大数据视域下软件工程技术应用的实现路径

关键词：大数据;软件工程技术;应用

中图法分类号：TP311 文献标识码：A

当今，信息技术突飞猛进，信息量呈几何级增长，社会进入了大数据时代。大数据时代给人们的生产、生活带来了极大的便利，尤其是随着5G通信技术的广泛应用，大数据推动了各行各业的发展向创新转变，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，显示了现代科学技术的巨大优越性。软件工程技术与大数据技术之间有着紧密的联系，大数据视域下，软件工程技术的应用面临着全新的机遇与挑战。为此，软件工程技术的应用应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，推动软件工程技术的深度应用，进而在大数据分析技术的支撑下更好地服务社会。

1大数据及软件工程技术概述

1.1大数据大数据的本质是海量高增长率数据信息。大数据时代是计算机网络技术快速发展的重要结果，也是未来各行业在发展前行中必须面对的重点问题。目前，大数据技术具备以下几点基础特征：高效的信息处理能力。在面临海量数据涌入时，其软硬件系统均需满足高数据流量通行的需求;数据整理分类能力。

大数据的来源比较广泛，所包含的数据内容种类各不相同，各个信息个体之间的交叉特点比较复杂，因此必须具备较好的信息整理分类能力，这是进一步进行信息处理的必要基础;相应的云存储和云计算能力。云端运算、云端存储都是大数据的基本构成内容，也是整个系统运行过程中能够承载海量数据存储、管理的基础之一。

根据所能够发挥出来的价值进行分类，大数据可以分为数据分析和学习，进一步可以细化为算法和处理。在实际应用过程中，大数据对于数据的整体处理发挥着举足若轻的作用。根据需求不同，在软件技术工程中，可以采用不同的方式来实现技术的更新。大数据对于软件工程的开发提供了预测作用，从而能够更好地实现技术的研发。当前，软件工程技术行业已广泛应用了大数据技术，并取得了大量的实际成果。

1.2软件工程技术

本质上，软件工程技术是计算机技术的一个分支，其基础是计算机技术和数学计算。软件工程技术在研究的过程中涉及的内容纷繁复杂，而且在工作中也涉及各种不同类型的专业知识，这是因为各种不同功能的软件在各行业的各项工作中都被深入应用。软件技术通过计算机逻辑架构来实现相应功能，通过人机交互的形式来完成相应工作、提升工作效率以及工作质量。常见的软件类别包括：操作系统、游戏、办公工具和数据库等。软件工程技术以软件开发为主，同时也包含从软件开发到软件应用后的各项内容。因此，软件工程技术具体的工作种类非常多。其中，无疑以软件开发和应用、维护为主体部分。

2大数据视域下软件工程关键性技术分析

2.1基于技术角度的软件服务

在软件工程技术中，基于用户需求进行设计、开发、维护并升级相应的软件是核心部分。软件开发是一项针对性极强的工作，用户对于相应软件的需求包括：满足相应场景下的使用要求、层次分明、使用便捷，而想要满足这三点内容就需要在软件开发和维护过程中将用户需求进行全面整合。目前，随着分布式软件以及虚拟软件的不断发展，一款软件所具备的服务功能显著增强，连接不同数据端采取虚拟操作的方式能够为用户提供更为丰富的使用空间。另外，从软件服务角度来看，动态数据处理以及数据协调能力也非常重要，这是保障软件稳定运行并始终正确显示场景动态变化的关键。因此，我们也要重点关注网络数据编程，保障软件运行逻辑符合相应的使用场景。

2.2众包软件服务工程技术

众包软件服务是软件开发过程中非常普遍的工作模式，其也符合当前软件工程人才配置的实际情况。目前，众包软件服务工程技术是最为普及的软件工程技术，也是我国企业重点研究和发展的技术对象。在具体应用过程中，众包软件服务工程技术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。此外，众包软件服务工程的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。特别是在实质性量化数据特征方面，众包软件服务工程技术能够更加突出数据的真实性。

众包软件服务工程技术需要解决流式数据和密集数据等方面的问题。在大数据视域下，数据体积大、传递速率快，这就需要在数据出现的同时对其进行处理，避免数据堆积，并降低数据的处理难度。从目前众包软件服务工程技术的各方数据信息类别上来看，流式数据和密集数据是其主要的数据类型，由于数据源相对较多，而且数据量又比较大，因此这也是应用大数据技术解决相应数据处理问题的重難点部分。企业有关部门需不断强化众包软件服务工程技术的综合应用，提高众包软件服务工程技术的应用管理水平，在技术上不断进行自主创新，从而提高自身的核心竞争力和实力。

2.3软件服务工程技术

当前，软件地开发与推广是提高社会服务水平的重要手段。因而，软件服务工程技术更加侧重于对服务性功能的开发与应用，其主要通过对数据编程的应用开发以及管理，实现对相关技术的整合应用，以此来满足各项功能需求。与此同时，软件应用工程技术平台可实现与大数据之间的整合，对软件操作管理流程等信息进行明确，以提高企业的软件工程管理操作能力。在大数据视域下，软件服务工程技术地开发更侧重于对应局域网内部安全的应用，从而保证整个局域网不受木马病毒地袭击，这在一定程度上保障了软件服务工程技术在应用中的安全性。

3大数据视域下软件工程技术应用的实现路径

在大数据时代背景下，软件工程技术应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，进而应用到更为广阔的领域，其实现路径如下。

3.1在基础功能方面的应用

软件工程技术的开发过程比较复杂，需要对很多程序进行编写。在满足顾客要求的前提下，要按照具体发展的状况来优化、调整软件，后期技术人员也要做好相应的维护工作。在具体的软件开发过程中，软件开发人员要按照不同的程序，采用不同的方案，将顾客作为一种潜在的数据进行收集，最后对其进行分析与整理，这样就能按照顾客的需求及时调整策略。

3.2在数据信息采集方面的应用

在大数据视域下，任何行业或单位在日常运行的过程中都会产生或接收海量数据，做好相应的数据采集工作是充分获取海量数据中有价值信息的基础。从软件工程技术的角度来看，利用好相应的软件系统正是高效采集海量数据信息的重要方式。

数据信息采集应保障相应软件系统能够对海量数据进行科学整理。同时，数据采集不是单纯的数据获取，更不能无条件获取全部信息，相应的软件系统应该能够对无用信息进行分辨，或者对一些需要进行修改的信息进行合理化调整，这样才能避免无用数据对信息通道的过度占用。另外，还要注意分析用户的实际应用场景以及使用需求，避免在软件数据采集的过程中，冗余数据降低软件的整体处理效率。

3.3在储存数据信息方面的应用

在大数据视域下，储存数据信息已经不再是单一的文字形式，它还包括大量的图形和视频等形式，这就使计算机的性能与储存空间面临较大的挑战。利用软件工程技术就能对这个问题进行有效解决，它不但能增加数据信息的储存空间，同时还能增强储存数据信息的安全性，防止数据信息在储存中发生缺失问题。此外，基于大数据时代下对软件工程技术的应用，可以利用软件工程技术中的云技术，采用云端储存数据信息的方式，提升计算机的储存空间，进而提高计算机储存空间的使用率。

3.4在信息安全技术方面的应用

信息安全是当前网络安全的核心部分。在大数据视域下，信息安全显得格外重要。由于大数据时代的信息流量非常大，在这种情况下就更需要对数据进行有效的保护。自信息化时代来临后，保障信息安全成为软件工程技术的重要应用方向。数据安全的实现有赖于权限设置以及阻止外部非法入侵，相应的安全软件根据其具体的安全防护能力能够妥善实现上述要求。各级别的工作人员能够接触到相应级别的信息内容、外部非法入侵的防御和记录、信息传递过程中的专线保护，这些都是安全防护软件能够实现的功能。因此，应用安全软件对数据进行保护非常重要。

不同单位在计算机信息保护方面的要求不同，尤其是一些掌握大量保密信息的企业或部门，其对信息安全的重视程度非常高，而且对信息安全防护系统的需求也比较多———不仅要防范外部介入盗取数据，同时也需要层层设防避免相关信息从内部或在传输过程中泄露。黑客攻击的问题是信息安全防护软件首要考虑的内容，依托网络基础尝试从不同线路进入内部系统是黑客攻击服务器的常用手段。而安全防护系统是否能够保持高度智能化并对相关入侵行为进行防御，以及记录相应的入侵信息并进行上报等，是反映安全防护软件整体作用的重要内容。目前，很多信息安全软件系统在开发过程中仍使用C/S结构，其优点在于开发难度相对较低，逻辑结果简单，但是在日新月异的网络信息安全软件技术发展上来看，未来软件开发必然采取新的架构。

3.5在信息通信方面的应用

软件交换技术作为移动通信的核心技术，在通信工程中发挥着重要作用。随着现代信息技术的发展和5G通信技术的横空出世，软件交换技术作为移动通信的核心技术，应当与时俱进。软件工程技术在移动通信领域的应用，一方面有助于企业不断降低客源流失度;另一方面也能使企业利用客源分析管理软件发现巨大的商业价值。这对帮助企业制定面向未来的发展战略具有重要的意义。例如，通信服务行业在日常运营管理过程中，一般都是通过应用各种计算机通信软件来监测用户并实时进行数据计费，通过对这些用户的相关资料进行分析，可以帮助通信企业扩大经营规模，取得更高的经济效益。

3.6在智能化方面的应用

智能化是未来科技的发展趋势。智能化要与大数据之间建立起联系，必须以软件工程技术作为桥梁。因此，要实现软件工程技术在智能化方面的应用，必须不断提高技术。未来，大数据必将更加紧密地与软件工程技术的开发相融合。其中，不只是技术层面的升级，还要对产品方向进行调整。为此，科研企业可以利用大数据、云计算技术，找到软件工程技术与用户智能化需求的平衡点，最大程度提高软件工程技术开发的针对性和目的性。目前来看，软件工程技术需要解决的主要问题是：利用大数据的分析能力实现对市场预测的智能化以及用户体验的智能化，以不断提高软件工程技术应用的智能化。

4结语

如今，社会已经进入大数据时代。在大数据视域下，软件工程技术迎来了前所未有的发展契机。软件工程技术开发企业应根据持续发展的实际需求，认真做好软件技术系统开发和产品更新的准备工作，以不断拓展应用范围、拓宽應用领域，进而满足时代发展对软件工程技术的根本要求。为此，现代软件工程技术人员要依托大数据分析技术，不断探索和开发全新的软件工程项目，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，为实现软件工程技术应用的高质量发展奠定坚实的技术基础。

作者简介：

于有为（2001—），本科生，研究方向：软件工程专业。