大数据时代下软件工程关键技术探讨

大数据时代下软件工程关键技术探讨

发表时间：2019-05-29T17:30:31.750Z 来源：《防护工程》2019年第4期作者：赵阳刘春龙董晓峰晋超琼陈瑞昱[导读] 随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的工作当中，提升社会工作效率。

北方自动控制技术研究所山西太原 030006摘要：随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的工作当中，提升社会工作效率。基于大数据的时代背景之下，软件工程技术与大数据技术相辅相成，共同组成了影响社会运行速率的重要技术内容。随着我国社会经济的进一步发展，对软件工程技术的需求逐渐加大，相关科研人员要紧跟社会发展步伐，致力于软件工程技术的开发与利用，提升数字化信息处理效率，推动我国经

济、政治、文化全方面进步。下面，就大数据时代下软件工程关键技术展开论述。

关键词：大数据时代；软件工程；关键技术

引言

随着我国计算机技术的不断成熟和发展，软件应用日益广泛，无论是从计算机存储或是整个IT环境，在硬件平台的搭设基础上，越来越多的软件功能丰富的大数据时代的主体内容。作为人类发社会发展的必经道路，大数据时代在不断适应和改造人类认知世界的过程中，不断丰富着人们的生产生活。因此，在软件工程设计分析时，我们要结合大数据的整体时代背景，进一步缓和软件工程发展的进程，并且不断优化传统的信息结构资源，强化软件工程的信息处理能力，提升软件工程与网络的结合度。 1软件工程技术定义在大数据时代，软件工程基础被应用于多个方面，涉及到工业、农业、航空、政府等各个行业领域，用于提升生活、工作的效率，促进社会经济发展。软件工程技术主要包括软件工程原理、软件工程过程、软件工程方法等内容，是在计算机网络技术的基础上，利用编程语言对相关软件的功能、操作进行优化和提升，是在程序与程序设计发展到一定规模并且逐渐商品化的过程中形成的。 2大数据时代下软件工程关键技术 2.1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。

2.2众包软件服务工程

在众多软件工程技术中，大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性，可以生成大量数据信息，并呈现出集中性等特征。众包软件工程技术在世界各国均得到了广泛普及，是各国的重点研究对象。该技术在应用过程中可以流式数据、密集数据研究为主，实现系统化服务平台构建，其核心应用价值在于具有很强服务能力，并以群体信息服务等方式，优化自身应用价值。该软件工程技术相比较企业技术而言，具有明显优势，其在数据实质表现上具有真实性特征，忽略了软件形式要点，并不具备单位量化特征，重点突出在集中性上。众包软件工程技术具有很广阔发展空间，在市场有很强的发展前景，其技术能力与软件开发程度、系统管理能力息息相关，开发单位需重视该技术中数据传输有效性，促进软件长久稳定发展。众包软件工程技术以专业理论分析为依据，可从整体角度实现数据信息传输、处理等功能，以全面服务为核心，实现软件系统开发。企业及有关部门需强化众包软件开发技术应用，提高技术应用水平，在技术上进行创新，提高自身竞争实力。

2.3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。

2.4软件工程技术在企业中应用

软件工程技术在企业中应用主要体现在两个方面，一是在信息通信中应用，二是在信息解决问题中应用。以某企业发展为例，某企业在运行过程中应用计算机软件工程监测技术，实现用户信息数据有效处理，并对用户信息进行科学保存。软件工程技术在逐渐发展中，其功能也在不断完善，信息通信功能可以为企业留存大量客源，具有十分巨大的行业价值。在信息解决方面应用软件工程技术，其主要应用方向在于系统平台管理，在大数据时代下，软件工程技术需具备以下五个环节，分别为产品抽样、产品样本采集、信息优化修改、构建数据模型、生产效果评定。企业应用软件工程技术进行信息问题解决，可以实现企业整体数据的有效分析与整合，保障企业内部信息准确、全面。所以。企业要重视软件工程关键技术应用，提高自身软件技术应用能力，致力于企业经济效益提高，进而提高自身竞争能力。 3计算机软件技术发展过程中的各种应用 3.1信息通信方面

一方面信息通信有助于企业将流失的客源损失度降低到最低程度;另一方面企业在这个分析软件中发现具有行业发展价值以及运转过程中存在的商业潜力,这些对于企业立足于未来行业发展具有至关重要的意义。例如,通讯行业在运营过程中一般需要应用到计算机软件记录监测有关用户的具体信息和实时计费,通过对这些用户信息保存的资料加以分析,一定程度上可以扩大企业规模,取得更好的经济效益,创造出更高的社会效益。

3.2企业信息解决问题方面

通过应用各种计算机管理软件,不同行业领域可以选择性实现多种系统化的功能,比如在风险分析和评估过程中首先要获得客户的信息资料,实时记录企业人员的流动动态等问题。大数据时代下企业的数据开发需要经过抽样—开发—修改—模型—评定五项环节。首先是抽样。简单来讲,从产品生产的系统过程中抽取出具有代表性的产品当成采集样本。其次是开发,主要针对数据的处理开展一系列的优化处理方式,涉及到导入、选择及合并等多个流程。然后是修改。这一流程的操作前提是对于数据信息进行优化创建和选择,还可能涉及到产品的编码及变量转换等。再者是模型。模型流程的存在将预测结果变得更加精确可靠,同时这还是企业选定方案能否正常通过的首要前提。最后是评定。评定的作用是通过和模型之间的比较,让技术人员对数据加以分析整合,保证信息的准确性。

结语

综上所述，随着大数据时代的到来，我国各领域的发展都将被大数据思想和软件工程技术创新所影响，人们的生产生活方式将受到前所未有的改变。在现如今的软件工程中，要进一步在实践中开展研究，对传统的软件理论进行革新。以创新传统软件技术的眼光解决限制软件工程发展的各项问题，并结合现代网络发展的形式，在大数据时代下促进行业的发展。

参考文献:

[1]刘洋.数据时代下软件工程关键技术探究[J].电脑知识与技术,2017,13(15):128-129.

[2]何雷.大数据时代下软件工程关键技术探究[J].信息系统工程,2017(02):47.