大数据时代的重要性
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大数据时代的重要性范文第1篇
贸易情报信息化平台导入的准备
传统外贸企业商业模式、管理手段的落后在呼唤信息化的管理模式。外贸企业直接面对国际市场，对于全球信息化的浪潮体会更为深切。随着国际贸易竞争的加剧，中国出口商所面临的压力与日俱增，竞争也要求外贸企业为国外客户提供更为灵活、富于个性化的服务。
作为当代技术标尺的“信息化”，从根本上摈弃了传统贸易。在外贸业务管理中，外贸企业对贸易情报的掌握显得尤为重要。只有迅速全面地掌握贸易情报数据与信息，外贸企业才能在激烈的贸易竞争中知已知彼、百战不殆。
在贸易情报信息化平台导入的前期准备阶段，企业决策层的态度至关重要。企业贸易情报信息化导入的最大困难不是技术问题和资金问题，而是管理问题和观念问题。只有企业的最高管理层才有可能逾越革新旧的管理模式过程中的诸多障碍。同时，这还要求企业最高管理者将企业贸易情报信息化进程与企业战略目标相结合，并具备超越自我的思想境界；对企业自身进行充分的现状分析，明确企业贸易情报信息化导入的基本目标至关重要，并据此制定相应的整体规划和实施步骤，做好相应的资金、人才准备。
选择适合的贸易情报信息化平台
广州三顾外贸管理咨询有限公司在大量外贸管理咨询实践中了解到，有相当一部分外贸企业对贸易情报系统信息化平台的重要性认识不足，不愿意在这方面做必要的投入，从而导致一些外贸企业的业务人员在联系潜在客户前无法了解到这些客户值不值得花费时间和精力去开发。
而通过贸易信息大数据平台，不仅可以对某一行业（产品）的国外目标市场进行准确的分析，而且可以清楚地查看某一行业（产品）大量采购商的详细联系方式及其在某一时间段内的详细采购记录，包括其供应商名称、采购产品种类、规格、采购单价、采购总量和采购频次等，据此提前了解采购商的采购渠道、采购规律、总体实力及活跃程度等各方面的情况。
在当今日益激烈的外贸竞争中，如果能够借助权威专业的贸易情报信息系统精准地动态地掌握目标市场与目标客户的这些信息，外贸企业在开拓国外市场方面一定能够在众多同行企业中脱颖而出。
然而，根据广州三顾外贸管理咨询公司的经验，目前市场上的贸易情报信息系统鱼龙混杂，不同商家的贸易情报系统在功能模块上千差万别，价格也相差甚远，不少外贸企业不了解各商家系统的“水有多深”，更没有操作过类似的系统，因此在选购此类系统时带有盲目性。专业的事一定要由专业的人来做，建议此类外贸企业借助专业的人员选购权威、可靠又具有高性价比的系统。
以跨境搜（）为例，该贸易情报信息系统可为中国出口型企业定位分析目标市场、高利润市场；对同行知根知底；还可获得全球热门市场采购商详细的联系方式。
山东某上市公司主要生产、销售大型混凝土搅拌设备及半挂车，其主要外销目标市场为非洲、东南亚的一些发展中国家。经过20年的发展，该公司外贸团队已比较成熟，现有15人。为了满足对信息化平台的需求，以同现有的客户开发平台与渠道形成互补，通过市场了解和朋友介绍后，该公司海外营销部总监和跨境搜取得了联系。经过相互了解及洽谈，这家公司同跨境搜签署了为期1年的信息系统购买合同。
这家上市公司为什么会选择和跨境搜合作呢？第一，跨境搜信息系统所提供的庞大的客户资源（含详细的客户联系信息）均为真实、有效且不断更新。第二，通过跨境搜信息系统搜索到的大部分客户都是近期有采购需求，且采购量比较大的。第三，通过跨境搜信息系统可以准确定位市场，匹配高利润市场。第四，跨境搜可提供目标客户的背景调查。第五，跨境搜信息系统全国统一售价的方针赢得了客户的信赖。
客户还选购了5个8位的HS编码查询功能。5个HS编码对应其5类主营产品，可以分别从企业分析、国家分析和量价走势、港口分析及运输方式等多维度，解读该产品在中国出口市场的淡旺季情况、同行企业出口价格及数量等数据。该客户还选购了国外的清关数据，以分析其客户的采购习惯、采购周期及采购供应链等。
跨境搜信息系统不限制产品关键词查询、不限制HS编码查询，可设置主次账号功能，以便公司管理层分配、检查外贸业务人员的使用情况。
大数据时代的重要性范文第2篇
关键词：大数据 统计特征 情报关键词 关键词提取 方法
1 大数据的含义及特征
大数据即人们常说的非结构化数据，它借助计算机网络，可以存储大量数据，并保证数据的真实性。体量、速度和多样性是大数据定义中的关键内容。其基本特征主要有：第一，大数据数据总量增长规模非常大。同种类型的数据在传输过程中处于快速增长状态。第二，数据增长的速度非常快，以指数级持续增长模式为主。第三，新的数据来源渠道越来越多，新的数据类型也不断丰富。第四，大数据的价值不断上涨，大数据可以为企业发展带来更多商机，是现代企业发展过程中必不可少的内容。
2 相关研究现状及存在的问题
情报关键词是表述某个文件或者论文中重要内容的词语。本文中介绍的大数据时代基于统计特征的情报关键词是指以网页为主的关键内容，提取关键词的主要目的是分析语义和对核心词语进行统计。网页关键词在自动摘要、信息检索以及自动问答等形式中都存在较多不确定因素，导致大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法问题重重。
3 大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法
3.1 关键词提取方法的分类 关键词提取方法分四类：第一，基于语义的方法。以词典为依据，对词和句子进行分析，对词和句子进行分类标注，满足计算机对多重信息片段的实际需求，通过计算获得情报关键词。第二，基于机器学习的方法。利用机器对训练语料库进行训练，结合各项系数的实际状况，确立相关的参数、建立准确的模型。第三，基于复杂网络的方法。明确候选特征词之间的关系，以既定的规则为出发点，构建一个复杂网络，通过相关数据计算出节点权重系数和介数，最大的综合值即为关键词。第四，基于统计的方法。词语具有相关统计信息，以统计信息为基础，提取相关关键词。
3.2 关键词提取方法的构造
3.2.1 中文词语的特征及自动分词。中文词语通常由两个或者两个以上的汉字组成，句子具有连续性，要求研究人员利用大数据对中文句子进行分析之前，将句子划分为若干小部分。目前已经有自动标注词性的系统，可以自动过滤词和通用词语。
3.2.2 网页文本的结构特征及词语统计特征。MTML是一种标记语言，该标记语言的证书的目的是描述网页文档内容，以成对的标记符号为依据，明确显示网页的各个部分。词语统计的特征主要有：如果某篇文章中某个词语出现的频率比较高，在其他文本中出现的频率偏低，那么，这个词语即可作为候选关键词；同一词语在不同标记符号中对文章内容的反映结果不一样，也就是说词语出现的位置对关键词的选择有至关重要的作用。
3.2.3 词语过滤。文本中通常会存在大量噪声词。噪声词与文章的内容联系不大，噪声词在文本中和文本集合中出现的频率均比较高，噪声词通过词频和文本频率乘积的离散系数自动过滤。不同内容的文本长度不一样，噪声词在文本中出现的频率数受文本长度的影响，离散系数是指某个词语在文本中的波动程度，词语的离散系数与该次在文本中出现的稳定性成正比，也就是说，离散系数越大，该次在文本中的稳定性越差。
3.2.4 中文关键词提取流程图。本文以TfDf指标为依据，采用离散系数的方法将文本中存在的噪声词过滤除去，对候选关键词共现概率分布进行分析。确定TFIDF和候选关键词的位置信息，以TFIDF-SK为计算方法，以函数TFIDF-SK值作为关键词重要性的衡量标准。TFIDF-SK算法系统流程图如图1所示。
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图1 TFIDF-SK算法系统流程图
TFIDF-SK算法将输入文本集合进行处理，处理工作中必须将文本集合中的噪声词过滤除去，做好词语统计特征；将收集到的信息计入特征计算模块，该模块的主要功能是计算TFIDF值、词语位置信息和偏度；进入关键词重要性衡量模块，计算出TFIDF-SK值；判断关键词重要性度量大小，输出文本中的情报关键词。
4 结束语
目前，国内外对大数据时代基于统计特征的情报关键词的提取方法均有统一评价，在实际发展过程中强化统计特征情报关键词的提取方法显得尤为重要。因此，研究人员必须在了解大数据含义及特征的前提下，针对大数据时代基于情报关键词提取方法存在的问题，对相关方法进行深入研究，保障情报关键词的稳定性。
参考文献：
[1]罗繁明，杨海深.大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法[J].情报资料工作，2013.
大数据时代的重要性范文第3篇
关键词：大数据时代；统计学；影响
随着大数据时代的到来，各企业采用了新的策略，获得了更多的利润。对于统计专业来说，改变发展策略，使培养出来的专业人才能够适应大数据背景的需求是其主要任务。目前，高校统计学专业逐渐认识到大数据时代综合性人才培养的重要性，并对专业建设进行了相关改革。
一、大数据时代对统计学的影响
大数据时代的到来对现代统计专业的发展造成了新的冲击，要确保培养出来的人才能够起到应有的作用，首先要了解大数据时代对统计专业所造成的影响。
（一）大数据时代使数据结构和数据性质发生变化
网络技术以及基于网络技术的电子商务等新的数据记录模式标志着大数据时代的到来。大数据时代，不再依赖于抽样调查的记录模式，网站浏览、视频监控都将形成大量数据。传统的数据结构甚至是数据性质发生了变化。大量的数据信息对于需求者来说，如何甄别其可用价值成为关键。传统的数据可以二维表格显示和整理。但大数据时代所产生的数据具有多样化和复杂化特征，往往包含了大量的音频、视频、HTML等。这要求大数据的收集具有较强的目的性，才能实现其价值。
（二）大数据时代要求统计分析方法和统计思维更新
大数据时代的主要特征为数据多且复杂，数据分析要求分析者对总体进行分析。在这一背景下，参数统计不再具有意义，假设检验法也随着总体分析而失去价值。数据的复杂化对传统大数据统计思维造成了巨大的冲击，要求统计者具有活跃的思维。只有对传统数据的改变进行分析，并且树立新的统计方法。
二、大数据时代下的统计学发展新策略
为适应大数据时代的需求，统计学专业的发展势必要对传统模式进行改革。目前，多数高校统计学专业已经认识到大数据对于其发展带来的冲击。为此，本文提出了以下策略，以及能够帮助统计学取得更好发展。
（一）加强统计应用性教学
根据大数据时代数据的总体分析特征，数据分析人员应掌握全面的分析方法。在人才培养过程中，应致力于培养实践分析能力，提高数据和资料收集能力，并且培养其强烈的数据价值观，使其能够从众多数据中找到所需的。另外，对传统模式进行改革，增加大数据统计内容，以适应时代的需求。基于大数据的结构特点，实施资料透视化教学，提高分析者对复杂数据的分析能力。
（二）培养大数据统计思维
在人才培养过程中，新的统计思维的培养具有重要意义，即强调数据分析实践能力的提高。统计思维的培养有助于数据分析者对复杂的数据进行区分，从而整理有效信息。在大数据时代，不仅要以传统的平均思维、动态思维和变异思维为基础，还要注重基于整体分析的大数据思维。另外，还要培养数据分者的复杂性思维，以应对复杂的数据库。总之，大数据时代需要数据分析者具有全面的、创新性的思维。
（三）强化基础性统计知识
统计学自身具有复杂性，其改变多且抽象。基础的统计知识是进一步掌握大数据分析思维的基础，可见学习基础性统计知识的重要性是不言而喻的。为此，应该采取深入浅出的方法，利用多媒体等方式使复杂的数据统计清晰化、简单化。结合具体的案例使数据分析者正确认识统计概念、掌握统计原理和方法。此外大数据分析不再是一种专业，而是更倾向于一种技术，这要求我们将大数据分析与统计学以外的相关知识相互联系。注重真实相关与伪相关的讲解，强调商务智能的开发和分析。只有具有坚实的基础，才能确保数据分析者大数据分析思维的养成，适应现代社会的需求。
（四）加强复合型人才培养
为适应大数据时代的需求，复合型人才的培养是关键。所谓复合型人才，是指其不但要具有专业的数据分析能力，还要相应的具备管理以及其从事专业的技术。大数据时代，高校应建立全面的人才培养模式，注重培养人才的数据分析能力、编程能力等，使其真正了解大数据，懂得如何利用大数据对其所处的行业起到积极作用才是关键。总之，大数据时代对综合性人才具有更高的需求，大数据时代不仅培养的是一种能力，而且是一种思维，是对全新模式下的数据的分析和利用。高校作为人才培养的重要基地，其教学模式的改革、对大数据时代所需教学模式的认识是高校的主要任务。
三、总结
统计学是经济学的基础课程，传统的统计人才培养具有定向性。而随着大数据时代的到来，数据产生的形式多样，且具有复杂性。大数据分析不仅是作为一种专业存在，而是应以一项必备的技术而存在。大数据时代，传统的统计思维和统计方法发生了改变，统计人才培养方式的改革也就势在必行。（作者单位：海南师范大学）
参考文献：
[1] 朱怀庆.大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究，2014（3）.
[2] 姚寿福.经济管理类本科专业统计学课程教学改革思考[J].高等教育研究，2012（3）.
[3] 孙耀东.大数据背景下统计学专业课程教学探究[J].廊坊师范学院学报（自然科学版），2015（06）.
大数据时代的重要性范文第4篇
关键词：大数据；大数据时代；管理会计；提升；价值
近年来，企业数据量的快速增长让管理会计力不从心，尤其是在分析和处理海量信息方面遭遇了重大瓶颈。对大数据应用的研究，逐渐成为有效提升管理会计工作质量的重要议题。在2013年12月，财政部了《企业会计信息化工作规范》，它被视为大数据时代企业财务数据分析变革的集结号。
一、大数据时代所倡导的管理会计变革
管理会计是企业发展中的一项关键工作，在大数据时代，管理会计应加强对财务数据的分析和处理，深入挖掘数据背后的信息，从而为企业创造价值。随着企业对大数据依赖程度的提高，管理会计要实现价值提升，应从以下三个方向进行变革。
(一)服务型向管理型转变
管理会计职能以往被单纯的定义为向管理层提供信息。在大数据时代，管理会计的职能应得到拓展。通过大数据平台，企业管理层可以实现广泛互联，不仅是企业内部，还可以揽括企业上下游的供应商和客户等，实现会计信息的集成共享。在此基础上，管理会计可以有效地分析经济趋势、竞争对手、市场环境、供应商及客户需求等信息，从而充分发挥会计工作的主动性及创造性，更有利于企业的长期发展。从某种意义上来说，管理会计已不是企业管理体系的旁观者，而是逐步蜕变为企业内部的一系列具体“管理行动”，成为管理控制机制的设计者、管理控制活动的参与者，甚至在部分控制领域，扮演领导者的角色。
(二)事后分析型向过程控制型转变
传统的管理会计主要是事后对企业的经营管理控制进行分析。在大数据时代下，仅仅对结果进行分析是不够的。结果的分析不能全面地了解企业情况，应融入到企业经营的全过程中，加强对经营过程的分析，向全过程管理控制转变。通过对大数据的应用，管理会计能够对经营过程中的关键成功因素进行再判断，对关键指标的偏离情况进行再分析，对过程行动计划和方案进行再修订，对核心资源要素进行再配置等一系列管理工作，高效地分析事前、事中和事后数据，有效提升数据分析能力，为企业的长期健康发展提供重要保障。
(三)传统处理型向信息管理型转变
随着社会的不断进步，企业的信息化程度越来越高，对信息技术的应用也越来越广泛。特别是在管理会计工作中，信息技术的有效应用对于提高工作质量有着极大的帮助。在大数据时代，由于企业的数据不断增加，传统的信息处理方法已经无法满足管理会计工作的需求，加强信息管理，提高信息化水平已刻不容缓。此外，通过将信息技术重点运用在大数据处理上，可以有效地提高信息的准确性、及时性和完整性，从而更有利于管理会计工作的开展。
二、大数据时代管理会计面临的问题
管理会计作为会计的一个分支，是精细管理和价值创造的重要工具。然而一直以来，管理会计由于高水平人才缺乏，常常不受企业高级管理层的重视。企业的会计工作往往集中在财务核算上，账务处理和报表编制占据了主要工作精力。为企业提供决策支持的管理会计没有得到应有的地位。具体来说，当前管理会计所面临的问题包括：
(一)企业对管理会计重要性认识不足
在我国，财务人员晋升到企业高级管理层的情况较为罕见。企业经营过程中，往往侧重于营销、生产、质量等环节。而财务管理作为企业管理中的重要一环，受到的重视程度不高。管理会计作为会计体系中的重要组成部分，可以为企业的生产经营活动提供关于规划、控制和考核等方面的重要信息，并协助管理者进行决策。部分企业的经营决策者由于缺乏分析和理解会计信息的能力，所以并不十分重视管理会计所提供的资料，使得管理会计在企业中的重要性下降。此外，一些中小型企业则认为管理会计是大型企业才需要的，对于中小型企业，管理会计成为了可有可无的存在。
(二)高水平管理会计人才不足
在我国，目前适应企业需求的高水平管理会计人才严重不足。这主要是两方面的因素造成的：第一，对会计专业的培养存在问题。在我国的大学教育中普遍偏重财务会计，而不注重管理会计。同时，专业学科的设置较为单一，授课的知识面相对较窄。对于一个合格的管理会计人员来说，不仅要具备扎实的财务专业知识，同时还需要具备广泛的其他专业学科知识，以适应不同工作环境下的需要。第二，企业会计人员的整体专业素质亟待提高。许多企业的会计人员对管理会计的认识不足，还停留在基础的财务分析方法上。事后记账、出具报表成为主要的日常财务工作，极少主动将管理会计的方法与实际工作中获取的信息有效结合起来进行分析。同时，一个优秀的管理会计，不仅要懂得管理、数学和经济等方面的知识，还要全面了解企业的经营流程。目前，这类复合型人才在我国相当缺乏。
三、大数据时代管理会计工作提升路径
这是一个高度信息化，到处充斥着数据的时代。管理会计的作用恰恰是基于广泛数据分析，为管理者进行科学决策提供保障。因此，无论是在国家层面还是企业层面，都应该尽快转变观念，认识到大数据时代管理会计工作的重要性，并加强管理会计人才的发掘和培养。具体来说，大数据时代管理会计工作的提升路径可以包括：
(一)建设管理会计体系
首先，在国家层面应将会计准则与国际接轨，同时加大对管理会计理论的研究，并结合中国实际情况，制定一套适应中国国情的管理会计体系；其次，在高等教育层面应合理设置课程，加强管理会计学习，并适当融入大数据相关知识，以适应新形势的要求；最后，将大数据下管理会计实践中的优秀案例和先进经验，列入会计人员后续教育项目中，供广大从业人员交流和学习。
(二)部署财务职能转型
在大数据时代，财务职能的发展趋势是协助企业进行资产管理、风险控制、决策支持、价值引领等方面。传统的财务职能应尽快部署转型，将日常的标准化、重复性工作进行剥离、集中或外包，并重新定义财务流程和岗位职责，将管理会计作为企业财务职能的核心。
(三)培育管理会计人才
数据来源广泛、体量巨大、种类繁多，这些都是大数据时代的标签。只有通过专业的管理会计人才进行深度的挖掘和分析，才能从中得出对企业决策有价值的信息。因此，人才是企业有效运用管理会计的关键因素。要加强管理会计人才的培育，一方面可以加大招聘力度，通过丰厚的薪酬待遇和良好的工作环境，吸引优秀的人才加入；另一方面，通过对现有员工开展培训和交流等活动，提升员工能力，补齐知识短板，更好地适应企业的要求。
(四)强化管理会计地位
高级管理层要充分意识到管理会计对企业的重大意义，并促进企业的经营管理层重视管理会计。除此之外，还要加强财务人员的组织地位，给予一定的权力以便顺利开展信息搜集、整理和分析等工作，深化管理会计的应用。
四、大数据时代管理会计的价值展望
大数据时代对数据的应用日趋广泛，管理会计工作者应发散思维，积极寻找为企业创造价值的领域。目前，在大数据时代管理会计的价值展望包括：
(一)决策支持
在传统的企业管理中，由于数据缺乏，决策往往是凭决策者的经验和商业直觉来进行判断。大数据则对企业决策方式产生了重大影响，通过历史数据的积累和数学建模、数据挖掘技术等方式，能够提供更理性的数据决策模式。管理会计可以充分利用大数据分析方面的优势帮助企业进行决策。当遇到重大决策问题时，管理会计应尽可能全面的收集企业内外部数据，为决策者做出合理决策提供保障。
(二)预测支持
在传统的管理会计中，较少涉及预测职能。而在目前的大数据应用领域，最突出的就是预测技术。预测技术可以拓展管理会计的职能范围，并作为管理会计为企业创造价值的重要方式。以销售环节为例，企业急需依据客户的个人身份、购买记录、位置信息、社交习惯等信息构建预测模型，进而有针对性的进行分类促销。数据越大越精确，越有利于模型作出准确的预测。目前，许多企业都在加大对预测领域的投入，管理会计应利用自身专业性，帮助企业建立预测模型，从而提升企业管理效率与运营绩效。
(三)控制支持
控制是指企业为管理风险、增加实现既定目标的可能性而采取的行动。这些行动由管理层负责计划、组织并指导实施，为实现目标和目的提供合理保证。大数据时代强调企业对日常经营管理活动进行全面地记录和分析，因此提升控制的效率被视为决定性因素。管理会计中的流程管理和内部控制等，将极大地加强企业对于运营的控制，从而保证运营效率。
(四)评价支持
管理会计负责对组织内部的个人、机构或项目进行评价，其评价标准即包括财务信息，也包括大量非财务信息，从而有效规避单纯依赖财务信息评价的缺陷。大数据时代对评价职能进行了改变，在传统的评价中，企业更侧重内部评价，而大数据时代因为拥有大量外部信息作为评价依据，所以应该加强从客户价值的角度进行评价。管理会计的业绩评价工具可以更好的适应这种转变，从而提升管理会计的价值。
五、结束语
管理会计是企业发展的关键工作之一，随着大数据时代企业数据的日益丰富，管理会计的工作也面临着许多挑战。如果拒绝适应和改变，不仅会对企业会计数据的收集、整理和应用等工作造成困扰，甚至还会对企业的发展形成制约。管理会计应把握时代的脉搏，积极的面对大数据，深入地分析大数据，从而为企业管理层提供有价值的信息。作为企业则应该紧紧抓住这一契机，采取有效措施积极应用大数据，使企业的发展再上一个新的台阶。笔者结合自身多年工作经验，以及对管理会计的认识，论述了在大数据时代管理会计面临的变革和问题，并阐述如何更好地提升管理会计工作，创造出更多的价值。希望本文能为读者对提高管理会计的工作质量、创造管理价值提供一些思考和启发，共同为推动国家经济的发展，保障经济平稳运行贡献力量。
作者:袁莉萍 单位:南通新源投资发展有限公司
参考文献:
[1]王镕溪.浅析大数据对管理会计的影响及对策[J].中国经贸，2015(15).
[2]赵慧.大数据引领管理会计变革[N].中国会计报，2015.
大数据时代的重要性范文第5篇
关键词：计算机；软件技术；大数据
一、前言
时间的不断发展也提高了计算机技术，今天，经济和技术飞速发展，涌现出一大批计算机人才，促进了计算机技术的有效发展，正是由于计算机技术越来越完善，给人们的日常生活和工作生活带来了巨大的变化，然而，传统的数据处理工具无法在正常时间管理这些数据，需要新的处理模式来发现信息资源。
二、大数据优势
与过去相比，我们不仅需要存储更多数据的能力，还需要适应更为多样化的数据类型，大数据包含五个属性，即大容量、多样性、速度、价值和准确性，这些特点无疑符合人们目前对复杂数据处理的需求，因此，要重视计算机软件在大数据中的应用，将大数据与计算机科学合理结合，更有效地发挥大数据的价值。
三、计算机软件技术
（一）存储相关技术新的网络存储技术“云存储技术”通过互联网的各种系统功能，将互联网上大量不同的存储设备与软件集成在一起，共同提供存储数据和外部数据访问等功能，云存储技术具有其优势，解决了时间和空间的限制，用户可以随时随地通过网络与网络终端设备的连接，实时查看和下载云存储的内容，深受人们的欣赏和喜爱，云存储还可以利用多个存储单元的不同功能，在大数据时代高效、科学地分析、分类，通过数据采集，构建一个大而有序的数据库，这样用户就可以方便快捷地在海量信息中找到有用的信息。
（二）虚拟技术虚拟技术是通过对现有信息资源进行创新，利用计算机软件技术，将物理资源转化为逻辑资源的一种特殊技术，一方面，虚拟化技术可以通过优化大数据的内部资源，实现高效的信息处理和灵活的操作，实现传统物质资源向有逻辑管理的资源转化，打破资源的物质结构，实现资源透明化和资源定位自动化，是实现科学技术未来的关键。
（三）信息安全技术在大数据时代，各类数据在一定程度上是相互联系的，虽然这种信息处理更加方便快捷，但也带来了一定的威胁，因此，必须强化数据安全的重要性，大力开展安全功能的适应性改造，避免不法分子从数据盗窃中获取利益，要保证大规模信息的安全，有关人员必须进行积极的研究，推动信息技术安全技术的提高，虽然我国长期以来没有大数据的使用，但大数据的使用产生了很大的积极影响，在现阶段，大数据似乎是新时期发展的必然趋势，得到了群众的高度认可和支持。然而，在未来，它也将面临许多挑战，因此，有关工作人员有必要根据自身存在的问题，制定一个连贯的发展规划，以保证计算机科学的良好发展，使大数据更加真实有效。
四、应用
（一）在企业中的应用21世纪初，人们已经认识到大数据尤其是海量数据的重要性，现在计算机软件技术方面，当互联网公司处理越来越复杂的数据时，与传统的数据处理方法相比，大数据可以存储更多的数据，首先，公司可以通过采集具有代表性的数据样本，进行数据输入和统计数据，对数据进行整合和分析；其次，利用收集到的数据进行相关性和趋势分析，然后，根据数据的正确显示，找到数据建模的数据，最后对数据模型进行多次评估和测试，以保证数据模型的准确性，该方法可以利用虚拟数据减少实际实验造成的实际损失，降低运行成本。
（二）在现代商业中的应用根据最新的数据，可以为客户调整合适的服务，以优质的服务赢得客户的喜爱和关注，在企业中，管理者可以通过计算机软件的灵活性和方便性，及时获取客户数据，实时分析数据。
（三）在信息交流中的应用计算机软件技术的智能化和灵活性使现代信息通信不断优化，准确了解用户在服务过程中的需求，以预测分析软件为基础，也是企业对各类大数据使用的重要技术，由用户发回处理，对用户的不同行为和表现进行合理的统计和评价，通过对有用数据的分析，接收用户的行为报告，公司还可以从用户的行为报告中发现操作过程中存在的问题信息，科学地发现问题并且高效解决，确保用户满意，减少用户流失。
