大数据时代计算机软件技术的开发与应用
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作者:张立娜 梁长祥
【摘要】21世纪发展以来，计算机技术在人们生活中的应用更加广泛，在各个行业领域都有着直观的应用和发展，由计算机技术逐渐衍生出来的各种计算机软件在日常生活和工作中的应用对于推动企业的长远发展和社会经济稳定具有至关重要的作用。因此，本文结合大数据时代下计算机软件开发技术的类型及具体应用方面，对未来的发展方向进行了探讨，旨在以此促进我国大数据时代下计算机软件技术的进一步发展和应用。
【关键词】大数据;计算机软件技术;开发;应用
中图分类号：TN92 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2022.08.020
随着现代社会科学技术的不断发展，计算机已经成为日常生活中必不可少的工具。在给人们的日常生活带来极大便利的同时，也对现阶段的生产管理方式和工作方式产生了较大的冲击，直接影响了当前社会的生产方式和经济结构。在大数据的发展背景下，很多企业都在积极的寻求创新发展的路径，通过不断地开发计算机软件技术，深化大数据的应用来提升管理效率，优化管理方式。因此，在这一背景下对计算机软件技术在大数据时代的开发和应用进行研究具有至关重要的价值。
1. 大数据与计算机软件技术的内涵分析
1.1 大数据
大数据是IT行业中的一个专业术语，是指无法在相应的时间范围内，利用既定的软件工具对数据进行捕捉和处理的方式，需要通过全新的处理方式，实现数据信息资产的优化整理。大数据具有高速、多样以及低价值密度等技术特点，能够通过该项技术的应用实现各项数据信息的高价值处理。在大数据技术的应用过程中，以结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据等为基础类型的数据处理方式在计算机软件技术中的应用十分普遍。
1.2 计算机软件技术
计算机是指我们日常生活中所使用的电脑，也就是具有高速计算能力的电子计算器，它不仅可以对数值进行科学地计算，也能够进行逻辑计算来深化各项技术的应用，具有较强的储存功能和记忆功能。在计算机系统的开发过程中，主要是由硬件系统和软件系统共同构成的，计算机软件是指在计算机系统中通过相应的程序设定以及文档处理，实现对目标对象的规则化描述的一种基础信息处理方式，这种处理过程需要在计算机内部中装入具有阐明性资料的程序文档，从而确保各项数据信息处理过程的高速运行。软件是实现用户与硬件之间的一个接口界面，在用户使用计算机的过程中，需要通过软件来增强和计算机的使用功能，从这一层面来看，计算机软件与其他的计算工具存在较大的不同，既有语言和侧重点的不同，也包含了系统软件上的差异，对计算机软件系统技术的开发和应用需要结合相应的系统软件和程序件进行有效地完善，从而确保各项功能的正常使用。
2. 大数据时代计算机软件技术的开发类型
2.1 虚拟化技术
随着大数据时代的不断发展网络环境下的数据也在以海量化的速度进行处理，其中虚拟化技术在计算机中的应用能够通过对这些虚拟的数字化资源进行有效地管理来实现数据的科学处理，利用虚拟化技术既能够对企业经营过程中产生的各种数据资源开展科学地处理和有效地整理，在企业的日常管理过程中也能够通过虚拟化技术的应用进行各项工作数据的有效处理以及提高单位时间内计算机技术处理信息的速度，从而有效地保障企业在运行过程中各项软件功能的最大化利用，在满足用户的日常需求的同时，也能够提高用户在使用计算机软件中的灵活度和便利性，从而使得计算机软件能够得到最大程度的推广，被更多的用户认可，进而实现公司的长远发展。目前，虚拟化技术已经得到了很多的互联网企业及研究机构的广泛认可，在对该项技术进行研究和应用的过程中也涉及到很多的研究项目，各项技术在计算机中的应用也逐渐扩展到群众的日常生活中，虚拟化技术既能够提高计算机软件开发技术的科研高度，也能够通过大数据的支撑，进一步丰富和完善虚拟化软件的各项使用功能。尤其是在对虚拟化的软件进行开发的过程中，计算机软件技术能够通过一些使用功能的融入而实现各项数据的优化处理，从而促进虚拟化技术的进一步创新和发展。从这一层面来看，在大数据时代加强计算机软件技术的开发具有重要的价值，能够不断地拓展各项软件技术的使用功能，丰富大数据的广泛应用。
2.2 云储存技术
网络数据信息的爆发式增长使得不同企业在日常的信息化工作开展中需要保存的各种信息数据越来越多，云储存技术作为计算机软件开发技术的一个重要应用，也应运而生。随着大数据时代的来临，储存技术的应用也越来越广泛。一方面，储存技术能够为企业和个人提供十分方便的信息储存方式，实现对海量数据信息的及时储存;另一方面，云存储技术也能够有效地打破时空的界限，当用户需要对各种数据信息进行查看和下载时只需要通过计算机网络便能够实时地查看和下载，这不仅能够帮助企业实现各种管理数据和经营数据的分析和共享，也能够为个人提供很多的信息便利。云储存技术能够使得很多无法长期保存的信息进行科学的储存，既延长了信息资料的保存时间，也能够保障储存方式的稳定性，这些功能都是传统的存储方式无法办到的，综合来看，云储存是一个由多个储存单位构成的整体存储方式，在计算机软件技术中强化云储存技术的应用不仅能够为企业提供各方面的管理便利，使不同部门之间的沟通和交流更加密切，也能够通过部门之间的有效配合和工作交流来提升管理效率，从而促进更多资料存储方式的优化处理，为用户提供更多的存储便利。
2.3 数据挖掘技术
大数据时代发展下，各种数据信息资料的爆发式增长使得很多数据的利用价值相对较低，将数据挖掘技术应用到大数据时代能够实现对海量数据信息的深度挖掘，通过科学的收集整理以及分析方式来实现对这些海量数据信息资料潜在价值的有效挖掘。一方面，利用数据挖掘技术能够使得很多表面上没有明显联系和逻辑性的数据信息进行深度呈现，从而展现出这些数据信息当中的潜在价值，帮助企业对这些潜在的数据价值进行有效地分析和规划，为公司的各项发展决策提供强有力的数学支撑;另一方面，数据挖掘技术在大数据时代下的应用也能够通过各种数据信息的分类整合来实现，既做到了对各项数据的分门别类管理，也能够通过各项数据资源的有效查阅和整理来提高数据信息的处理效率。数据挖掘技术在对数据资料进行分析的过程中，主要有以下四个环节，首先，在前期的数据分析收集和准备工作中，需要通过网络爬虫技术或者平时积累的数据对数据进行准备;其次，在数据的预处理工作中可以对一些数据类型进行有效地转化，把具有重复值和缺失值的数据进行方差化和求和化处理;再次，在数据挖掘环节中，可以对已经提前预处理的数据进行算法处理，既要进行科学有效地分析来挖掘数据背后隐藏的有用价值，也需要在分析和处理的过程中明确不同的数字类型;最后，在对数据进行解释和验证挖掘结果的过程中，可以将数据分为训练数据和测试数据两种类型，对这两种类型的数据进行科学的解释。综合来看，数据挖掘技术在大数据时代中的应用是一项复杂且相对繁琐的技术，需要在技术应用的过程中充分做好前期准备工作以及后期的规划工作，及时地剔除无效的数据，科学保留有效数据，从而实现数据的净化处理，保障数据价值的最大化利用。
nlc202206281519
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