探究以大数据时代为背景的软件工程的关键技术
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摘 要：当前，我国的社会经济水平在不断发展，科学技术水平也在同步提高之中，我们已然身处于大数据时代之中。人们对于信息的掌握和处理能力正在不断提高，大数据时代的发展和处理信息的综合能力成为了国家是否强大的标志之一。以此为背景，本文针对以大数据时代为背景的软件工程的关键技术进行了深入研究，以期可以提高我国的综合国力水平。
关键词：大数据时代;软件工程;关键技术
伴随着我国信息技术的不断发展，现如今的我们已然身处于大数据时代之中，以此为时代背景，软件工程技术与大数据技术互相配合，成为了影响我国社会工作速率的重点内容。考虑到我国经济社会日趋增长的发展需求，亟需软件工程技术给予大力支持，因此，相关人员需紧跟时代的脚步，以软件工程技术的开发与利用作为切入点，以期全面提升数字信息的处理效率，推动我国实行全面进步。
一、大数据时代的相关概述
许多种类的网络技术正在不断出现之中，有效的推动了计算机科技水平迈向新的阶段，致使大数据技术对于人们在生产生活方面的影响愈发深入。现在，各个社会主体之间的界限正在变得愈加模糊，繁杂的信息数据变成了促进社会进步的动力，使得企业及各类社会机构的生产、运营方式出现了较大改变。同时，大数据时代不仅为这些企业及社会机构带来了发展机遇，也由此产生了相应的挑战。大数据技术可以帮助人们更为便捷的获取自身所需的各类信息，有效的促进了企业的进一步发展，促使企业可以不断提高自身的核心竞争力，加速了社会的改革与创新，但在此过程中，企业及各类机构除了需要面对来自人才方面的挑战，还需要担负起由实施各种战略所引起的不良影响。因此，各相关工作人员应致力于研发提升软件工程技术水平的各项技术，借以将挑战转化成为机遇，寻求多种发展路径，以期进一步提高软件工程的技术水平。
二、大数据时代的软件工程的关键技术
（一）软件服务工程
我国正在以打造现代化社会为发展目标，由此使得社会对于软件服务工程的需求愈发旺盛。软件服务工程即指借助应用的工程化方法，合理使用软件开发和语言设计等工具，以此打造出一个具备较高实效性、可以有效发挥自身职能的软件工程。软件服务工程的中心内容是以将自身的服务职能完全发挥出来为基础，对实际情况加以整合与优化，进而实现管理的相互操作性。除外，由于這种服务软件仅需作用于局域网之中，就可以使自身的职能得以发挥，因此，各种电脑病毒对其造成的危害性较弱，此点极大提升了软件的安全性能，有助于增强用户体验。出于提高企业管理质量的目的，不管经营规模的大小，这些企业普遍都会更加重视软件服务工程。
（二）众包软件服务工程
众包软件服务工程与软件服务工程都拥有的一个共同点在于，这两类技术都属于服务型技术，且由其所产生的各类数据信息量均较大较为集中。现如今，在学术界之中，已然将众包软件列入为重点的研究方向。众包软件服务工程是指，借助对流式数据和密集型数据进行细致的分析与研究，以期最后可以建成便于管理层人员开展管理工作的平台，这也是目前针对软件工程的主要研究内容。换言之，众包软件服务工程的研发层次同企业的管理水平有着紧密联系，这主要是因为众包软件服务工程可以提供详尽的数据，在对信息进行处理与研究时，应当做到数据覆盖的全面性，用以不断提升企业的管理水平。从本质上来看，大数据时代之下的数据信息处理过程更具统一性，且可以促进软件工程的进一步发展。
（三）密集型的数据科研第四范式
第四范式的含义是，关系数据库中对于关系的最基础要求在于达到第一范式的各项所需，而有关于计算机技术的研发人员在就密集型数据进行研究时，趁机提出了第四范式的概念，以此为背景，在对数据信息进行深入分析时，研究手段同观点要保持高度的一致性，并将此视为研究前提，而后继续开展后续工作。可是，在各项具体的分析实践工作中，受制于范式分析主体同数据研究未能达到统一标准的原因，导致软件应用未能在信息内容优化时，发挥其应用功能，信息存储受阻，继而难以实现既定的管理目标。
我国的科研领域针对数据信息的研究始终以第三范式作为基本的理论基础，在计算机的模拟情况下开展相关研究工作。因而，在开展第四范式的研究时，需要对研究方法加以创新，借以进行现代化的数据分析。立足于大数据的时代背景，首先要确定关于第四范式的完整性，该特性也是软件工程关键技术的研究前提所在。其次，需确定具体的研究内容与方法，准确分析各项影响因素，并做好相应准备，合理规划研究步骤。与此同时，还要重视软件服务的质量，借由对多个层面进行探索，以期帮助密集型数据的整合服务水平可以达到较高的科研水平，使其充分发挥自身效用。
综上所述，大数据时代作为当前的发展背景，对我国的各行各业都造成了较大影响，通过软件工程技术和互联网技术的结合，为大数据的后续发展打下了坚实基础。所以，我们应积极借助现有技术，不断加以探究和创新，以此实现计算机行业的多元化发展。
参考文献：
[1]肖佳.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].电脑迷，2018（9）：50.
[2]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊，2012（5）：169-172.
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