大數據下軟件工程技術應用

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摘要：隨著科學技術的飛速發展，大數據技術已經深入貫穿人們的生產生活，尤其是隨著通信技術的不斷發展，軟件工程技術得到了廣泛的應用和推廣，使其迎來了前所未有的發展機遇和挑戰。軟件工程技術基于大數據時代的應用能夠有效提高生產生活效率，滿足社會經濟的發展需求。但大數據時代的發展也對軟件工程技術應用提出了更高的要求，分析了相關應用策略，本文針對軟件工程技術展開深入的討論與研究，以此來不斷提高該技術的應用水平。

關鍵詞：大數據時代；軟件工程技術；應用策略

大數據時代的發展為軟件工程技術帶來了更多的發展機遇，使得人們的生產生活水平得到較大地提升。科學合理地進行軟件工程技術的開發與應用能夠有效滿足社會的功能服務發展需求，因此必須加大對軟件工程技術的優化，提高軟件工程技術的應用能力，加強對信息數據的有效整合與利用。

1大數據技術和軟件工程技術

大數據的發展為人們的生產生活提供了更多便利，在其應用過程中產生了大量的信息數據，通過對數據的收集分類及整理和應用，以此來挖掘其內在的價值和意義。根據當今的大數據時展特點，將大數據時代的主流技術分為數據分析算法技術、機器深度學習算法技術、遺傳算法分析技術、自然而言語音數據處理算法技術等幾種形式。而上述大數據技術的應用造就了軟件工程技術，通過軟件工程技術能夠更好地服務于人們的生產生活。軟件工程技術的應用開展基于大數據時代的發展，根據人們的生產生活需求來做出相應的調整，通過對各項數據技術的分析應用來加大功能性的開發，以此來提高生產生活的自動化、信息化與電子化水平，為社會經濟的高效發展提供源源不斷的動力，因此加大對于大數據時代軟件工程技術的應用研究具有重要意義和價值。

2大數據時代下軟件工程關鍵技術

2.1軟件服務工程技術

軟件的開發與推廣是當前社會經濟發展的主流趨勢之一，也是提高社會服務水平的重要手段。軟件服務工程技術更加側重于對于服務性功能的開發與應用，主要通過對數據編程的應用開發以及管理，實現對于相關技術的整合應用，以此來滿足各項功能需求，實現具備應用服務開發功能、應用服務功能類型軟件的技術開發，其服務協作體系如圖1所示。軟件開發工程系統開發以軟件服務器和能力開發為技術核心，以軟件虛擬化的特征以及各種分布式的樣式為技術基礎，對企業用戶具體軟件應用運行情況實時進行自動調試，保障企業用戶自行應用整個軟件系統工程開發系統時的科學性、穩定性、安全性。與此同時，服務商的軟件應用工程技術平臺可實現軟件應用與大數據之間的有效整合，提高企業軟件工程管理操作能力，對各項軟件操作管理流程等信息進行明確。在當前的大數據時代背景之下，軟件服務開發技術更加側重于對應用局域網內部安全應用，從而保證整個局域網內部各用戶系統不會受到木馬病毒惡意軟件襲擊，一定程度上保障了服務軟件開發工程師在應用中的安全性。例如，某公司企業應用軟件服務企業軟件開發工程技術，致力于應用服務與企業應用管理效果上的軟件管理系統技術開發，將其廣泛應用在我國企業軟件整體應用業務管理之中，大大提高企業軟件應用服務開發工程企業應用服務效率，企業軟件系統能夠為私人客戶訂制服務功能，進而強化企業軟件應用服務開發工程企業自定義應用效果。

2.2眾包軟件服務工程

在眾多應用軟件系統工程技術中，大多數均件所具備的主要功能為自動處理大量信息、數據的自動集中性，可以自動生成大量處理數據中的信息，并可以呈現出數據集中性等基本特征。眾包軟件開發工程技術在目前世界范圍均已經得到了廣泛的和普及，是各國的企業重點技術研究發展對象。該技術在企業應用開發過程中企業可以利用流式型大數據、密集型大數據，以研究服務為主，實現企業系統化數據服務平臺化的構建，其中的核心數據應用服務價值主要在于企業具有很強數據服務創新能力，并以企業群體數據信息共享服務等多種方式，優化自身核心應用價值。該軟件信息工程技術相對于其他企業軟件技術而言，具有明顯技術優勢，其在量化數據特征實質性的表現上主要具有數據真實性強的特征，忽略了企業軟件表現形式上的要點，并不一定具備完全的量化數據特征，重點主要突出在數據集中性方面。企業有關部門需不斷強化眾包服務軟件開發技術的綜合應用，提高眾包技術開發應用管理水平，在技術上不斷進行自主創新，提高自身核心競爭力和實力。

2.3密集型數據科研技術

在儲存技術上和理論儲存研究發展過程中需要強調大數據庫在儲存研究技術上的應用價值性，以統一的技術理論研究方法體系作為對大數據儲存研究主要理論支撐。在該軟件技術開發與實際應用集成過程中，對其基于傳統工業軟件開發工程中一、二、三維規范式數據進行海量理論與實踐數據綜合分析，提高其在短時間內的海量數據分析儲存與海量信息處理計算能力。在經過反復研究試驗分析對比之后，研究工作人員決定改變傳統數據思維分析模式，首先繼續致力于"第四范式"數據結構分析研究，針對密集型分析數據結構分析思維方式，傳統的分析數據變化周期、信息處理流程分析方法已經基本無法有效使用，在分析模型設計效果上仍然存在一定滯后性。研究工作人員以公司原本的大數據、信息、模型三個研究成果為理論基礎，對其中大數據服務、信息技術服務等因素進行綜合推演，逐漸重新構建并提出第四代規范式服務模型，對其數據服務運營能力、服務產品價值等因素進行了全面性的優化。

2.4云存儲技術

相比于單一的數據存儲業務模式及其云數據存儲密切地結合了各個業務單元，在此目的前提下可以用來實時存儲不同業務類型的用戶數據，有多種數據存儲形式，如圖2所示。因此我們可以清楚得知，云數據存儲技術不僅具備較強的數據協同處理性能，密切相關結合了各種多樣化的網絡信息數據存儲。面對當今大數據的發展背景，云數據存儲更加十分適合我們用來實時保存海量數據信息，進而方便了實時性的海量數據采集存儲以及海量信息數據傳輸。從整個企業大數據的發展角度來講，云計算存儲技術應當成為構成其中的基本核心與關鍵，借助此類存儲方式可用來快速存儲實時性的海量數據。

3軟件工程技術的應用

3.1信息通信方面

一方面利用信息電子通信技術有助于促使企業將不斷流失的企業客源管理損失大幅度大大降低并達到最低化的程度；另一方面也使企業在這個客源分析管理軟件中可以發現其所具有的在行業內的發展戰略價值以及企業運轉管理過程中仍然存在的巨大商業價值潛力，這些對于幫助企業制定立足于未來和在行業內的發展戰略具有至關重要的戰略意義。例如，通信服務行業在日常運營管理過程中一般都是需要通過應用終端到各種計算機通信軟件或者記錄儀來監測一些有關通信用戶的具體經營信息和利用實時數據計費，通過對這些有關用戶數據信息庫中保存的相關資料進行加以分析，很大程度上也就可以幫助擴大通訊企業經營規模，取得更好的社會經濟效益，生產出更高的經濟社會效益。

3.2企業信息解決問題方面

通過實時應用各種企業計算機信息管理軟件，不同業務行業和各領域客戶可以更有選擇性地實現多種企業系統化的管理功能，比如在風險分析和收益評估業務過程中首先就需要自動獲得企業客戶的個人信息相關資料，實時自動記錄整個企業管理人員的信息流動以及動態等相關問題。首先也就是數據抽樣。簡單來講從創新產品研發生產的信息系統優化過程中經由抽取篩選出來的具有國際代表性的創新產品就應當成信息采集者的樣本。其次的就是數據開發，主要針對復雜數據的優化處理方式開展一系列的開發優化數據處理方式，涉及開發到數據導入、選擇及數據合并等多個開發流程。然后也就是手動修改，這一操作流程的具體操作處理前提主要是對于產品數據庫的信息需要進行系統優化。模型分析流程的廣泛存在將使得預測結果分析變得更加精確可靠，同時這也是解決企業選定解決方案預測能否正常順利通過的首要技術前提。最后則是成績評定，評定的主要作用之一是通過對不同模型之間的數據對比，讓專業技術人員對模型數據信息進行分析整合，保證數據信息的質量準確性。

4結語

綜上所述，隨著全球大數據應用時代的順利來臨，軟件基礎工程技術的快速推廣和廣泛應用已經成了不斷推動我國社會經濟發展和科技進步不可或缺的重要技術元素。現代大型企業組織應該在不斷加大企業計算機學和網絡信息技術實際應用示范研究推廣力度的必要同時，充分認識重視應用大數據技術理念在現代企業持續發展經營過程中實際應用的特殊重要性，根據現代企業持續發展的實際需求認真做好企業軟件技術系統開發和產品更新的準備工作，促進現代企業數據分析信息處理工作效率和數據運行環境穩定性的不斷全面提高，為實現企業的長期可持續發展奠定堅實的技術基礎。

作者:劉園園 單位:青島職業技術學院