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摘要：当前社会经济的飞速发展与进步，使得建立在计算机基础上的软件工程得到了发展，作为时代产物，其中涵盖了各个领域的知识，比如软件开发、程序语言、系统平台等，为社会经济发展提供助力。随着大数据时代的悄然来临，为软件工程的发展注入了新鲜血液，并促使其向专业化、实践化方向发展。对此，本文基于大数据技术和软件工程技术，阐述了大数据对软件工程技术的积极影响，而后分析了大数据时代下的软件工程关键技术，最后针对软件工程技术具体应用及未来发展进行了分析。
关键词：大数据时代；软件工程技术；大数据分析；应用；发展
Application of Big Data Analysis Based on Software Engineering Technology
LI Jiaqing1,LEI Lei2
(1.Shanxi Economic Management Cadre Institute,Taiyuan Shanxi 030024; 2.Taiyuan City Polytechnic,Taiyuan Shanxi 030027)
【Abstract】：With the rapid development and progress of current social economy,software engineering based on computer has been developed.As a product of the times,it covers the knowledge of variousfields,such as software development,program language,system platform and so on,which provides power for social and economic development.With the advent of the era of big data,it has injected fresh blood into the development of software engineering and promoted it to the direction of specialization and practice.In this regard,based on big data technology and software engineering technology,this paper expounds the positive impact of big data on software engineering technology,and then analyzes the key software engineering technologies in the era of big data.Finally,it analyzes the specific application and future development of software engineering technology.
【Key words】：big data era;software engineering technology;big data analysis;application;development
0引言
基于大数据背景下，在软件工程中引入大数据分析在很大程度上助力了新技术的升级和发展。大数据技术与软件工程的融合，其本质就是依托于网络共同发展的新形态，这对软件工程发展而言，将是最为重要的动力源泉。在大数据技术作用下，可以充分发挥数据分析优势，进而使得软件工程中关键技术逐步更新，可以说，大数据技术有助于进一步推动整个软件工程发展升级。而在大数据技术发展过程中，也会因为软件工程的发展获取更多的软件支撑，二者相互促进，共同进步，足以证明计算机信息科学技术在社会发展进程中的重要作用。
1大数据与软件工程
时代的演变，科学技术的发展，使得大数据技术登上舞台，逐步深入到人类社会生产生活中，推动了整个社会信息化、智能化、数字化发展。从现今社会发展情况看，很多领域都能看到大数据技术的“身影”，例如，机器学习技术、自然语音处理技术，此外，还有聚类分析技术、遗传算法技术等。作为现代计算机发展的产物，大数据分析技术，依托于互联网技术，收集、整理、分类数据，并利用不同的计算机算法，细化分类出不同的数据，从而在海量数据库中挖掘到所需数据。随着大数据分析需求的日益增加，各行各业也都在积极引入并探索着应用该技术。从大数据技术看，主要具备三点特征：首先，数据信息采集[1]。这也是软件工程技术的重要组成部分，是助力大数据技术发展的基础前提，所谓的数据信息采集，主要就是收集已经产生的信息，而后建立统一存储的空间，并结合用户实际需求对数据进行预处理，比如删减或者增加一些数据，并做好相应的数据分类。其次，数据存储技术。无论是文字信息还是图片、视频类信息，都是数据信息的样式体现，为此，需要计算机具备较强的存储能力，能够存储大量的数据信息，为防止发生数据浪费的情况，还会与云技术等相互配合，或者增强计算机硬件配置，最终的目的就是提高信息数据的存储能力。最后，在大数据技术中，还具备了较高水平的数据高效索引技术、数据挖掘技术，事实上，最早是由谷歌公司提出的数据高效索引，其最大的优势就是为信息查询提供了极大便利，与此同时，也提高了数据结构[2]。此外，在大数据分析中，最为关键的就是实时数据处理，一般情况下，在网络搜集和分析中会较多的应用数据挖掘技术，其中最为典型的就是排序学习算法。数据挖掘技术作为一种新型的数据处理方式，不仅可以快速、准确的提取、处理所需信息，而且非常有利于数据整理和分析工作。
信息化、网络化社会的发展，使得软件工程被大众了解，早在20世纪60年代，就已经有软件工程，其重要的内容就是研究技术、管理，并在存在关联的工程中引入管理工程学、系统工程学，由于这一过程涉及到了很多方面，所以，在软件设计阶段，就应当充分考虑到成本和质量，以及软件生命周期，最终为不同工程、用户需求提供服务。
2大数据对软件工程技术的积极影响
2.1有效对比软件升级后的数据
从当前软件工程实际应用情况看，体现出了很多优势，软件更新速度快，同时开发需求也具有多样性，主要是因为不同时期、不同用户，其需求是不同的。而引入大数据后，可以进一步促进这些方面的提升，既可以对同类型软件更新升级助力，又可以与自身软件对比，这样可以更好的借助获取到的市场和用户实际需求，有效分析、综合对比，明确后续软件升级与更新方向，确定出详细的内容。而在此过程中，可以充分利用大数据技术获取市场调研数据，分析后再确定升级方案[3]。
2.2指明了软件开发的需求方向
在以往软件工程开发过程中，对于需求的调查，一般都是采用市场实地考察的方式，而后依照相应的调研数据分析用户、企业等群体的实际需求，这一过程中不仅需要较多的人力、物力、财力，也花费了大量的时间和精力，高成本但却低效率。将大数据技术应用到软件工程开发中，可以充分发挥大数据挖掘、数据分析技术的优势[4]，能够依托网络，多渠道、短时间内获取各个有效数据，从而更好的把握市场需求，提升了软件研究与开发的针对性，更为重要的是，也可以更好的开展软件研发成果的科学性分析，把握好软件开发方向符合用户实际需求。
2.3产生了对多元化软件的需求
分析大数据技术可知，其在实际应用过程中，需要软件、系统作为基础支持，而软件工程与其融合应用，刚好为大数据技术作用的发挥提供了足够的支持。在二者融合使用下，呈现出更加便捷、智能的发展状态，这也使得人们对大数据类软件、系统的需求变得日益多元化，也正是因为在这种多样化需求下，催生出了更多的软件需求和开发方向，推动软件工程不断发展。
3大数据时代下的软件工程关键技术
3.1众包软件服务工程
众包软件服务工程的服务对象包括了很多，既有运营管理层的平台，又包含其他管理层平台。基于大数据背景下，众包软件服务工程体现出了非常突出的服务性、针对性特点。特别是对于企业类主体，由于其本身实践应用中会产生大量的数据，但数据整体非常分散，给企业处理、分析数据工作带去了巨大挑战。而在众包服务软件作用下，能够短时间内快速整理、处理数据，为企业提供相应的数据需求服务。与此同时，在应用众包软件服务工程过程中，可以预先输入相应的工作指令，使得各个应用主体之间可以进行数据共享，提升工作效率，便利工作流程[5]。事实上，众包软件服务主要就是分析各主体所应用的专业理论，因此，具有非常大的参考价值，可这也不代表着完全照搬即可，而是要结合外界变动情况，以及分析基础而应用。
3.2软件服务工程技术
软件服务工程可以很好的满足社会各个主体的应用需求，比如企业、单位等。现代社会的发展，越来越多的企业类主体在生产经营过程中，都开始应用网络，目的在于提高工作效率，使得经营有序开展。可网络环境安全问题的出现，使得企业域网被病毒、木马等非法入侵的情况屡见不鲜，加剧了网络安全问题，此背景下，各类群体对软件服务工程的需求日益提升[6]。可见，在软件服务工程中，最为重要的就是确保局域网内计算机系统、软件整体安全性，使得各类群体所应用的软件之间能够整合，发挥作用。这一点在软件服务工程应用中，主要是通过软件开发、设置方面，主要方法就是将应用软件，放在安全保护、管理系统中，进而抵御外界病毒的入侵。除此之外，从当前软件服务工程应用看，用户还可以根据自身实际需求，进行个性化设置。
3.3密集式数据科研技术
在2007年，首次提出了密集式数据科研“第四范式”，并在应用实践中逐步得到发展、认同，其在软件工程研究中也得到了高度重视。现阶段，从以往一、二、三范式实际分析情况看，体现出了一定不适应性，严重影响了一些运行数据的保存，致使数据不完整而直接造成软件应用不顺畅等问题。相比之下，第四范式在这一方面显得更加具有优势，其可以完整及时的保存数据，为数据分析提供保证，有效提升数据科学性[7]。基于大数据下，在实际应用第四范式过程中，需要注意的是，需要多个层面以及群体共同作用，才可以使得密集型数据整合服务领域的研究工作更好的发挥出自身的优势，从而更好的开展科学分析，使得数据分析工作更加系统化。
4软件工程技术具体应用及未来发展
目前，我国社会技术日新月异，再加上计算机的普及和应用，使得人们的生活和学习发生了巨大改变，也直接影响到了人们的思维方式。尤其是近年来，大数据技术的发展，对各行各业带去了巨大影响，掀起了一股智能热潮，基于这一时代背景下，企业等各类主体在应用软件工程技术过程中，除了可以保障企业整体运行，还可以为企业相关产品的数据分析、统计、建模等环节提供助力。
基于大数据分析下的软件工程技术，应用到企业中，主要就是融入到企业内部信息共享、存储，帮助企业提供优质的软件服务和管理。与此同时，也能够在很大程度上提升企业整体网络安全性，数据环节运行安全性。
企业想要获得更好的发展空间，掌握服务对象的数据显得非常重要，只有获取到客户的有效数据，才可以指引企业产品研究、开发等工作，最大程度上满足用户实际需求。例如，某企业在开发某一产品时，对其数据进行分析，如图1所示，此过程中，企业技术人员引入了软件工程技术、大数据分析技术，充分挖掘、研究产品生产可行性、盈利、质量等数据[8]，而后依照数据分析结果存在缺陷，进行不断调整而后优化，搭建相关优化模型。
而在大数据与软件工程技术的发展上，在日后实践发展中，一方面，会逐步朝向开放式方向发展。只有海量的数据信息才可以使得大数据技术充分应用，发挥作用。但技术升级、更新速度之快，想要与时俱进，则必须积极探索开放式发展路径，简单说，就是在计算机和网络之间构建良好的通信关系，在真正意义上实现资源共享。
通过此种方式，更好的增强软件利用信息的能力，进而发挥网络优势，为各类用户群体提供多元化的需求服务。另一方面，日后发展中，软件工程技术也应当积极和其他领域进行深度结合。在很多科学领域上都可以看到软件工程，其作用不言而喻，从航空领域，到生物应用，在软件工程技术作用下，可以很好的借助数据平台，实现对数据的搜集和分析。除此之外，还可以应用到购买股票中，借助软件工程技术发挥大数据分析作用，组建成一个数据模型，对股票进行科学合理的分析和预测。
5结语
总而言之，基于大数据时代下，软件工程技术得到了不断发展，为我国企事业单位管理和发展提供了强大的支持。通过本文分析，不难发现，随着大数据时代的日新月异，企业等各个应用主体，想要通过软件工程获取到更加高质量的服务，就必须深入了解，研发、开发关键技术，从而在满足自身发展需求的同时，也推动整个软件工程发展。
参考文献
[1]张小雨.大数据时代下软件工程技术的应用[J].电脑知识与技术,2020(33):90-91+111.
[2]李佳.基于大数据分析的高校软件工程专业教学模式研究[J].环渤海经济瞭望,2019(3):176.
[3]杨品军.解析大数据时代下软件工程关键技术[J].网络安全技术与应用,2020,23(23):112-113.
[4]罗丹.大数据时代下软件工程关键技术分析与研究[J].信息记录材料,2020,56(19):8-10.
[5]顾阳.大数据时代背景下的软件工程关键技术分析[J].决策探索(中),2019(11):89-89.
[6]孟瑶.互联网大数据背景下软件工程技术的开发与应用[J].数码设计:下,2019,34(8):131-132.
[7]张军,杜刚.大数据系统软件工程关键技术处理及应用[J].电子技术与软件工程,2020,67(14):112-113.
[8]孙泽富.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].计算机产品与流通,2019,12(10):32-32.
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