摘要：在网络发展的时代，计算机技术发挥了重要的作用，目前大数据分析技术使用广泛，对于各个行业都有很深远影响。在软件工程技术开发中，要求计算机程序技术不断地更新和升级，就与大数据分析理念不谋而合。通过在系统知识、程序设计、软件运用等方面中融入大数据技术，更好地发挥软件工程的积极作用。在该文中，详细介绍了大数据和软件工程的基本内容，就两者之间的联系进行阐述，分析大数据环境下软件工程的发展模式，针对数据时代中软件工程发展的方向进行深入分析。
关键词：大数据；软件工程；数据分析；发展方向
在我国经济从高速发展转变为高质量发展的过程中，科技发展的水平也是有目共睹，在传统生产行业中，不断地涌现了以计算机为基础的发展模式，高端技术在发展中也发挥了重要作用。其中最为突出受到关注程度最高的是计算机的大数据，依据“互联网+”的模式。通过使用大数据的方式，在各个行业中都能刺激新产能，发挥行业特点。同时在结合使用软件工程发展迅速，能够在设备中充分发挥软硬件的电子科技能力，强化自动化发展的模式，更好地展示智能化的使用成果。在软件工程技术当中，根据软件程序运行的独特方式，在自动的管理方式下，利用大数据的分析手段，这个过程中就需要对软件工程相关技术有深入的分析研究，结合软件工程的技术特点，探索更多、更为有效的管理方式，将大数据的功能特点有效发挥。
1大数据时代下软件工程技术基本内容
大数据分析手段已经在我们生活中存在许久，利用大量的数字信息收集和整合，在类别的划分后，进行信息的处理。根据信息量的大小，安排信息存储空间。从功能性的角度出发，大数据可以分为数据分析和学习技术，细化为遗传算法和自然处理。在应用阶段，大数据作为科学分析方式，对于数据的处理有着十分重要的作用。大数据主要依靠现代科学技术作为分析基础，对于信息系统的分块处理，在计算机角度来看，类似于信息的分类处理，将最为相似、有高度拟合性的数据进行分类，因此两者能够有效地结合，大数据的操作方式在互联网中也得到很好发展，不断将软件工程的开发等项目发挥技术能力，相互之间形成了促进关系。软件工程的发展时间不长，但是发展迅速，在软件工程行业中利用系统的运行特征，在全周期的范围内实现软件的开发、设计和使用，包括后期软件的维护，根据工程中的需求不同，使用不同的软件技术，利用技术的迭代完成技术的更新，保证软件工程的使用周期。大数据正是对于数据的使用迭代有很好地促进作用，使得软件工程技术更好地发展。
2利用大数据模式的软件工程应用
在软件工程的研究中，从应用到发挥技术特点的过程中，都是从传统的模式向高端技术转变，通过在传统软件开发的模式基础上，结合技术的创新发展模式。对于在大数据分析的快速发展中，软件工程运用互联网的平台，将数据进行信息化的管理，根据实际研发的需要，将数据进行转化，形成对工业技术和互联网发展最为有的形式。值得注意的是，在利用大数据分析下的软件工程应用开发中，要注重安全方面的保护，强化安全维护和防外界干扰能力，避免在软件开发中出现不稳定的因素。
2.1软件基础功能。软件工程在发展中，由于底层软件结构的构建，产生了大量服务类的相关软件，在发挥服务功能的条件下，利用开发中的基本原则，实现客户需求的转化，在根据发展情况主题模式下，形成服务类别的动态调整，对于后期的维护也是处于动态的技术维护。在具体的基础信息服务中，软件工作人员根据开发的程序，在应用程序中采用模拟操作的方式，将用户作为模拟对象，潜在分析用户需求，并根据对象的需求情况适时调整软件开发。大数据在软件开发中，按照各级数据不同进行划分，模拟情况通过数据编程的方式，在交互方式上更加多元，数据的调配能力加强，在符合模拟环境下的场景分析有更多的随机种类，将软件的集成性进行分散调整，谋求更多交互式的可能性。
2.2软件群体开发。重视用户体验是软件开发的核心要求，在开发的过程中。利用常规的方式取得的成效在后期的实践检验中是难以满足具体要求的，就需要在开源方面进行入手，通过多个开发项目中不同的模块分析，由不同的业务开发人员分布开发，避免单一人员开发对程序产生比较单一的想法。这样产生的群体性软件在开发中采用众包的形式，通过网络化的编辑和查询方式，在多任务的分配中，利用开发的难度和方式进行统一调配，形成群体的开发模型。
3大数据与软件工程结合方式
大数据的基础在于数据链条的完整，在大量的数据中利用算法的方式进行规律分析，算法根据现实情况进行不断的升级，利用开发的基本原理，调整数据资源分布，结合研究途径将大数据和软件工程相互结合。在开放的环境中利用通信的关系完成数据的共享，与此同时，软件的技术水平也得到了很好的提高。在两者相互转换的过程中，提高软件使用的效率，提高软件工程的实际效益，便于客户的需求最大化地实现。软件工程开发的过程中，由于其特有的综合性，对于各学科都有很大的帮助，利用关键的技术手段，在多学科中相互结合，对各领域的发展起到了积极的作用。在现阶段，最为常用的是在航空行业，基于大数据的软件开发能够应用在航天科技的研发制造中，通过对生产中的技术数据分析和研判，寻求最为有效的设计思路，在大数据的平台中，根据数据的离散性，建立对应的模型，并利用程序软件进行运行分析，有效地将设计指标具象化，将设计思路转换为实体。同时对于实体的分析也有帮助作用，在大数据的计算中，模拟虚拟情况状态，在模拟的条件下利用防碰撞方式找到碰撞点，用最为便捷的方式找到设计开发中存在的问题。利用软件程序对系统进行动态调试，保证系统的运行稳定。在软件开发过程中，必须有足够的硬件和软件基础来支持数据流，随着数据流逐渐增多，对硬件和软件就有了新的要求。专家学者在分析数据流的时候，还对在线服务进行了研究。数据流是重点内容，主要是对数据流的使用方法进行研究，对支撑数据流的软件和硬件进行研究。从软件工程开发的角度而言，软件运行中都会产生大量的数据流，包括服务端、用户端等，都会有很多的数据信息产生，这些数据流对软件和硬件的使用寿命起到了决定性的作用。软件工程的开发中，要做好数据流的管理工作。有必要对原始数据进行深入研究，为提高软件的使用寿命创造条件，对数据流的分析要高度重视。
4密集型数据科研第四范式
第四种科学研究范式是指根据实际情况建立独立的科学研究方法，探索第四种范式的理论基础，以及大型数据存储设备在发展中的重要性。软件工程中，采用传统的大数据研究方法，大数据的有效分析是不可能的，大数据的研究还没有取得突破性的成果。因此，目前大多数软件不能在短时间内同时实现数据信息的存储、数据信息的传输和有效识别，只能将数据进行简要的存储，在需要时，根据关键词进行检索，难以实现数据处理的智能化模式。在探索第四范式理论和研究方法的过程中，首先需要对集成大数据的软件服务价值进行估计，抛弃传统的大数据统计方法，建立新的大数据信息统计方法和分析方法。此外，有必要从多个方面研究大数据的处理，对大数据信息进行管理并深入分析，讨论大数据的价值以及存在的可变性，这对软件工程的发展起着重要的作用。在研究软件工程技术的时候，必须更新传统的软件开发理念，重视软件处理和分析大数据能力的发展，使得软件产业呈现出新的发展面貌，对于大数据的数据分析能力也带来很好地促进作用。
5大数据时代下软件工程技术的发展方向
计算机智能化的手段是未来的发展趋势，利用大数据模式的产业发展也是必然趋势，在软件工程行业中，由于客户需求的变化，要求技术发展始终朝着更新的方向发展，在软件研发中势必需要更多、更为精准的技术化的数据服务作为支撑，在未来，大数据会更广泛地运用在软件开发中，起到的关键作用不仅局限于技术的更新，还存在对于未来市场的预测分析。利用大数据的分析手段，在企业客流量和用户满意度方面进行深入分析，提高计算机软件行业的精准性和针对性，在现有的技术情况下，发挥数据这一生产要素特点，最大可能的用预测市场的方式给企业带来实际的利润。此外，在分析和预测中，大数据模式下的软件功能还能对软件开发实体的运用情况进行深入分析，在市场占比情况固定的比例中，如何扩大数据分析的深度，通过与互联网相融合的模式，深度对数据进行开发和评定，利用数据化的模型方式，起到研判软件开发效果的目的，促进软件工程行业在多维度的发展。同时为了适应网络时代的发展趋势，在密集型数据资源的处理中，利用信息的全周期服务方式，在理论体系和研究模式上进行创新，强化软件服务的生命周期，在第四范式的基础上衍生更多解决模型结构的实际问题，求得更多适合新时展的软件工程模式。
6结束语
在软件工程的开发利用中，重视对于技术的迭代，而传统的模式难以满足设计后客户的需求，通过大数据多维度的数据分析体验，将原有单一的研发模式进行拓展，根据大数据信息的特点分析，在硬件设备中强化数据的处理能力，保证数据分析的正常运行，在算法的支撑下实现信息的快速更迭。可以说，在大数据时代，软件工程的效果发挥得更加明显，在基础设计开发上有了过多的发展空间。
参考文献：
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作者:张小雨 单位:湖北文理学院理工学院
