人工智能发展到现在，已经能够实现以下几个方面的功能。首先是智能识别技术，也就是感知智能技术，在数据处理中，结合人工智能将一些外部的数据进行智能识别录入大数据系统可以让数据的录入变得非常方便;其次是数据挖掘工功能，也就是计算智能，这项技术能够从以往已有的数据集合中智能化建立一个数据模型，后期的数据处理分析就可以依靠这个数据模型来实现;再者就是深度学习功能，也就是认知智能，这项技术能够实现人工智能对于数据处理分析的学习，在人工智能的有效配合当中，数据处理的过程越来越科学化，也就是在以往大量的数据被集合在大数据系统当中以后，数据的智能化分析能够变得越来越合理，数据分析的结果也变得更加科学。

2   大数据时代背景下计算机软件技术的具体应用方向

2.1  产业发展

在国内，有关于大数据的研究可以说是目前互联网科技行业的重点讨论话题，国家相关部门同样耗费了巨资投入大数据技术的研究。2012年批复的“十二五国家政务信息化建设工程规划”相关文件显示，对于大数据的投资总额就达到了几百亿人民币，其目的就是要利用大数据构建一个人口、法人、空间、宏观经济和文化这五大建设工程的信息数据资源库，这也标志着我国开放、智能、共享的大数据时代已经到来。就目前的情况来看，关于大数据平台的构建和对于大数据中关键技术的研究突破，以及实现大数据开放海量信息的共享方面，上海市率先走在了发展的最前沿。在2014年，上海推动各级政府部门将相关数据库进行对外开放，同时也鼓励社会对这些数据进行加工和运用，以实现社会各方面的高效发展，在《上海市政府数据资源向社会开放工作计划》里面，就已经确定了190项数据内容将成为重点开放领域，其中就涉及公共安全、社会服务、教育科技、文化娱乐等各项领域大数据库的开放，这也使得互联网文化达到尤为繁荣的阶段。在海量的数据、过硬的技术支持下，大数据技术开始服务于社会发展的各个领域[4]。

2.2  信息化、智能化教学

在大数据技术的服务下，教育科技领域迈向了一个新的发展里程碑，通过大数据技术实现对于教育教学资源的收集整理的高效化、利用大数据技术实现教育的智能化以及运用大数据构建一个高效化的教学模式，成了大数据服务在教育生态环境中的重点建设项目。首先，教育的信息全面化表现在教育大数据，从多样化的海量教育信息数据库当中，能够依据这些教育信息的发展态势判断出教育的发展规律。其次，大数据有着体量巨大、格式多样、生产高效的技术特点，这恰好与学科教学资源丰富多样的特征相互匹配，能够适应学科教育对于教学资源多样化和丰富性的要求。再者大数据技术能够让信息处理变得更加高效，使得学科教育中的各种教学模式框架能够被有效整合利用，完善了学科教育生态环境。计算机软件技术应用在教育领域应当要注重结合大数据技术对教育生态环境加以构建。

2.3  商业应用

在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀;优化网络质量，调整资源配置;助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准地向平时出行范围较大的人士进行投放。以商业投资为例，大数据分析技术把投资环境进行综合性的处理分析，这不仅有利于企业更好地从外部进行融资，更能够让投资环境变得更加透明，投资的数据能够被有效掌握，有助于加强投资监督，通过大数据创建投资信用体系，保障投资者的权益。为投资者增加更大的效益，这是大数据背景下计算机软件技术应用在商业领域的一个巨大优势。

3   结语

大数据时代对于数据的整理和利用效率是前所未有的，计算机软件技术的发展应当把控这种趋势，这是对于软件技术的优化，更是让其更好地服务于大数据发展，特別是服务于对于数据的分析，而在未来，计算机软件技术将会在技术服务上为各行各业增优创效，促进各个领域的高质量发展。

[参考文献]

[1]王晓生.计算机数据处理中云计算技术的应用分析[J].中小企业管理与科技，2021（4）：191-192.

[2]赵东明，田雷.基于计算机视觉的电信运营商智能巡检机器人技术研究[J].电信工程技术与标准化，2021（4）：51-56.

[3]颜丽华，李玉新，邵敏.数据加密技术在计算机网络安全中的应用价值研究[J].网络安全技术与应用，2021（4）：21-22.

[4]苏晨.人工智能技术在计算机网络技术中的应用[J].南方农机，2021（7）：191-192.

（编辑 王永超）