基于大数据的软件工程关键技术及其企业应用
作者：admin 来源：未知 日期：2020-05-20 08:35人气：
摘 要： 在大数据背景下，人们处理信息的能力和水平都得到了提升，电子信息技术的发展速度不断加快。本文立足于大数据时代背景，对这一背景之下的软件工程关键技术种类以及其内涵进行了分析，并且对软件工程关键性技术的实际应用情况进行了阐述，以期为开展实践提供借鉴。
关键词： 大数据; 软件工程; 关键技术;
互联网的普及以及大数据技术应用，使人们的生活发生了翻天覆地的变化。当前，基于大数据背景软件工程技术的发展面临着新的机遇和挑战。所以，软件工程师需要紧跟时代潮流，强化对软件工程技术的优化，强化技术应用的信息数据处理能力，进而推进软件工程关键性技术的合理应用。
1 、基于大数据的软件工程关键技术
1.1、 软件服务工程技术
软件服务工程技术就是采用工程化方式，以工具开发出符合大数据时代要求的、兼具服务与实用价值软件工程的技术。在此过程当中，工作人员应用的软件开发工具往往是系统程序的设计语言、开发步骤和数据系统。而随着当前社会在软件服务工程方面需求的增多，软件工程服务技术也在不断被优化。从本质上来说，软件服务工程技术就是一种软件开发技术，在实践环节以保服务、建功能为根本作业。而且，软件服务工程的核心是服务能力的开发，开发人员要基于虚拟特征和分布样式，实现对用户具体应用情况的调试，进而保障应用软件工程系统的科学性、安全性和稳定性。
软件服务工程技术除了维护软件运行稳定外，还具备整合处理数据信息资源、实现相互操作性管理的功能。在当前的大数据背景之下，软件服务工程技术的主要应用范围是局域网内部，也就是说，基于这种技术开发出的偏向服务型的软件，大多数情况下只被应用在内网当中，受到外界恶意攻击或木马病毒干扰的可能性极小[1]。所以，大数据时代软件服务工程技术的应用，有助于保障软件工程的使用安全性。此外，基于客户多样化的应用需求，软件服务工程技术使用过程中也表现出了不同的成效。比如，依托于企业的其业务管理需求，技术人员应用软件服务工程技术为该企业提供了私人订制化的服务，使得软件服务工程的自定义应用效果被进一步增强，实现了软件系统和企业发展的深度贴合。不过，这种应用方法的成本过高，并不适用于中小型企业；但私人定制式的设计方案和技术应用要求，为实现软件功能优化和开发提供了新的思路。
1.2 、众包软件服务工程技术
软件工程技术普遍具备集中处理信息数据的功能，在生成大量数据信息的同时呈现出集中化的特征。作为大数据时代下的软件工程关键技术，众包软件服务工程技术也不例外。目前，这一技术已经被广泛应用于世界各国，还一直被学术界当作是重点的详查对象。众包软件服务工程技术在应用环节，会借助于流式数据和密集型数据研究，实现系统化服务平台的构建。从技术应用价值的角度来看，众包软件服务工程技术拥有强大的应用服务能力，可以通过群体信息服务的方式，实现自身应用价值的优化。目前，该软件服务工程技术的研究核心是如何将密集型数据的分析、价值、平台和基础设施当成服务。
虽然，众包软件服务工程技术与软件工程技术都具有以服务型开发为主的特点，但是众包软件服务工程的服务对象是群体，其内部包含了多层面的管理平台和运营管理层。从该软件服务工程来看，技术应用环节无论是服务的消费方还是众包服务的开发方，抑或是平台的管理运营方，都拥有大量的离线密集型数据，当然他们也有许多的在线流式密集型数据。而决定软件服务寿命的关键性因素就是这些数据的传输质量；不仅如此，密集型数据传输还能对众包软件开发协作以及运行管理的水平产生影响。当前，众包软件服务工程最为显要的优势就是其集中性特点，而这一特点又会对数据的真实性有所展现，而且不会明显地表现出单位性量化特点[2]。因此，在分析、处理和研究数据时，相关工作人员需要依照全面性、针对性处理原则作业。研究人员必须明确的是，密集型数据只是对内容数量的描述，缺少语义化单位矢量，所以要同时开展原生数据分析和数据所属领域分析，才能真正达到研究目的。
1.3 、密集型数据科研第四范式
科学研究中被公认的模型和模式被称之为范式，可以被理解为常规科学的理论基础和实践规范。关系型数据库鼻祖吉姆·格雷认为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现。所以，不断有学者提出以第四范式的想法开展密集型数据研究分析。密集型数据科研第四范式的技术理论强调大数据储存技术的应用价值性，其数据研究的主要支撑是统一的理论方法。在此类型软件工程关键技术的应用环节，以对传统软件工程中的其他范式进行理论和数据分析，可以实现数据储存和信息处理能力的短时提升。但是，在开展分析研究的过程中，传统范式分析的主题与数据探究方式之间存在严重的脱离性特征，其应用的有效性难以被保证[3]。大部分研究人员在使用软件处理信息时，都无法完成基础平台数据内容的大量处理，所以也不能实现企业的管理目标。而且科研人员所开展的大数据分析管理多数停留在第三范式上，第四范式的研究还不完善。为此，相关工作人员应该推进第三范式向第四范式的转变。比如，针对其原本的数据、信息和模型研究基础，实现数据以及信息服务方面的推演，进而以构建出的第四范式模型，实现该技术应用服务能力和服务价值方面的优化。
2、 软件工程关键技术在企业中的应用
现阶段，基于大数据的软件工程关键技术在企业中的应用主要表现在信息通信方面和信息问题解决方面。
2.1、 信息通信
基于大数据的软件工程关键性技术在企业信息通信方面的应用，主要表现在对企业信息通信能力的优化上。借助于软件工程技术的有效应用，企业可以最大限度地留存客户，将客源损失度降到最低。同时，企业还可以利用分析软件，对其所在行业的发展规律、发展潜能和发展价值进行评估，实现对行业商业潜力的有效挖掘。对于企业而言，这一功能的实现在推进企业长远发展问题上至关重要。基于软件工程技术的分析功能，企业能更精准地找到自身定位，解决其发展过程中的潜在问题，实现经济效益的提升。比如，通讯运营商在企业发展过程中就需要应用软件工程技术，借助于可实现用户具体信息学和实时消费记录监测的计算机软件，整合相关信息对企业的发展情况和前景进行客观评估，为制定更加合理的策略奠定基础。在一定程度上，软件工程技术在信息通信方面的应用，可以帮助企业扩大发展规模，还能帮助其创造更高的经济效益和社会效益。
2.2、 信息问题解决
在大数据时代，企业信息的准确性将会对其发展产生深刻影响。而合理应用软件工程技术，有助于企业提高信息数据的管理应用质量，进而为企业发展带来助力。大数据背景之下，要实现企业数据开发必须历经五个环节，分别是：产品抽样、样本开发、信息优化修改、数据模型构建和生产效果评定。其中，最为重要的就是开发和修改两个环节。开发环节的主要作业内容是通过导入、选择以及合并的方式，对数据进行优化处理；而修改环节则是基于数据信息的优化选择创建后开展的，在实践环节还可能会涉及产品编码和变量的转换问题。在企业使用软件工程技术解决信息问题时，这五个环节的设施就能完成对企业整体数据的分析和整合，为信息的准确性和全面性提供保障，使得相关问题能被快速地解决。
3、 结论
总而言之，在大数据时代软件工程技术开发工作必须基于时代要求和技术应用需求而展开。对于软件服务工程技术、众包软件服务工程技术、密集型数据科研第四范式等软件工程关键技术，相关工作人员需要更为彻底地掌握技术原理和应用要求，在实践中推进技术发展和应用的优化。
参考文献
[1]王祥顺.试析大数据时代下软件工程技术的应用[J].电脑编程技巧与维护，2019(08):35-37.
[2]傅列昆.基于大数据时代下软件工程关键技术的分析[J].中国战略新兴产业，2018(44):117.
[3]陈国南.大数据时代下软件工程关键技术分析[J].信息与电脑（理论版），2018(13):40-41.
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