李普
天津天地伟业科技有限公司 天津市 300000
摘要：基于计算机软件技术运用于大数据，本文主要结合计算机信息处理大数据的技术体系；计算机软件技术运用于大数据分析两点内容，从多个角度出发，提出具体的可行性方法。
关键词：计算机软件技术；大数据；技术体系
引言
随着社会的发展，数据呈现爆炸式的增长趋势，大数据已经成为各行各业关注的焦点。从计算机信息处理大数据的技术体系来看，主要分为以下三个方面。即大数据采集获取与传输技术、大数据的归档保存技术以及大数据的信息安全保护技术。因此，本文针对问题，探讨计算机软件技术运用于大数据。
一、计算机信息处理大数据的技术体系
（一）大数据采集获取与传输技术
在处理大数据方面，计算机软件技术的数据分析的目的在于对大数据相关信息的集中获取。所有的工作在开展过程中，都需要对相关数据进行有效的采集，并借助计算的软件实现数据的转换、整理和分类。通过计算机的以上处理方式，才可以将大数据繁杂的数据按照一定的规律或者次序进行协调，并通过严谨的传输协议，将数据进行网络存储或者传输。
（二）大数据的归档保存技术
随着社会的发展，数据量呈现爆炸式的增长，各种文本、视频、音频等信息十分庞当。 传统的数据保存过程中，借助于计算机的硬件系统进行数据存储，已经无法满足当前大数据存储的需要。大数据的归档保存需要更高计算机的软件支持和网络空间。 因此，在大数据时代，计算机软件技术在网络存储方面的应用日渐成熟，一定程度上确保了大数据存储的稳定性和安全性。
（三）大数据的信息安全保护技术
随着数据量的不断增多，对数据建立完善的信息安全体系，保障数据在使用和传输过程中的安全性十分重要。除了强化相关专业人员的素质能力，提升其在信息安全体系方面的执行力之外，还应通过全新的信息安全保护技术，对大数据时代下的数据结构和容量变化进行监控管理。通过计算机软件技术，可以有效的实现对大数据信息的监管，改变了传统数据的保存和传输方式，可以有效的对信息的泄漏进行查找和管理。
二、计算机软件技术运用于大数据分析
（一）大数据时代背景下的服务软件技术
通常情况下认为软件服务工作在当代社会发展中的作用主要体现在，软件服务工程是通过工程化的手段，借助于软件开发、数据库以及程序设计语言来建设实用型与服务型相结合的软件工程。对此，从软件服务工程的内在核心来看，仍是以服务为主的。并在实际运行中，结合是实际情况与实际需求进行适当地调整，以此来实现软件本身的分布式应用以及虚拟化特点。通过以上内容的完善来保证软件服务工程自身的安全与稳定。同时，有效整合数据，以此来提高相互操作性管理的有效性。此外，软件服务工程的另一个优势还在于仅通过局域互联网就能够满足正常运行，这也使得软件本身很少受到来自外网的病毒侵害，极大程度地提高了用户使用软件的安全。对此，针对软件服务工程的以上优势，目前我国大部门企业在进行日常的管理工作时，都将其放在首要位置。通过软件的各类优势，来确保企业经营的安全与稳定。同时，软件本身也可以根据一些企业的特殊要求进行适当地调整，使软件工程更加对焦用户需求。
（二）大数据时代背景下的众包软件服务技术
通常情况下认为由软件服务工程所产生的数据有着十分显著的特点，如数量通常较大，数据较为集中等。对此，在当前互联网技术不断发展的背景下。国内外很多企业，都加大了对众包软件工程的投入。在研究工作中，主要是针对软件工程的密集型数据与流式数据展开分析，从而使最终的呈现效果更加符合管理者的需求，满足用户的具体要求。那么，从众包软件工程的特点来看，与软件服务工程有着很多相似之处，比如二者都是为服务而生的。意在为使用者提供更加便捷的需求。但众包软件工作的区别则体现在服务群体。通常情况下众包软件工程是面对软件促进的管理层与管理层平台。简言之，众包软件工程能够保证运行时的稳定和长期使用，很大程度上受到数据的影响。只有保证了数据传输的连续、有效，才能够确保软件工程的运行。此外，众包软件工程的另一个特点还体现在能够确保数据的真实体现。但是并不会出现明显的形势，同时软件工程的单位性量化特性呈现效果也并不显著。因此，当前的发展是要对密集型的集中数据信息展开有效的研讨，通过以上方法的有效展开来不断提高软件服务工程的应用范围，促进软件服务工程的进一步发展。
（三）大数据时代背景下的密集型数据科研第四范式
近些年来，随着相关部门与相关人员对密集型数据研究的不断深入，已然取得了一些成绩，在领域内得到了有效的前进。而第四范式概念便是在这样一个背景下提出的。那么，这里所谈到的第四范式指的是在工作人员开展数据信息的分析工作时，首先要确保探究方法与设定观点的协同性。并在同时，结合二者的协同性与设定本身，利用大数据的可利用条件，对具体的工作展开提供科学、合理的方向指导。但是，从过往工作的展开来看，分析工作的进行很大程度上出现了数据分析需求与范式分析主体的偏离。再结合一部分软件使用缺少信息方面的有效优化，进而使得一部分基础性的平台数据内容无法得到有效保存。更给企业的管理工作和管理目标落地造成了负面影响。
承接前文中谈到的密集型数据研究，目前我国的研究仍然处于第三范式阶段，其中的主要内容仍是计算机模拟。对此，针对我国目前的实际情况，在工作人员进行研究的同时，需要对研究的范畴进行有效的扩展，推动我国研究程度向第四范式发展。那么，为什么要强调这一内容呢？主要是体现在密集型数据的研究工作，以及信息处理的方式存在明显的差异化以及标准需求差异。这就是的先进的探究方法与过往的研究方法形成了鲜明的对比。并且不仅仅是在研究方法上得到了质的飞跃，也有效提高了意识层面与模式层面，是综合提高的具体体现。那么，便可以简单理解为，在当前大数据背景下的软件工程发展，是要建立在第四范式的前提之下的。在确保了理论基础的存在后，在逐步实现第四范式向第三范式层面的转变，从而开展数据分析工作。那么，针对这一需求，在具体的工作展开中，首先便是理解与掌握第四范式的工作内容与工作方法。以此为前提分析出具体的限制原因，同时把握限制原因的轻重顺序进行分析工作。此外，在工作人员开展第四范式的具体工作时，仍需着重把握的便是软件的服务质量。从密集型数据研究工作中，可以的得出，过往的数据信息结构化系统和当前我国实际发生的存在着明显的差异。而在这一差异的影响下，也使得高质量模拟工作开展几乎不可能完成。从第四范式的意义来看，仍是不断强化模拟，借助于有效的模拟环节来实现数据的转化。同时，立足于大数据背景下，第四范式的核心技术要点在于全方位、多角度地促进服务与密集型数据的有机结合。有效把握数据内的各项关键点，通过系统化的研究，实现对问题的有效解决。
结束语
综上所述，在大数据背景下的计算机软件技术应用中，主要体现在以下几个方面。即大数据时代背景下的服务软件技术、大数据时代背景下的众包软件服务技术以及大数据时代背景下的密集型数据科研第四范式。意在从多个角度出发，针对我国目前大数据背景下的计算机软件技术应用实际情况，分析问题成因，找寻解决方法，制定更为科学、合理的方案策略，从而不断发挥出大数据的优势，促进我国计算机软件技术的进一步发展。
参考文献：
[1] 张华. 浅谈计算机软件技术在大数据时代的应用[J]. 中国管理信息化, 2018, 021(002):123-124.
[2] 黄家豪. 计算机软件技术在大数据时代的应用[J]. 社会科学(文摘版):00045-00045.