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摘要：大数据时代下，计算机软件技术在各个行业得到了广泛应用，对人们的工作、学习以及生活产生了颠覆性的影响。各国需要致力于信息处理技术开发，提高信息处理速度，优化信息处理能力，进而提高我国国际竞争力。因此，结合笔者实际，探究计算机软基技术在大数据时代中的应用，希望分析后可以给有关工作人员提供一些参考。
关键词：大数据；计算机；软件技术
1导言
近几年大数据模式上涨的趋势非常快，各行各业中都在探讨目前在大数据的时代下，公司企业该怎样利用好这样的时代背景，其中，我们可以使用计算机软件技术来对大数据进行合理的分析，并从里面发现能够利于企业发展的有利信息，在这样的情况下可以促进企业的快速发展，提高企业的经济效益，相关人士需抓住机遇、迎接挑战，致力于软件工程技术的开发与应用，提高信息数据处理能力，发挥我国各行业技术优势。
2大数据时代下计算机软件技术发展的基本概述
随着计算机技术的快速发展与普及，国内很多行业内的企业为了提高自身的发展优势纷纷展开了信息数据储存以及数据库技术方面的研究，这方面的尝试为相关行业内企业的发展带来了极大的便利。信息数据的处理量正在不断增加，大数据已经成为了各个行业关注的重点。结合特定行业形势分析，未来信息交换所产生的数据量只会越来越多，眼下信息数据量已经超过了10亿T，因此大数据时代下的计算机软件技术也应当适应这一变化。这方面的变化不仅涉及到了技术的发展，更涉及到了观念的变革。
我们可以将大数据理解为“数量庞大的数据资料”，它是计算机软件技术在物流网络应用以及云计算之后又一次伟大的变革。大数据对企业管理、政府公共关系管理以及教育人才培养等方面有着广阔的应用前景。如今计算机软件技术取得了显著的发展，但其中潜藏的问题我们也必须要重视。
3计算机软件技术现状分析
在我国计算机软件技术发展一直保持着一个相对较高的速度，其技术在很多行业中都被广泛的使用，他主要的优势是能够建立数据库和数据存储系统，这样给用户的使用提供了一定的便利性。与此同时近几年云时代的发展空间也比较大，更加促使了大数据被广泛关注，在大数据的环境下具有大量的数据资料，可以结合计算机软件技术对这些数据进行科学的处理。除此之外，在互联网运营快速发展的过程中，在数据的增长上是非常快的，根据日常进行统计的结果可以发现，目前大数据的量已经大于十亿T左右的规模，在此期间发展体系建立的还比较的完善。在大数据的背景中合理的使用计算机软件技术能够很大程度的提升社会的经济效益，和云计算以及物联网进行同时改革，更加的促进了社会中各行各业的良好发展。
4大数据时代下的计算机软件技术
4.1软件服务工程技术
软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。其在技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式，利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。在大数据时代背景下，服务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。例如，某企业应用服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强化软件服务工程自定义效果。由于该技术应用需要进行大量投资，在我国很多中小型企业中没有得到广泛应用，软件工程开发人员需在深度市场调研基础上，提高该技术应用能力。
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4.2信息安全技术
在大数据时代之下，各种数据信息都是处在相应的有机联系之中，这种情况的存在使得数据的处理有着极大的安全隐患，因而应调控修整整个数据管控体系，进而提升数据集群的安全效能。如果要达到在未来的发展中大数据信息的安全稳定，那么就需要持续性地促进信息安全技术的发展。尽管大数据在我国运用的时间不长以及运用的功效也不是很明显，但是大数据已经成为了一种发展的形势和动力，并取得了非常稳固的群众基础。我国的计算机软件技术在以后的发展过程中还会遇到诸多严峻的形势，因而各领域应依照各自的情况部署最适合自身发展的规划，从而使数据处理技术不断革新和健全，相应的计算机运用到大数据时代下的数据更真实有效。
4.3企业信息数据问题的解决
大数据时代下，在企业日常经营管理中运用计算机软件技术有助于更好的解决客户资料获取、企业人员流动以及风险因素分析方面的问题。对企业来说，这为其经营管理提供了更加高效、便捷的方法。通常情况下，企业内部数据的开发是由以下方面造成的：
4.3.1抽样
日常生产中，企业要选择代表性较强的数据作为样本，还需对样本的具体容量进行定位。这一过程中需突出样本的代表性，以便于后续的数据分析。
4.3.2开发
依靠使用探索开发方法对数据信息进行研究分析，以此来提高用户对企业信息的了解程度。开发环节主要包括信息数据的导入、合并以及选择。
3.2.3修改
修改主要包括数据的创建与选择，其中涉及到的是数据量的转换、产品编码以及对应数据的分享操作。为了提高数据预测的准确性，此环节可以引入数据模型。如此不仅能够提升产品质量，更能够扩大企业的经济效益，有助于企业的经营发展。
4.2.4评定
评定之前首先要进行对比，这里不仅包括技术的对比，更包括模型的对比。在对比之后由专门的负责人员进行分析研究，挖掘数据背后的价值。这一环节的工作中要尽可能使用新方法、新理论，以便于提高信息数据整合、分析的效率和准确性。
4.3密集型数据科研技术
“第四范式”是密集数据研究一种，在2007年由吉姆·格雷提出。在该技术理论研究过程中，强调大数据储存技术应用价值性，以统一的理论方法作为数据研究主要支撑。在该技术开发与应用过程中，对其传统软件工程中一、二、三范式进行理论与数据分析，提高其短时间内的数据储存与信息处理能力。在经过反复试验对比之后，研究人员改变传统思维模式，首先致力于“第四范式”数据结构研究，在整合驱动大数据基础上，对软件服务价值进行了全面概述。针对密集型数据分析方式，传统的数据周期、信息流程方法已经无法适用，在模型效果上存在滞后性。研究人员以原本数据、信息、模型研究为基础，对其数据服务、信息服务等进行推演，逐渐构建出第四范式模型，对其服务能力、服务价值等进行了全面优化。“第四范式”是大数据时代下，软件工程开发关键技术之一，在不断的研究中得以完善，可以实现密集数据生命周期有效提高，以全新的数据模型，为软件工程开发提供技术保障。有关部门需给予高度重视，使其能够适应未来社会的发展。
结束语
综上所述，在大数据时代下为了能够让各行各业都能够快速发展，需要各行各业都采取先进的计算机软件技术，未来计算机软件技术的发展将顺应这一趋势，提高自身的数据处理量。从事计算机软件技术研发、推广的工作人员也需要不断完善自身的知识结构，提高自身理论知识水平，从而更好的推动这方面的技术研发工作。因此各个领域都应齐心协作，不断推动技术的更新和改进，顺应时代发展，使得创新技术的发展持续推进，从而整个社会的生产效率也会大大提高。
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[4]陈莲.大数据时代下的计算机软件技术[J].电子技术与软件工程,2018（18）：152.
论文作者:田建伟
论文发表刊物:《防护工程》2018年第32期
论文发表时间:2019/2/26
标签：数据论文; 技术论文; 计算机软件论文; 时代论文; 软件工程论文; 信息论文; 企业论文; 《防护工程》2018年第32期论文;