基于大数据视域下的软件工程技术应用研究

张帆

（长春职业技术学院 吉林省长春市 130000）

信息时代的来临推动了社会各行各业发展的创新转变，大数据分析技术的诞生更是使这种变化呈现多元化的发展趋势。在大数据分析技术广泛应用的背景下，软件工程技术的创新发展面临着全新的机遇和挑战，软件工程技术的应用发展要顺应大数据时代的发展潮流，与大数据分析技术进行高度融合，逐步提升软件工程技术的信息处理能力和运用效率，提高自身数据资源的使用率，推动软件工程技术核心技术的深度应用，进而在大数据分析技术的支撑下更好的服务于社会。

1 大数据视域下软件工程技术的基本概念和发展前景

1.1 大数据视域下软件工程技术的基本概念

在信息时代背景下，大数据分析技术已经成为人们日常工作和生活所不可或缺的重要组成部分，社会各行各业的建设和发展都离不开大数据分析技术的强力支撑。从具体功能角度来看，大数据分析技术就是对目标数据库中的数据信息进行全面的收集、分析、整体，通过智能算法对数据信息进行加工升级，进而挖掘出目标数据群体所需的数据特点和规律。从互联网角度来看，数据信息的分类都是极其相似的，大数据分析技术的应用能够优化计算机软件系统和信息系统，使数据信息分类变得更加详细和便捷，还可以对拟核性高的数据进行分类，通过此种特性来看，大数据分析技术与互联网技术的深度融合能够切实推动软件工程技术的创新发展，两者相互促进、相辅相成，软件工程技术如果能够有效结合大数据分析技术的巨大分析优势，那么软件设计、开发以及应用将得到更大的进步。

1.2 大数据视域下软件工程技术的发展前景

（1）帮助软件工程技术实现多领域深入发展。在大数据时代的发展背景下，大数据分析技术覆盖了社会各个领域的建设当中，软件工程技术在大数据分析技术的支撑下能够满足更多领域的需求，两者之间的创新融合发展能够提升软件工程技术服务的针对性，进而提升用户使用软件工程的体验感，同时，基于大数据分析技术下的软件工程还能够帮助用户获取他们所需的有用信息和数据。

（2）帮助软件工程技术实现智能化发展。软件工程技术服务的客户群体在心理需求方面是不断变化的，而软件工程技术在设计和研发过程中需要遵循市场需求特征，基于大数据分析技术下的软件工程技术能够充分分析出用户数据特征，动态掌握用户的根本需求，进而在智能算法和智能数据挖掘技术的支撑下，实现软件工程的智能化服务，推动软件工程技术的智能化发展。

2 大数据视域下软件工程的核心技术

2.1 软件服务工程技术

在信息时代发展背景下，我国社会经济建设和发展对软件服务器的开发具有主流服务需求，而软件服务工程技术是企业进行服务软件开发过程中应用最为广泛的核心技术。软件服务工程技术主要是利用计算机系统中的可编程应用语言，依照企业对软件服务的具体需求，开发应用程式、数据系统以及操作步骤等，进而实现应用服务功能性软件的技术开发，其服务协作体系如图1所示。

图1：软件服务协作体系

软件服务工程技术以软件虚拟化特征以及各种分布式样式为技术核心，对企业服务需求的软件应用进行系统开发以及运行实时自动调试，进而确保企业开发软件工程服务系统的稳定性、安全性以及科学性。而大数据技术与软件服务工程技术的有效融合能够切实提升软件工程的操作和管理能力，强化企业软件工程服务的自定义应用效果。

2.2 众包软件服务工程

在目前世界范围当中，众包软件服务工程技术是应用最为普及软件工程技术，也是我国企业重点技术的研究发展对象。众包软件服务工程技术在具体应用过程中可以帮助企业构建系统化的数据服务平台，利用密集型大数据以及流式型大数据挖掘企业核心数据的应用服务价值，能够切实提升企业数据信息的服务创新能力，同时，众包软件服务工程技术还能够通过企业群体数据信息共享服务等多种模式对其自身核心应用价值进行优化，与其他软件工程技术相比具有明显的技术优势，特别是在量化数据特征实质性方面，众包软件服务工程技术能够更加突出数据真实性的特征。

2.3 云存储技术

与单一的数据存储业务模式不同的是，软件工程技术中的云存储技术能够密切结合各个业务单元，以多种数据存储形式对不同业务类型的用户信息进行实时存储。云数据存储技术能够密切结合各种多样化的网络信息数据存储，具备超强的数据协同处理能力，在当前大数据时代的发展背景下，云数据存储技术更加适合当前海量数据信息保存模式，便于海量数据信息实现实时性的数据采集、数据传输以及数据存储，对于致力于开展大数据发展的企业来讲，云计算存储技术将是其核心所在。

3 基于大数据视域下软件工程技术的具体应用

在大数据时代背景下，软件工程技术顺应时代的发展需求，依照企业发展的现实需要，实现数据信息的高效转化，不断的进行技术创新，进而被应用到更为广阔的领域当中。

3.1 软件的基础功能

在软件工程技术的开发过程中，软件工程系统的功能实现需要编写较多的程序，所以，软件的开发过程十分复杂。在大数据技术的支撑下，软件工程技术能够对企业用户的需求数据进行收集和分析处理，挖掘数据信息中存在的潜在价值，依照企业用户的需求对软件进行针对性调整，依照软件服务的发展情况对软件服务的基础功能进行实施调整，进而不断的完善软件的基础服务功能，是软件工程更好的为客户进行服务。

3.2 安全信息技术

在大数据分析技术广泛应用的背景下，软件工程在实际运行过程中会产生海量的数据信息，这些数据信息产生的流量在一定程度上存在着某种关联。随着大数据分析技术与软件工程的不断融合发展，通过更加完善、科学的数据分析以及数据系统整理，软件系统中数据信息的正确性和安全性将得到大幅提升。在软件工程技术未来发展应用的过程中，大数据分析技术和软件工程技术的融合应用将致力于数据信息的安全防范建设，强化开放性软件系统信息的安全工程建设。

3.3 对数据信息进行收集

之所以众多企业的信息化建设都致力于大数据发展方向，就是因为大数据分析技术能够对数据信息进行收集、存储、分析以及处理，进而挖掘出海量数据信息当中的潜在价值。因此，软件工程技术在未来应用发展过程中也将致力于对软件系统信息的收集、存储、分析和整理。在大数据环境的影响下，软件工程技术将实现各种软件彼此间的协作发展，实现数据信息的交互沟通，进而拓展数据信息价值空间。此外，软件工程技术在软件设计过程中，依照软件使用者的具体要求，对软件系统信息进行分析整理，并依照使用者的针对性需求对软件信息进行修改，这样能够大幅提升软件工程的信息收集效率和信息整理效率。

3.4 提升数据信息的存储空间

随着大数据分析技术在软件工程技术当中的深入融合，软件工程中的信息存储技术也将发生质的变化。随着各行各业信息化建设的不断发展，一些领域对软件工程的存储形式和存储空间都提出了全新的要求，软件工程数据信息存储将更加注重安全性、全面性以及完整性。而大数据技术帮助软件工程技术扩大了数据信息的存储空间，丰富了数据信息的存储形式，还极大的提升了数据信息存储的安全性，云端存储技术的诞生很大程度上提高了移动终端的软件工程服务质量，拓展了手机和电脑的存储空间。

3.5 强化软件工程建设水平

在如今人们日常工作和生活当中，大数据技术和软件工程技术都扮演着十分重要的角色，我国的软件服务工程正呈现出井喷式的发展状态。然而，大数据技术的飞速发展也使数据信息结构变得更加复杂，数据信息彼此之间的联系更加密切，而传统的软件工程并不能够对数据信息进行实施的分析和处理。在大数据技术的推动下，软件工程技术将对数据信息的分析和挖掘进行深入探索和研究，为了能够让大数据技术得到更好的优化环境，软件工程技术将不断的在数据收集、分析和整理方面进行创新发展，因此，大数据技术和软件工程技术的融合应用推动了软件工程的建设发展步伐，为其提供了全新的发展方向。

3.6 数据挖掘与软件管理实现关联

大数据分析技术对数据的深度挖掘能够全面强化软件工程技术的发展建设，数据挖掘增强了软件工程项目的管理水平。数据挖掘与软件管理相融合帮助软件系统对数据信息的潜在价值进行深入挖掘，寻找到数据信息的本质特征，软件工程技术人员结合这些数据的价值特征能够更好的完善软件工程项目的管理服务，为软件工程技术的服务优化发展提供坚实的技术基础。

综上所述：随着大数据时代的正式来临，软件工程技术得到了全新的发展契机，软件工程技术在大数据技术的指引下不断的拓展应用范围，拓宽应用领域，进而满足时代发展对软件工程技术的根本诉求。现代软件工程技术人员要在大数据分析技术理念下，不断的探索和开发全新的软件工程项目产品，推动软件工程的数据分析处理建设，全面提升软件工程数据运行环境的稳定性，为实现软件工程创新发展，为推动我国经济建设实现可持续发展奠定坚实的技术基础。