计算机软件技术在大数据时代的应用研究

先进的大数据软件技术能够高效化地处理网络、生产体系中的数据信息,深层化分析数据,挖掘出数据内在价值。处在大数据时代背景下,计算机软件运行环境大大改善,海量数据应用、传输的安全性大大提升。本研究对大数据时代下计算机软件技术进行了论述,分析了计算机软件技术及大数据技术间的关系,并总结了大数据采集、大数据存储、大数据查询、大数据可视化中计算机软件技术的应用,以期在大数据时代充分发挥计算机软件技术的优势,进一步推动计算机软件技术的优化升级,助力大数据时代和计算机行业的发展、进步。     

大数据时代计算机信息处理技术探讨

在对"大数据"的定义及其对当前互联网环境的影响进行分析和论述的基础上,探讨了"大数据"时代的信息处理技术的关键环节,为大数据时代计算机信息处理技术的分析提供依据。结合当前计算机信息处理技术发展现状,分别从数据的采集、加工以及传输等几个方面探讨了计算机信息处理技术的发展和应用。     

大数据环境下的技术变革与管理创新北大核心CSCD

"大数据"现象诞生于人们对数据搜集能力、数据传输能力、数据存储能力以及数据处理能力的极大发展,随着大数据时代的来临,"大数据"问题迅速从技术层面上升到国家战略的最高层面,大数据蕴含着巨大的社会价值和商业价值,发展潜力十分巨大。对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。本文简要阐述了大数据研究的发展与现状,探索如何让我国技术创新管理工作迅速适应大数据环境,发挥大数据分析的价值,对比了大数据时代信息技术的变革,探讨了大数据应用与研究所面临的机遇和挑战,深入研究大数据环境下管理创新的新变化与新思路,并对大数据分析方法与传统分析技术进行对比,构建了大数据生态平台,设计了适合大数据分析的数据挖掘架构。     

大数据环境下的技术变革与管理创新

"大数据"现象诞生于人们对数据搜集能力、数据传输能力、数据存储能力以及数据处理能力的极大发展,随着大数据时代的来临,"大数据"问题迅速从技术层面上升到国家战略的最高层面,大数据蕴含着巨大的社会价值和商业价值,发展潜力十分巨大。对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。本文简要阐述了大数据研究的发展与现状,探索如何让我国技术创新管理工作迅速适应大数据环境,发挥大数据分析的价值,对比了大数据时代信息技术的变革,探讨了大数据应用与研究所面临的机遇和挑战,深入研究大数据环境下管理创新的新变化与新思路,并对大数据分析方法与传统分析技术进行对比,构建了大数据生态平台,设计了适合大数据分析的数据挖掘架构。     

大数据时代地方高校经济管理类实验室创新建设探索与实践

高校经管类专业实验教学是经济管理类专业人才培养的重要环节。在信息化和大数据迅速发展的时代背景下,“互联网+实验教学”正在蓬勃发展。智能终端、大数据、云计算、虚拟技术等技术在高校综合实验平台建设中也不断得到实践。因此,高校实验室建设和管理应顺应大数据时代发展的要求,高校对经济管理类实验室的建设需要在新时代特征下给予高度重视。本文在对当前地方高校经济管理类实验室建设现状进行分析的基础上,讨论了大数据时代经济管理类实验室创新建设的意义,最后提出在大数据时代高校经济管理类实验室建设的建议,以提升经管类专业实验教学水平。     

大数据时代个人信息安全研究

随着计算机网络信息技术的发展,社会经济逐步进入大数据时代。大数据环境下不断挖掘与使用个人信息,直接影响个人信息的安全,这对网络安全提出了更高的要求。通过分析大数据时期做好个人信息安全管理的重要性,笔者提出完善大数据时代个人信息安全管理的措施。     

通信技术在大数据时代下的发展前景

大数据时代的来临,促使通信技术持续发展和革新。文章从大数据时代的背景出发,系统地分析和总结了通信技术的发展,并讨论其发展前景和应用方向。首先,阐述大数据环境下通信技术的发展趋势与特点;其次,从传输、扩展性等方面分析通信技术在大数据时代下的问题与不足,并提出相应的解决对策;最后,总结通信技术在大数据时代下的发展前景,探讨其在未来的应用方向及发展趋势。     

大数据技术在数字图书馆中的应用分析

信息技术的不断发展使图书馆进入了数字化管理时代,而由此大数据问题成为图书馆面临的重要难题。本文从数字图书馆海量数据的存储、检索以及数字图书馆大数据技术的应用架构等几个方面对大数据技术在数字图书馆中的应用进行了分析探讨。     

大数据时代下信息系统建设分析

大数据时代,各机构、组织的信息系统建设更显重要,这也要求做好技术方面的研究,为系统工作能力提供保障。本文以金融机构为例,分析大数据时代下信息系统建设要求,探讨所需关键技术,包括区块链技术、物联网技术、信息采集处理技术、安全管理技术等,最后对大数据时代下信息系统建设方法以及需要注意的问题进行简述。     

大数据环境下计算机软件技术的应用分析

大数据时代的到来对现代企业数据分析和处理能力提出了更高的要求.同时,大数据时代对企业的发展带来了新的机遇和挑战.计算机软件技术在大数据环境下的应用能够帮助企业更好的迎接大数据环境的冲击和挑战,从而为企业发展创造更多的社会效益和经济效益.文章结合计算机软件技术发展现状,主要从信息通信、商业运营、企业信息解决方案三个方面具体分析大数据环境下计算机软件技术的应用.     

基于大数据的水资源管理系统设计与研究

针对现有水资源管理方式存在的数据孤岛、数据质量低、利用率不高等问题和互联网+的时代要求,基于大数据、云计算等技术,设计和实现了一个水资源管理系统.通过从异构的数据源采集各类水资源数据,在大数据中心进行数据的清洗、转换、整合、分析和统计,然后利用柱状图、折线图等多种图形从不同的维度对水资源数据进行可视化展示,并通过五大系...     

大数据系统和分析技术综述

首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.     

云计算虚拟化技术的发展与趋势

云计算是一种融合了多项计算机技术的以数据和处理能力为中心的密集型计算模式,其中以虚拟化、分布式数据存储、分布式并发编程模型、大规模数据管理和分布式资源管理技术最为关键。经过十多年的发展,云计算技术已经从发展培育期步入快速成长期,越来越多的企业已经开始使用云计算服务。与此同时,云计算的核心技术也在发生着巨大的变化,新一代的技术正在改进甚至取代前一代技术。容器虚拟化技术以其轻便、灵活和快速部署等特性对传统的基于虚拟机的虚拟化技术带来了颠覆性的挑战,正在改变着基础设施即服务（IaaS）平台和平台即服务（PaaS）平台的架构和实现。对容器虚拟化技术进行深入介绍,并通过分析和比较阐述容器虚拟化技术和虚拟机虚拟化技术各自的优势、适应场景和亟待解决的问题,然后对云计算虚拟化技术的下一步研究方向和发展趋势进行展望。     

云环境大数据工作流编排管理系统研究综述

随着大数据分析处理需求日益复杂,分析处理过程的表达需要转变为依据任务以及任务间依赖关系构建的大数据工作流的形式,以实现其结构化、可重复、可控制、可扩展以及自动化执行,大数据工作流的编排管理成为重要的研究课题,云计算环境下资源的异构性使得该问题变得更为复杂。本文首先将云环境下大数据工作流编排管理研究划分为大数据工作流构建、工作流划分、任务调度与执行以及容错处理4个方面,并在此基础上进行综述,列举并介绍各个方面近年来经典的、关注度较高的研究;然后,针对研究中的主流技术进行分类与梳理,对各项研究中提出的方法及其特性、优势、待改进项等方面进行分析;最后,将视角回归至大数据分析处理系统,分类分析各项研究给系统带来的收益。     

基于大数据的农产品信息服务云平台设计

针对现有农产品信息服务存在的数据质量低、整合难、流通差等问题和大数据时代的工作要求,依托物联网、大数据、云计算等技术,设计一种基于大数据的农产品信息服务云平台。数据获取层主要利用物联网感知采集数据,在大数据中心完成数据转换、处理、分析,通过应用层可视化展示实现"4A"应用。平台进行云化管理,为不同参与主体提供按需服务,将大数据技术应用于农产品信息服务领域,实现农产品大数据的实时共享,有利于农产品数据资源的有效充分利用。     

车联网系统关键技术剖析

车联网技术是物联网技术在交通领域的延伸及应用,是中国"十二五"规划的重点应用领域之一。文章首先介绍了车联网的基本概念,接着对车联网中的RFID、传感器、无线传输、信息安全、标准化、数据融合、异构网络融合、大数据处理、云计算、移动计算等关键技术进行了剖析。与此同时,也对部分关键技术的发展趋势进行了总结和展望。     

物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究

阐述了物联网、大数据及云计算技术的研究现状,指出3种技术之间的关系,即物联网产生大数据,大数据助力物联网;大数据需要云计算,云计算增值大数据。结合煤矿综合自动化的建设发展历程,研究了3种技术在煤矿安全生产保障中的作用和地位,提出了3种技术在煤矿生产安全保障中的关系:物联网是煤矿各个子系统建设的技术框架和路线图,大数据是矿山物联网建设的产物,云计算则是对大数据处理利用的技术手段,并指出基于物联网、大数据及云计算技术的煤矿安全生产监测监控系统将是主动式、多参数融合、具备预警功能的监测监控系统,可有效提升煤矿安全生产水平。     

基于云计算的大数据处理技术

为解决大数据处理的瓶颈,分析了大数据及云计算的关键技术,论述了大数据和云计算之间的关系,利用云计算在数据存储、数据管理和虚拟化等方面的技术优势,构建了基于云计算的大数据管理和处理模式,为大数据的研究及应用提供了新的思路和技术基础。     

基于云计算的景区数据仓库应用研究

云计算、物联网、大数据等新兴信息技术的发展与应用在提高景区信息化服务水平的同时,也对景区海量信息资源的有效利用提出了严峻挑战。面对超大规模、非结构化的海量数据,传统的基于关系型数据库的数据仓库已很难有效支持景区的数据存储与分析工作。基于此文中提出了一种基于云计算技术的景区数据仓库,通过采用HDFS对数据进行分布式存储管理,利用MapReduce设计海量数据的分析模式,使用HiveQL语言实现数据仓库与前端表现层的交互,能够有效解决景区海量数据的数据管理问题。以黄山风景区为实际背景的实验结果表明了该数据仓库的正确性和有效性。     

决策支持系统发展综述及展望

全面研究和分析决策支持系统(DSS)的发展轨迹,对研究DSS未来的新理论、新模型、新技术、新应用具有十分重要的意义。对DSS的发展历程尤其是它的结构与支撑技术进行了全面的探讨。在对其进行深入剖析的基础上,指出需求和技术是DSS发展的两个主要动力,在大数据时代更是如此。同时分析了DSS在大数据时代所面临的新需求与新问题,并结合大数据和云计算相关技术,对未来DSS如何满足这些新需求、解决这些新问题进行了分析与展望。