[摘要]当前我国已经全面迎来大数据时代，新时代背景下，数据信息搜集整合能力不断提升，为社会各个领域的决策管理、发展进步作出贡献。在信息化背景下，互联网软件层出不穷，尤其是智能手机普及之后，各种移动软件融入到了人们的生活当中，数据信息呈现出爆炸式增长态势。大数据时代为人们的生活带来了诸多便利，人们生活方式再一次发生了巨大变革。软件工程领域的研发核心便是为社会发展作出贡献，为人们的生活学习与工作带来便捷。在大数据时代背景下，软件工程关键技术研发工作必须要紧密联系时代环境，积极借助大数据技术手段实现软件工程技术研发创新，为时展进步作出贡献。针对大数据时代特点以及大数据背景下的软件工程基础进行详细分析，目的是研究出大数据背景下的软件工程关键技术及其应用方向。
[关键词]大数据；软件工程；关键技术
大数据技术的兴起，促使着大数据时代来临。大数据作为一种新兴的科学技术手段，为软件工程的升级进步助力。大数据应用在软件工程领域当中，本身便是以科学技术与信息化技术融合的方式存在的，软件工程关键技术发展创新需要基于大数据时代的相关要求做基准。从客观层次上来说，大数据技术和软件工程关键技术两者相辅相成，都为社会发展和进步带来了诸多便捷，在软件工程关键技术升级换代的当下，必须要紧密结合大数据环境市场的需求，实现软件工程关键技术的发展革新，以便于有效增强数字信息的处理效率，为社会发展、国民经济发展、政治文化进步作出更多贡献。本文将针对大数据背景下的软件工程关键技术进行全面分析。
1.大数据时代特点概述
大数据时代是在大数据技术之上衍生时代环境特点，在我国信息化进程不断发展和进步的当下，人们生活呈现出了翻天覆地的变化，在互联网时代背景之下，铺天盖地的数据信息扑面而来，人们与数据的海洋世界并存。大数据技术便是可以将人们日常生活当中产生的数据信息进行搜集、整理、分析、利用、存储，因为大数据当中蕴藏了人们的生活规律、工作情况，当用户们有需求，便可以有针对性地找到所需要的数据内容[1]。大数据技术进行细分，可以将其分成数据分析技术、机器学习技术、遗传算法技术、自然语音处理技术等。大数据技术充分展现出了当前科学技术的使用优势，应用计算机算法可以将具备特征的数据信息进行归类，并且再开展统一的信息特征分析[2]。大数据技术在互联网行业当中全面应用和推广，能够充分展现出其应该具备的优势，并且促使互软件工程技术呈现出快速发展态势。我国社会当前各个领域都呈现出快速发展态势，加上当前互联网信息化技术在社会当中广泛应用，为软件工程设计、软件工程管理维护等工作带来了创新发展契机。所以，软件工程设计研发人员在开展软件设计时，必须要结合当前社会发展需求，积极契合大数据时代特征，引入大数据技术手段，在确保软件使用质量的基础上，满足不同项目对技术层次的需求。
2.大数据背景下软件工程基础
2.1软件服务工程。软件服务工程是软件工程领域研究的重要基础之一，软件工程设计与应用作为核心目的便是朝着服务化方向开展的，致力于服务社会、服务用户。在科学技术不断发展和进步的当下，以服务项目为基础的软件工程设计工作正在如火如荼开展，软件工程开发的主题和服务内容也紧密围绕着时展作出相应的整合与优化[3]。作为软件开发人员来说，在开发软件工程与进行软件工程维护时，应该注重对分布式应用程序、虚拟操作技术应用，并且将软件工程设计研发的内容与大数据信息技术紧密结合，有效开展互联网数据信息整合，以便于增强软件工程操作服务空间，促使软件服务工程质量提升。
2.2软件开源工程。软件开源便是注重用户们在使用软件过程当中的体验，虽然研究人员在进行软件开源的过程中借助一般方式可以获取一定效果，但是其效率相对较低，并且实际应用价值非常有限。很多研究人员在进行软件工程开发的过程中，需要以软件开源为基础，科学合理开展软件项目设计划分，对软件设计功能模型进行优化[4]。将其分别制定给不同的研究人员进行设计和研发，最大程度上确保用户们在使用软件时的良好体验，展现出软件应用价值。
2.3群体软件工程。群体软件工程便是借助互联网为主的软件开发形式，此种方式主要以一种软件工程众包形式出现，在软件工程当中具备极大的价值[5]。所谓的群体软件工程，便是将一个分布式的软件开发模型，应用到工程项目运行工作当中，以便于实现软件工程分配项目资源合理分配，借助众包技术手段来解决软件开发过程当中潜在的难题，最大程度上保障软件工程设计和开发质量。
3.大数据背景下软件工程关键技术
3.1密集型数据科研第四范式技术。所谓的“范式”，便是在软件工程科学研究领域当中，被公认的模型和模式，也可以理解为被常规理解、被常规认识的理论基础和实践规范。关系型数据库最早的研究者吉姆·格雷对第四范式进行了明确和总结，并提出“科学研究分为四个范式，第一范式为实验归纳；第二范式为归纳总结；第三范式为计算机仿真；第四范式为数据密集型科学发展”。在大数据时代背景之下，第四范式研究探索成为软件工程技术研发探索的关键[6]。当前很多计算机领域的学者对第四范式记性了科学研究，并且提出了相应的科研方式方法。密集型数据科研第四范式技术以及理论内容，与大数据存储技术的关联性紧密，具备极大的探索空间和应用价值，数据信息需要强大的理论支撑，此类型的软件工程关键技术作为应用模块，可以对传统的软件工程当中其他范式内容开展数据信息分析，有效实现数据存储以及信息处理，切实有效地提升数据信息处理效率。在实施数据信息分析的过程当中，传统范式分析的主题与数据探索之间存在一定的脱节问题，其应用效率很难有保障。当前大部分的研究人员在实施数据信息处理时，都很难全面保障数据信息处理效率，所以很难在后续应用的过程中满足企业管理目标[7]。并且当前大多数的软件工程科研人员更加注重对第三范式的研究，对密集型数据科研第四范式研究仍处于初阶阶段，很多设计研发内容并未完善，当前我国软件工程研究领域正处于第三范式朝着第四范式发展阶段，为此软件工程研发设计人员必须要加快从第三范式朝第四范式转变发展速度。加强原本的数据模型研究，实现数据信息服务层面的推演，并且构建出第四范式模型，有效实现技术应用层次的服务价值。
3.2众包软件技术。软件工程技术在应用的过程中一般都具备数据信息集中处理功能，尤其是针对大量数据信息生成现象时，具备数据信息处理系统化、集中化特征[8]。在大数据信息时代之下，软件应用时很容易产生大量数据信息，数据信息处理呈现出集中化特征，众包软件服务也并不例外。众包软件这一技术已经广泛地被运用到了世界各个国家当中，并且一直被软件工程学术领域视作详点对性。众包软件服务工程技术在实际进行应用时，一般会借助流式数据和密集型数据开展研究，以便于实现系统化服务平台构建。从技术层次、技术价值的角度来看，众包软件服务工程自身具备加大的应用服务水平，可以有效实现群体信息服务功能，对软件工程应用服务水平进行优化。众包软件工程科研工作也是当前软件工程发展研究的重点内容，如何将密集型数据进行集中式分析处理是众包软件研发关键。
3.3软件服务工程技术。软件工程当中的软件服务技术便是采用工程化的手段，在大数据时代特点之下，保障其具备服务价值、使用价值[9]。在此过程当中，工作人员必须要深入分析大数据时代特点，对程序语言、设计语言、软件开发步骤、数据处理系统等诸多环节进行分析，并且动态化地开展软件优化。从本质层次来说，软件服务技术便是一种软件开发技术，在软件运行的过程中，确保软件应用服务水平。此外，软件服务工程技术的核心便是对软件服务能力的开发，以便于让软件的功能性更强、更加便于广大群众们应用。开发人员需要在虚拟特征和分布样式的基础上，对用户们的具体情况进行分析，有效对软件工程系统模块进行分析和动态化调整，确保应用软件的便捷性、安全性、稳定性。
4.大数据背景下的软件工程关键技术应用
4.1信息通信领域的应用。软件工程关键技术在信息通信领域应用较为广泛，在信息通信领域当中应用的主要作用，便是对通信能力层次上的优化。例如，借助软件工程技术手段，可以有效降低商家、企业客源损失度。因为当前我国互联网与电子商务发展迅速，在电子商务运营的过程中，借助软件工程技术手段，可以对广大用户的消费习惯、消费规律、潜在消费潜能等诸多内容进行详细分析，并且对消费者的消费意愿进行预估，这样不仅可以有针对性地帮助消费者提供潜在所需的商品，为消费者消费带来服务层次的优化，而且还促进了商业潜力挖掘。针对商业领域而言，充分借助软件工程技术分析功能，可以更加精准性的找出潜在受众群体，并且将产品信息推送给所需要的用户，更加具备针对性地提升自身经济效益[10]。针对通信运营商来说，在企业发展的过程当中，应该充分挖掘软件工程的价值，并且借助可实现用户具体信息学、实时消费记录检测软件系统，对本企业的产品与发展前景进行深入分析，制定出具备针对性和高效性的预估方案，让自身的经营策略与经营实践途径紧密衔接。此外，借助软件工程技术还能够在扩展企业经营规模当中应用，切实帮助企业创造出更高的经济效益与社会效益。
4.2信息问题解决层次的应用。在大数据时代的当下，想要数据信息对各个领域产生了直接的影响。尤其是针对管理领域来说，数据信息可以对管理领域优化做出贡献。通过软件工程技术手段，能够切实有效增强各个领域的数据信息应用质量，为各个领域的决策、发展提供有价值的数据信息。大数据时代的当下，各个领域都呈现出了信息化发展态势，诸多信息化系统、信息化技术引入到了各个领域当中，在信息化系统日常运行的过程中，必然会产生大量数据信息。为此，借助信息数据开发的手段，开展产品抽样、样本开发、信息优化修改、数据模型构建等，能够对原本的数据信息进行优化处理，针从针对数据信息产生评定效果。例如，针对企业来说，想要充分利用数据信息，那么就应该引入软件工程技术，对原本的信息化系统进行开发和修改。
5.结语
在大数据时代背景下，软件工程设计研发应该结合大数据时展趋势，深入了解大数据时展特点，有针对性地对传统软件工程开展优化。将大数据挖掘技术、大数据整合分析技术、大数据存储技术等内容，引入到软件工程研发当中，切实在确保软件工程高服务性的基础上，增强软件工程的应用价值，为社会各个领域的稳定发展提供强大基础保障。
【参考文献】
[1]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.
[2]赵明，宋广宁，梁德军.探究以大数据时代为背景的软件工程的关键技术[J].科技风，2020(10)：105.
[3]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(08)：31.
[4]冯骥，冉瑞生，张扬.大数据背景下软件工程专业教学改革探析[J].软件导刊(教育技术)，2019，18(03)：19-21.
作者:张昊天 单位:中原工学院
