大數據時代的重要性

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大數據時代的重要性范文第1篇

貿易情報信息化平臺導入的準備

傳統外貿企業商業模式、管理手段的落后在呼喚信息化的管理模式。外貿企業直接面對國際市場，對于全球信息化的浪潮體會更為深切。隨著國際貿易競爭的加劇，中國出口商所面臨的壓力與日俱增，競爭也要求外貿企業為國外客戶提供更為靈活、富于個性化的服務。

作為當代技術標尺的“信息化”，從根本上擯棄了傳統貿易。在外貿業務管理中，外貿企業對貿易情報的掌握顯得尤為重要。只有迅速全面地掌握貿易情報數據與信息，外貿企業才能在激烈的貿易競爭中知已知彼、百戰不殆。

在貿易情報信息化平臺導入的前期準備階段，企業決策層的態度至關重要。企業貿易情報信息化導入的最大困難不是技術問題和資金問題，而是管理問題和觀念問題。只有企業的最高管理層才有可能逾越革新舊的管理模式過程中的諸多障礙。同時，這還要求企業最高管理者將企業貿易情報信息化進程與企業戰略目標相結合，并具備超越自我的思想境界；對企業自身進行充分的現狀分析，明確企業貿易情報信息化導入的基本目標至關重要，并據此制定相應的整體規劃和實施步驟，做好相應的資金、人才準備。

選擇適合的貿易情報信息化平臺

廣州三顧外貿管理咨詢有限公司在大量外貿管理咨詢實踐中了解到，有相當一部分外貿企業對貿易情報系統信息化平臺的重要性認識不足，不愿意在這方面做必要的投入，從而導致一些外貿企業的業務人員在聯系潛在客戶前無法了解到這些客戶值不值得花費時間和精力去開發。

而通過貿易信息大數據平臺，不僅可以對某一行業（產品）的國外目標市場進行準確的分析，而且可以清楚地查看某一行業（產品）大量采購商的詳細聯系方式及其在某一時間段內的詳細采購記錄，包括其供應商名稱、采購產品種類、規格、采購單價、采購總量和采購頻次等，據此提前了解采購商的采購渠道、采購規律、總體實力及活躍程度等各方面的情況。

在當今日益激烈的外貿競爭中，如果能夠借助權威專業的貿易情報信息系統精準地動態地掌握目標市場與目標客戶的這些信息，外貿企業在開拓國外市場方面一定能夠在眾多同行企業中脫穎而出。

然而，根據廣州三顧外貿管理咨詢公司的經驗，目前市場上的貿易情報信息系統魚龍混雜，不同商家的貿易情報系統在功能模塊上千差萬別，價格也相差甚遠，不少外貿企業不了解各商家系統的“水有多深”，更沒有操作過類似的系統，因此在選購此類系統時帶有盲目性。專業的事一定要由專業的人來做，建議此類外貿企業借助專業的人員選購權威、可靠又具有高性價比的系統。

以跨境搜（）為例，該貿易情報信息系統可為中國出口型企業定位分析目標市場、高利潤市場；對同行知根知底；還可獲得全球熱門市場采購商詳細的聯系方式。

山東某上市公司主要生產、銷售大型混凝土攪拌設備及半掛車，其主要外銷目標市場為非洲、東南亞的一些發展中國家。經過20年的發展，該公司外貿團隊已比較成熟，現有15人。為了滿足對信息化平臺的需求，以同現有的客戶開發平臺與渠道形成互補，通過市場了解和朋友介紹后，該公司海外營銷部總監和跨境搜取得了聯系。經過相互了解及洽談，這家公司同跨境搜簽署了為期1年的信息系統購買合同。

這家上市公司為什么會選擇和跨境搜合作呢？第一，跨境搜信息系統所提供的龐大的客戶資源（含詳細的客戶聯系信息）均為真實、有效且不斷更新。第二，通過跨境搜信息系統搜索到的大部分客戶都是近期有采購需求，且采購量比較大的。第三，通過跨境搜信息系統可以準確定位市場，匹配高利潤市場。第四，跨境搜可提供目標客戶的背景調查。第五，跨境搜信息系統全國統一售價的方針贏得了客戶的信賴。

客戶還選購了5個8位的HS編碼查詢功能。5個HS編碼對應其5類主營產品，可以分別從企業分析、國家分析和量價走勢、港口分析及運輸方式等多維度，解讀該產品在中國出口市場的淡旺季情況、同行企業出口價格及數量等數據。該客戶還選購了國外的清關數據，以分析其客戶的采購習慣、采購周期及采購供應鏈等。

跨境搜信息系統不限制產品關鍵詞查詢、不限制HS編碼查詢，可設置主次賬號功能，以便公司管理層分配、檢查外貿業務人員的使用情況。

大數據時代的重要性范文第2篇

關鍵詞：大數據 統計特征 情報關鍵詞 關鍵詞提取 方法

1 大數據的含義及特征

大數據即人們常說的非結構化數據，它借助計算機網絡，可以存儲大量數據，并保證數據的真實性。體量、速度和多樣性是大數據定義中的關鍵內容。其基本特征主要有：第一，大數據數據總量增長規模非常大。同種類型的數據在傳輸過程中處于快速增長狀態。第二，數據增長的速度非常快，以指數級持續增長模式為主。第三，新的數據來源渠道越來越多，新的數據類型也不斷豐富。第四，大數據的價值不斷上漲，大數據可以為企業發展帶來更多商機，是現代企業發展過程中必不可少的內容。

2 相關研究現狀及存在的問題

情報關鍵詞是表述某個文件或者論文中重要內容的詞語。本文中介紹的大數據時代基于統計特征的情報關鍵詞是指以網頁為主的關鍵內容，提取關鍵詞的主要目的是分析語義和對核心詞語進行統計。網頁關鍵詞在自動摘要、信息檢索以及自動問答等形式中都存在較多不確定因素，導致大數據時代基于統計特征的情報關鍵詞提取方法問題重重。

3 大數據時代基于統計特征的情報關鍵詞提取方法

3.1 關鍵詞提取方法的分類 關鍵詞提取方法分四類：第一，基于語義的方法。以詞典為依據，對詞和句子進行分析，對詞和句子進行分類標注，滿足計算機對多重信息片段的實際需求，通過計算獲得情報關鍵詞。第二，基于機器學習的方法。利用機器對訓練語料庫進行訓練，結合各項系數的實際狀況，確立相關的參數、建立準確的模型。第三，基于復雜網絡的方法。明確候選特征詞之間的關系，以既定的規則為出發點，構建一個復雜網絡，通過相關數據計算出節點權重系數和介數，最大的綜合值即為關鍵詞。第四，基于統計的方法。詞語具有相關統計信息，以統計信息為基礎，提取相關關鍵詞。

3.2 關鍵詞提取方法的構造

3.2.1 中文詞語的特征及自動分詞。中文詞語通常由兩個或者兩個以上的漢字組成，句子具有連續性，要求研究人員利用大數據對中文句子進行分析之前，將句子劃分為若干小部分。目前已經有自動標注詞性的系統，可以自動過濾詞和通用詞語。

3.2.2 網頁文本的結構特征及詞語統計特征。MTML是一種標記語言，該標記語言的證書的目的是描述網頁文檔內容，以成對的標記符號為依據，明確顯示網頁的各個部分。詞語統計的特征主要有：如果某篇文章中某個詞語出現的頻率比較高，在其他文本中出現的頻率偏低，那么，這個詞語即可作為候選關鍵詞；同一詞語在不同標記符號中對文章內容的反映結果不一樣，也就是說詞語出現的位置對關鍵詞的選擇有至關重要的作用。

3.2.3 詞語過濾。文本中通常會存在大量噪聲詞。噪聲詞與文章的內容聯系不大，噪聲詞在文本中和文本集合中出現的頻率均比較高，噪聲詞通過詞頻和文本頻率乘積的離散系數自動過濾。不同內容的文本長度不一樣，噪聲詞在文本中出現的頻率數受文本長度的影響，離散系數是指某個詞語在文本中的波動程度，詞語的離散系數與該次在文本中出現的穩定性成正比，也就是說，離散系數越大，該次在文本中的穩定性越差。

3.2.4 中文關鍵詞提取流程圖。本文以TfDf指標為依據，采用離散系數的方法將文本中存在的噪聲詞過濾除去，對候選關鍵詞共現概率分布進行分析。確定TFIDF和候選關鍵詞的位置信息，以TFIDF-SK為計算方法，以函數TFIDF-SK值作為關鍵詞重要性的衡量標準。TFIDF-SK算法系統流程圖如圖1所示。

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圖1 TFIDF-SK算法系統流程圖

TFIDF-SK算法將輸入文本集合進行處理，處理工作中必須將文本集合中的噪聲詞過濾除去，做好詞語統計特征；將收集到的信息計入特征計算模塊，該模塊的主要功能是計算TFIDF值、詞語位置信息和偏度；進入關鍵詞重要性衡量模塊，計算出TFIDF-SK值；判斷關鍵詞重要性度量大小，輸出文本中的情報關鍵詞。

4 結束語

目前，國內外對大數據時代基于統計特征的情報關鍵詞的提取方法均有統一評價，在實際發展過程中強化統計特征情報關鍵詞的提取方法顯得尤為重要。因此，研究人員必須在了解大數據含義及特征的前提下，針對大數據時代基于情報關鍵詞提取方法存在的問題，對相關方法進行深入研究，保障情報關鍵詞的穩定性。

參考文獻：

[1]羅繁明，楊海深.大數據時代基于統計特征的情報關鍵詞提取方法[J].情報資料工作，2013.

大數據時代的重要性范文第3篇

關鍵詞：大數據時代；統計學；影響

隨著大數據時代的到來，各企業采用了新的策略，獲得了更多的利潤。對于統計專業來說，改變發展策略，使培養出來的專業人才能夠適應大數據背景的需求是其主要任務。目前，高校統計學專業逐漸認識到大數據時代綜合性人才培養的重要性，并對專業建設進行了相關改革。

一、大數據時代對統計學的影響

大數據時代的到來對現代統計專業的發展造成了新的沖擊，要確保培養出來的人才能夠起到應有的作用，首先要了解大數據時代對統計專業所造成的影響。

（一）大數據時代使數據結構和數據性質發生變化

網絡技術以及基于網絡技術的電子商務等新的數據記錄模式標志著大數據時代的到來。大數據時代，不再依賴于抽樣調查的記錄模式，網站瀏覽、視頻監控都將形成大量數據。傳統的數據結構甚至是數據性質發生了變化。大量的數據信息對于需求者來說，如何甄別其可用價值成為關鍵。傳統的數據可以二維表格顯示和整理。但大數據時代所產生的數據具有多樣化和復雜化特征，往往包含了大量的音頻、視頻、HTML等。這要求大數據的收集具有較強的目的性，才能實現其價值。

（二）大數據時代要求統計分析方法和統計思維更新

大數據時代的主要特征為數據多且復雜，數據分析要求分析者對總體進行分析。在這一背景下，參數統計不再具有意義，假設檢驗法也隨著總體分析而失去價值。數據的復雜化對傳統大數據統計思維造成了巨大的沖擊，要求統計者具有活躍的思維。只有對傳統數據的改變進行分析，并且樹立新的統計方法。

二、大數據時代下的統計學發展新策略

為適應大數據時代的需求，統計學專業的發展勢必要對傳統模式進行改革。目前，多數高校統計學專業已經認識到大數據對于其發展帶來的沖擊。為此，本文提出了以下策略，以及能夠幫助統計學取得更好發展。

（一）加強統計應用性教學

根據大數據時代數據的總體分析特征，數據分析人員應掌握全面的分析方法。在人才培養過程中，應致力于培養實踐分析能力，提高數據和資料收集能力，并且培養其強烈的數據價值觀，使其能夠從眾多數據中找到所需的。另外，對傳統模式進行改革，增加大數據統計內容，以適應時代的需求。基于大數據的結構特點，實施資料透視化教學，提高分析者對復雜數據的分析能力。

（二）培養大數據統計思維

在人才培養過程中，新的統計思維的培養具有重要意義，即強調數據分析實踐能力的提高。統計思維的培養有助于數據分析者對復雜的數據進行區分，從而整理有效信息。在大數據時代，不僅要以傳統的平均思維、動態思維和變異思維為基礎，還要注重基于整體分析的大數據思維。另外，還要培養數據分者的復雜性思維，以應對復雜的數據庫。總之，大數據時代需要數據分析者具有全面的、創新性的思維。

（三）強化基礎性統計知識

統計學自身具有復雜性，其改變多且抽象。基礎的統計知識是進一步掌握大數據分析思維的基礎，可見學習基礎性統計知識的重要性是不言而喻的。為此，應該采取深入淺出的方法，利用多媒體等方式使復雜的數據統計清晰化、簡單化。結合具體的案例使數據分析者正確認識統計概念、掌握統計原理和方法。此外大數據分析不再是一種專業，而是更傾向于一種技術，這要求我們將大數據分析與統計學以外的相關知識相互聯系。注重真實相關與偽相關的講解，強調商務智能的開發和分析。只有具有堅實的基礎，才能確保數據分析者大數據分析思維的養成，適應現代社會的需求。

（四）加強復合型人才培養

為適應大數據時代的需求，復合型人才的培養是關鍵。所謂復合型人才，是指其不但要具有專業的數據分析能力，還要相應的具備管理以及其從事專業的技術。大數據時代，高校應建立全面的人才培養模式，注重培養人才的數據分析能力、編程能力等，使其真正了解大數據，懂得如何利用大數據對其所處的行業起到積極作用才是關鍵。總之，大數據時代對綜合性人才具有更高的需求，大數據時代不僅培養的是一種能力，而且是一種思維，是對全新模式下的數據的分析和利用。高校作為人才培養的重要基地，其教學模式的改革、對大數據時代所需教學模式的認識是高校的主要任務。

三、總結

統計學是經濟學的基礎課程，傳統的統計人才培養具有定向性。而隨著大數據時代的到來，數據產生的形式多樣，且具有復雜性。大數據分析不僅是作為一種專業存在，而是應以一項必備的技術而存在。大數據時代，傳統的統計思維和統計方法發生了改變，統計人才培養方式的改革也就勢在必行。（作者單位：海南師范大學）

參考文獻：

[1] 朱懷慶.大數據時代對本科經管類統計學教學的影響及對策[J].高等教育研究，2014（3）.

[2] 姚壽福.經濟管理類本科專業統計學課程教學改革思考[J].高等教育研究，2012（3）.

[3] 孫耀東.大數據背景下統計學專業課程教學探究[J].廊坊師范學院學報（自然科學版），2015（06）.

大數據時代的重要性范文第4篇

關鍵詞：大數據；大數據時代；管理會計；提升；價值

近年來，企業數據量的快速增長讓管理會計力不從心，尤其是在分析和處理海量信息方面遭遇了重大瓶頸。對大數據應用的研究，逐漸成為有效提升管理會計工作質量的重要議題。在2013年12月，財政部了《企業會計信息化工作規范》，它被視為大數據時代企業財務數據分析變革的集結號。

一、大數據時代所倡導的管理會計變革

管理會計是企業發展中的一項關鍵工作，在大數據時代，管理會計應加強對財務數據的分析和處理，深入挖掘數據背后的信息，從而為企業創造價值。隨著企業對大數據依賴程度的提高，管理會計要實現價值提升，應從以下三個方向進行變革。

(一)服務型向管理型轉變

管理會計職能以往被單純的定義為向管理層提供信息。在大數據時代，管理會計的職能應得到拓展。通過大數據平臺，企業管理層可以實現廣泛互聯，不僅是企業內部，還可以攬括企業上下游的供應商和客戶等，實現會計信息的集成共享。在此基礎上，管理會計可以有效地分析經濟趨勢、競爭對手、市場環境、供應商及客戶需求等信息，從而充分發揮會計工作的主動性及創造性，更有利于企業的長期發展。從某種意義上來說，管理會計已不是企業管理體系的旁觀者，而是逐步蛻變為企業內部的一系列具體“管理行動”，成為管理控制機制的設計者、管理控制活動的參與者，甚至在部分控制領域，扮演領導者的角色。

(二)事后分析型向過程控制型轉變

傳統的管理會計主要是事后對企業的經營管理控制進行分析。在大數據時代下，僅僅對結果進行分析是不夠的。結果的分析不能全面地了解企業情況，應融入到企業經營的全過程中，加強對經營過程的分析，向全過程管理控制轉變。通過對大數據的應用，管理會計能夠對經營過程中的關鍵成功因素進行再判斷，對關鍵指標的偏離情況進行再分析，對過程行動計劃和方案進行再修訂，對核心資源要素進行再配置等一系列管理工作，高效地分析事前、事中和事后數據，有效提升數據分析能力，為企業的長期健康發展提供重要保障。

(三)傳統處理型向信息管理型轉變

隨著社會的不斷進步，企業的信息化程度越來越高，對信息技術的應用也越來越廣泛。特別是在管理會計工作中，信息技術的有效應用對于提高工作質量有著極大的幫助。在大數據時代，由于企業的數據不斷增加，傳統的信息處理方法已經無法滿足管理會計工作的需求，加強信息管理，提高信息化水平已刻不容緩。此外，通過將信息技術重點運用在大數據處理上，可以有效地提高信息的準確性、及時性和完整性，從而更有利于管理會計工作的開展。

二、大數據時代管理會計面臨的問題

管理會計作為會計的一個分支，是精細管理和價值創造的重要工具。然而一直以來，管理會計由于高水平人才缺乏，常常不受企業高級管理層的重視。企業的會計工作往往集中在財務核算上，賬務處理和報表編制占據了主要工作精力。為企業提供決策支持的管理會計沒有得到應有的地位。具體來說，當前管理會計所面臨的問題包括：

(一)企業對管理會計重要性認識不足

在我國，財務人員晉升到企業高級管理層的情況較為罕見。企業經營過程中，往往側重于營銷、生產、質量等環節。而財務管理作為企業管理中的重要一環，受到的重視程度不高。管理會計作為會計體系中的重要組成部分，可以為企業的生產經營活動提供關于規劃、控制和考核等方面的重要信息，并協助管理者進行決策。部分企業的經營決策者由于缺乏分析和理解會計信息的能力，所以并不十分重視管理會計所提供的資料，使得管理會計在企業中的重要性下降。此外，一些中小型企業則認為管理會計是大型企業才需要的，對于中小型企業，管理會計成為了可有可無的存在。

(二)高水平管理會計人才不足

在我國，目前適應企業需求的高水平管理會計人才嚴重不足。這主要是兩方面的因素造成的：第一，對會計專業的培養存在問題。在我國的大學教育中普遍偏重財務會計，而不注重管理會計。同時，專業學科的設置較為單一，授課的知識面相對較窄。對于一個合格的管理會計人員來說，不僅要具備扎實的財務專業知識，同時還需要具備廣泛的其他專業學科知識，以適應不同工作環境下的需要。第二，企業會計人員的整體專業素質亟待提高。許多企業的會計人員對管理會計的認識不足，還停留在基礎的財務分析方法上。事后記賬、出具報表成為主要的日常財務工作，極少主動將管理會計的方法與實際工作中獲取的信息有效結合起來進行分析。同時，一個優秀的管理會計，不僅要懂得管理、數學和經濟等方面的知識，還要全面了解企業的經營流程。目前，這類復合型人才在我國相當缺乏。

三、大數據時代管理會計工作提升路徑

這是一個高度信息化，到處充斥著數據的時代。管理會計的作用恰恰是基于廣泛數據分析，為管理者進行科學決策提供保障。因此，無論是在國家層面還是企業層面，都應該盡快轉變觀念，認識到大數據時代管理會計工作的重要性，并加強管理會計人才的發掘和培養。具體來說，大數據時代管理會計工作的提升路徑可以包括：

(一)建設管理會計體系

首先，在國家層面應將會計準則與國際接軌，同時加大對管理會計理論的研究，并結合中國實際情況，制定一套適應中國國情的管理會計體系；其次，在高等教育層面應合理設置課程，加強管理會計學習，并適當融入大數據相關知識，以適應新形勢的要求；最后，將大數據下管理會計實踐中的優秀案例和先進經驗，列入會計人員后續教育項目中，供廣大從業人員交流和學習。

(二)部署財務職能轉型

在大數據時代，財務職能的發展趨勢是協助企業進行資產管理、風險控制、決策支持、價值引領等方面。傳統的財務職能應盡快部署轉型，將日常的標準化、重復性工作進行剝離、集中或外包，并重新定義財務流程和崗位職責，將管理會計作為企業財務職能的核心。

(三)培育管理會計人才

數據來源廣泛、體量巨大、種類繁多，這些都是大數據時代的標簽。只有通過專業的管理會計人才進行深度的挖掘和分析，才能從中得出對企業決策有價值的信息。因此，人才是企業有效運用管理會計的關鍵因素。要加強管理會計人才的培育，一方面可以加大招聘力度，通過豐厚的薪酬待遇和良好的工作環境，吸引優秀的人才加入；另一方面，通過對現有員工開展培訓和交流等活動，提升員工能力，補齊知識短板，更好地適應企業的要求。

(四)強化管理會計地位

高級管理層要充分意識到管理會計對企業的重大意義，并促進企業的經營管理層重視管理會計。除此之外，還要加強財務人員的組織地位，給予一定的權力以便順利開展信息搜集、整理和分析等工作，深化管理會計的應用。

四、大數據時代管理會計的價值展望

大數據時代對數據的應用日趨廣泛，管理會計工作者應發散思維，積極尋找為企業創造價值的領域。目前，在大數據時代管理會計的價值展望包括：

(一)決策支持

在傳統的企業管理中，由于數據缺乏，決策往往是憑決策者的經驗和商業直覺來進行判斷。大數據則對企業決策方式產生了重大影響，通過歷史數據的積累和數學建模、數據挖掘技術等方式，能夠提供更理性的數據決策模式。管理會計可以充分利用大數據分析方面的優勢幫助企業進行決策。當遇到重大決策問題時，管理會計應盡可能全面的收集企業內外部數據，為決策者做出合理決策提供保障。

(二)預測支持

在傳統的管理會計中，較少涉及預測職能。而在目前的大數據應用領域，最突出的就是預測技術。預測技術可以拓展管理會計的職能范圍，并作為管理會計為企業創造價值的重要方式。以銷售環節為例，企業急需依據客戶的個人身份、購買記錄、位置信息、社交習慣等信息構建預測模型，進而有針對性的進行分類促銷。數據越大越精確，越有利于模型作出準確的預測。目前，許多企業都在加大對預測領域的投入，管理會計應利用自身專業性，幫助企業建立預測模型，從而提升企業管理效率與運營績效。

(三)控制支持

控制是指企業為管理風險、增加實現既定目標的可能性而采取的行動。這些行動由管理層負責計劃、組織并指導實施，為實現目標和目的提供合理保證。大數據時代強調企業對日常經營管理活動進行全面地記錄和分析，因此提升控制的效率被視為決定性因素。管理會計中的流程管理和內部控制等，將極大地加強企業對于運營的控制，從而保證運營效率。

(四)評價支持

管理會計負責對組織內部的個人、機構或項目進行評價，其評價標準即包括財務信息，也包括大量非財務信息，從而有效規避單純依賴財務信息評價的缺陷。大數據時代對評價職能進行了改變，在傳統的評價中，企業更側重內部評價，而大數據時代因為擁有大量外部信息作為評價依據，所以應該加強從客戶價值的角度進行評價。管理會計的業績評價工具可以更好的適應這種轉變，從而提升管理會計的價值。

五、結束語

管理會計是企業發展的關鍵工作之一，隨著大數據時代企業數據的日益豐富，管理會計的工作也面臨著許多挑戰。如果拒絕適應和改變，不僅會對企業會計數據的收集、整理和應用等工作造成困擾，甚至還會對企業的發展形成制約。管理會計應把握時代的脈搏，積極的面對大數據，深入地分析大數據，從而為企業管理層提供有價值的信息。作為企業則應該緊緊抓住這一契機，采取有效措施積極應用大數據，使企業的發展再上一個新的臺階。筆者結合自身多年工作經驗，以及對管理會計的認識，論述了在大數據時代管理會計面臨的變革和問題，并闡述如何更好地提升管理會計工作，創造出更多的價值。希望本文能為讀者對提高管理會計的工作質量、創造管理價值提供一些思考和啟發，共同為推動國家經濟的發展，保障經濟平穩運行貢獻力量。

作者:袁莉萍 單位:南通新源投資發展有限公司

參考文獻:

[1]王镕溪.淺析大數據對管理會計的影響及對策[J].中國經貿，2015(15).

[2]趙慧.大數據引領管理會計變革[N].中國會計報，2015.

大數據時代的重要性范文第5篇

關鍵詞：計算機；軟件技術；大數據

一、前言

時間的不斷發展也提高了計算機技術，今天，經濟和技術飛速發展，涌現出一大批計算機人才，促進了計算機技術的有效發展，正是由于計算機技術越來越完善，給人們的日常生活和工作生活帶來了巨大的變化，然而，傳統的數據處理工具無法在正常時間管理這些數據，需要新的處理模式來發現信息資源。

二、大數據優勢

與過去相比，我們不僅需要存儲更多數據的能力，還需要適應更為多樣化的數據類型，大數據包含五個屬性，即大容量、多樣性、速度、價值和準確性，這些特點無疑符合人們目前對復雜數據處理的需求，因此，要重視計算機軟件在大數據中的應用，將大數據與計算機科學合理結合，更有效地發揮大數據的價值。

三、計算機軟件技術

（一）存儲相關技術新的網絡存儲技術“云存儲技術”通過互聯網的各種系統功能，將互聯網上大量不同的存儲設備與軟件集成在一起，共同提供存儲數據和外部數據訪問等功能，云存儲技術具有其優勢，解決了時間和空間的限制，用戶可以隨時隨地通過網絡與網絡終端設備的連接，實時查看和下載云存儲的內容，深受人們的欣賞和喜愛，云存儲還可以利用多個存儲單元的不同功能，在大數據時代高效、科學地分析、分類，通過數據采集，構建一個大而有序的數據庫，這樣用戶就可以方便快捷地在海量信息中找到有用的信息。

（二）虛擬技術虛擬技術是通過對現有信息資源進行創新，利用計算機軟件技術，將物理資源轉化為邏輯資源的一種特殊技術，一方面，虛擬化技術可以通過優化大數據的內部資源，實現高效的信息處理和靈活的操作，實現傳統物質資源向有邏輯管理的資源轉化，打破資源的物質結構，實現資源透明化和資源定位自動化，是實現科學技術未來的關鍵。

（三）信息安全技術在大數據時代，各類數據在一定程度上是相互聯系的，雖然這種信息處理更加方便快捷，但也帶來了一定的威脅，因此，必須強化數據安全的重要性，大力開展安全功能的適應性改造，避免不法分子從數據盜竊中獲取利益，要保證大規模信息的安全，有關人員必須進行積極的研究，推動信息技術安全技術的提高，雖然我國長期以來沒有大數據的使用，但大數據的使用產生了很大的積極影響，在現階段，大數據似乎是新時期發展的必然趨勢，得到了群眾的高度認可和支持。然而，在未來，它也將面臨許多挑戰，因此，有關工作人員有必要根據自身存在的問題，制定一個連貫的發展規劃，以保證計算機科學的良好發展，使大數據更加真實有效。

四、應用

（一）在企業中的應用21世紀初，人們已經認識到大數據尤其是海量數據的重要性，現在計算機軟件技術方面，當互聯網公司處理越來越復雜的數據時，與傳統的數據處理方法相比，大數據可以存儲更多的數據，首先，公司可以通過采集具有代表性的數據樣本，進行數據輸入和統計數據，對數據進行整合和分析；其次，利用收集到的數據進行相關性和趨勢分析，然后，根據數據的正確顯示，找到數據建模的數據，最后對數據模型進行多次評估和測試，以保證數據模型的準確性，該方法可以利用虛擬數據減少實際實驗造成的實際損失，降低運行成本。

（二）在現代商業中的應用根據最新的數據，可以為客戶調整合適的服務，以優質的服務贏得客戶的喜愛和關注，在企業中，管理者可以通過計算機軟件的靈活性和方便性，及時獲取客戶數據，實時分析數據。

（三）在信息交流中的應用計算機軟件技術的智能化和靈活性使現代信息通信不斷優化，準確了解用戶在服務過程中的需求，以預測分析軟件為基礎，也是企業對各類大數據使用的重要技術，由用戶發回處理，對用戶的不同行為和表現進行合理的統計和評價，通過對有用數據的分析，接收用戶的行為報告，公司還可以從用戶的行為報告中發現操作過程中存在的問題信息，科學地發現問題并且高效解決，確保用戶滿意，減少用戶流失。