計算機軟件技術在大數據時代的應用

（大同師范高等?？茖W校，山西大同市，037000）龐 敏

大數據時代背景下，計算機技術憑借自身自動化程度高、計算精準度高、運算速度快等諸多優點，衍生成為了現代社會在發展環節的主要組成要素。特別是計算機軟件技術，與傳統生產工藝、管理方式等諸多領域實現了深層次的融合。所以，目前在大數據時代下，對計算機軟件技術在應用層面進行研究以及分析，不僅可以合理提高計算機軟件技術在應用環節的效果及水平，同時也為其發展層面提供嶄新的源動力。

1 大數據時代背景下的計算機軟件技術分析

大數據時代在應用環節的主要核心是指在體量龐大的數據中找到科學性的規律，按照與客戶需求相同的應用特征，展開相應的服務、生產、設計等諸多工作內容。

1.1 信息安全技術分析

各種類型不同的數據，目前在大數據時代背景下都存在著不同程度的聯系，然而與不同數據之間存在的不同關系，極有可能對數據信息形成不良影響。為了提高數據集群在安全層面的水準，有關人員需要高度重視，數據管理系統網絡在運行環節的科學調控?；ヂ摼W平臺在應用層面擁有開放性的特征，極其容易受到病毒以及木馬等外來攻擊的威脅，但是大數據、云計算技術在運行環節又需要以互聯網為基礎，在此種背景下，信息安全技術就顯得至關重要。雖然相比較于西方發達國家來講，我國在網絡信息化技術層面的研究起步相對較晚，但是在大數據背景下，我國網絡信息在安全層面的技術，已經逐漸開始邁入國際前沿行列。所以，要求各行各業按照自身在發展層面的不同特征以及問題，編制出科學合理的自我發展規劃，持續不斷的對數據處理技術進行優化完善，由此提高數據在應用層面的有效性及可靠性。

1.2 云儲存技術分析

當前，云儲存技術應用范圍相對較為廣泛，打破了傳統形式的時空界限，用戶只要將網絡與網絡終端設備實現連接，就可以隨時隨地對云儲存中的內容進行下載以及瀏覽，這是傳統形式的存儲方式遠遠不及的。云儲存技術屬于由多個存儲單位共同組成的一個有機整體，可以對多種不同功能進行有機結合，相互協同配合完成相應的工作，最終對資料信息進行存儲。大數據時代背景下的云儲存技術，可以為用戶提供更加便捷有效的信息服務，云儲存技術在大數據時代背景下，是信息在處理環節的重要一環，可以對體量龐大的數據信息，實現分析、分類、整合等諸多操作。

1.3 虛擬化技術分析

虛擬化技術在應用層面主要是以虛擬資源為基礎，對數據信息進行管理，同時針對大數據內部的資源，實行科學性的優化配置。通過對虛擬化技術進行合理應用，不僅可以提高信息在處理環節的工作效率，同時可以確保用戶操作的靈活性以及便捷性。在大數據中對虛擬技術予以合理應用，能夠提高虛擬技術在科研層面的研究高度，同時借助大數據可以對虛擬軟件在功能層面實現完善以及優化，由此為虛擬技術在未來發展層面，提供嶄新的源動力以及創新力[1]。

2 大數據時代背景下計算機軟件技術在應用分析

2.1 在數據分析層面的應用

在信息化環境中，社會在不斷發展，形成了各種類型不同的數據信息，提高了數據在調取以及處理環節的困難程度。企業在生產經營環節，需要精準掌控客戶軟件在應用功能層面的不同需求，及時調取以及查看軟件開發前期，其他類型的客戶軟件在應用層面的具體狀況，并對信息資料進行分析及整合，從而形成內容質量相對較高的軟件研發方案，更好的契合企業在業務發展層面的不同需求。就軟件程序在研發層面來講，提高數據資源在應用環節的有效性，科學完成產品市場的調研分析工作，有助于更好的確定企業在市場研發層面的整體規劃方案。在對產品進行銷售時，軟件技術工作人員需要參考往期產品在銷售層面的具體狀況，精準排查產品在銷售環節存在的潛在風險，在提高產品銷售率的同時，強化企業在市場層面的綜合競爭能力。

2.1.1 集成技術

集成技術將數據存儲單元作為運行環節的主要環境，能夠合理保障數據在挖掘時的有效性以及可靠性。在數據存儲單元當中，可以科學有序的對數據信息完成采集、整理、存儲等諸多工作。之后以數據存儲為基礎，對數據進行價值挖掘、合理轉化、科學選擇等集成化的處理，在較短的時間內可以更快的速度、更高的效率，對體量龐大的數據信息完成分析以及整理工作。

2.1.2 聚類分析

對于相同的數據集合展開科學合理的數據分析以及研究，是數據在挖掘環節應用的主要技術。例如：二次聚類算法，可以針對數據庫展開全方位、系統化的掃描操作，針對規模相對較大的數據庫實現科學、有序的處理。

2.1.3 分類預測技術

分類以及測定是數據在分析環節的兩種主要技術。其中，分類技術是指應用關聯規則以及算法等方式，對類型相同的數據進行劃分，在數據管理以及數據分析環節的效率相對較高[2]。

2.1.4 關聯規則技術

關聯規則技術在應用環節，可以合理強化傳統算法的計算工作能力，在較短的時間內，可以對項目規模相對較大的數據完成集合，強化數據在處理環節的有效性，優化以及減少數據庫在掃描環節的次數以及時間，切實有效的提高算法在工作環節的能效。

2.1.5 屬性歸納技術

屬性歸納技術與計算機軟件進行融合，可以合理強化數據在分類環節的科學性，有效提高數據在應用層面的水平，將傳統形式的數據集合，成功歸納在用戶可以理解的概念范圍當中，對屬性內部的數據集合在規模層面實現科學管控，簡化數據在分析環節的困難程度。

2.1.6 聯機分析處理技術（OLAP技術）

此項技術在應用環節，可以同時在多層數據庫中實現運行，以立方體結構為基礎，可以提高OLAP技術在操作環節的便捷性以及可靠性。OLAP技術在應用環節，可以深層次的挖掘數據在背景層面潛在的各種資料信息，以不同的視角向不同用戶展現數據的獨特價值[3]。

2.2 在商業運營環節的應用分析

計算機軟件技術目前可以與商業經營活動中的各個流程實現有機融合，計算機軟件研發單位在收集獲取數據信息時，技術管理工作人員可以科學熟練的操控各種信息化技術，同時科學性的設計信息化管理平臺，確保用戶信息在采集層面的科學性以及可靠性，試著為企業用戶以及個人用戶，創造出信息服務功能更加多樣化的平臺，讓計算機軟件技術在應用層面發揮出自身的最大價值。由此，科學性的應用計算機軟件技術，可以切實有效的強化商業經濟在發展層面的能力以及水平，保證企業在發展環節的穩定性、可靠性，加強企業在發展以及建設環節的綜合能力。

2.2.1 信息鑒定技術分析

此項技術可以評估信息在應用層面的具體功能，并以此為基礎，對信息進行比對分析。例如：在計算機軟件信息程序當中，變量位序以及編程語句在差異性層面的具體體現，能夠合理維護計算機軟件信息在應用環境的整體安全性能。

2.2.2信息特殊性的分析技術

計算機軟件技術中儲存的數據信息，包含諸多不同的類型，例如：多種不同的數據類型、多樣化的數據狀態信息。與此同時，在各種不同類型的信息內部，存在不同程度的不確定性特征，增加了計算機軟件信息在類型層面的復雜程度。

2.3 在信息通信中的應用

2.3.1 異構操作平臺中的軟件開發技術分析

當前，移動終端在應用層面包含多種不同的種類，同時也存在一定程度的差異，在上層應用中，因為缺少必要性的接口，導致移動終端在運行、研發環節產生了終端適配量的任務大、研發周期長、開發標準高等諸多問題。在各種類型的終端平臺當中，用戶軟件在應用層面的體現也存在不同差異，對于終端應用在部署層面的有效性來講，產生了一定程度的不利影響。所以，需要強化應用終端在應用層面的體驗，確保軟件在研發環節的可靠性[4]。

2.3.2 移動客戶軟件平臺的應用技術分析

此種類型的系統結構，在技術層面的模式主要包括：C/S、B/S。在移動客戶軟件平臺中，C/S模式主要是在遠程服務平臺當中對數據信息進行儲存，在客戶端對軟件完成安裝，有利于用戶在客戶端實現請求操作，由服務器對請求作出相應的響應。客戶端在數據處理完成之后，將數據處理的結果向用戶進行反饋。此外，在B/S模式下，主要是對服務器進行安裝，然后啟動瀏覽器，用戶對瀏覽器進行操作，發送相應的請求，由網絡服務器對指令進行接收，再對其進行處理，處理操作完成之后，將所得結果通過瀏覽器進行反饋。

2.3.3 軟件技術在數據處理環節的優勢分析

IBM企業針對軟件技術實行了自主研發，試著為大數據技術在成長創新層面構建出質量較好的環境。在大數據環境背景下，信息在通信環節的數據量急劇上升，保障了通信軟件技術在數據處理環節的工作能力，有助于更好的收集用戶信息，在通信層面的具體特征，更好的契合通信行業在發展層面的不同需求，希望為企業組織以及通信行業，在發展層面提供較大的推動力，讓軟件技術在數據分析環節發揮出自身最大的優勢。

2.3.4 XO預測分析技術的應用層面優勢分析

在企業信息化通信體系當中，對加速軟件實現了科學性的應用，有利于各種類型不同的企業用戶實行合理性的分析，有助于降低用戶在通信環節的經濟成本開銷。相比較于其他通信層面的網絡分析程序來講，XO預測分析技術就數據分析層面而言，分析環節的豐富性特征極其明顯，可以對用戶行為進行精準測評，由此捕獲用戶行為數據信息，通過數據報告的形式對用戶行為進行統計。XO預測分析技術可以精準評判，企業在通信以及運營管理層面的具體狀況，合理排除用戶在應用軟件的時候，有可能遇到的諸多問題，同時保證問題在解決環節的科學性以及有效性，對企業運行成本進行簡化，降低用戶的流失量[5]。

3 結語

綜上所述，大數據時代背景下，計算機軟件技術在數據分析、商業活動運營、信息通信等諸多層面實現了大范圍的應用，極大程度的促進了我國大數據技術的整體發展水平，但在計算機軟件技術的應用發揮、未來發展等層面，還存在較多影響因素。所以，要求有關人員強化實踐環節的工作經驗總結，對各項技術展開深層次的研究以及分析，深層次的挖掘虛擬化技術、云儲存技術等計算機軟件技術，在大數據時代背景下的主要應用價值，由此讓數據信息資源實現科學合理的優化。