摘要：当前的信息技术随着科学技术进行了飞速的发展，当下的大数据时代背景成为了诸多的行业发展的背景，以此为基础进行软件工程的发展也是全新的发展方式，也是影响社会工作效率的关键所在。为了满足好我国经济社会的日益增长的需求，就需要在软件工程方面进行分析工作，以时代背景为基本的切入点进行更好的软件开发和利用的工作，提升整体的数字信息的处理效率，从而进行全面的工作能力提升。
关键词：大数据；软件工程；关键技术
1大数据时代的相关概述
当前的互联网技术正在飞速的发展过程中，计算机领域的发展已经迈向了新的发展阶段，大数据技术已经在人们的生产和生活的过程中进行了应用。但是，当下正式因为这种快速的发展，社会各个主体之间的界限正在变得十分模糊，也就直接导致了信息数据的混乱度增强，社会的进步动力发生了变化，各种社会功能机构和运营方式等也发生了一系列的变化。因此，这种大数据时代的到来既成为了发展的机遇，也成为发展的重要的挑战，在此背景之下的软件工程的发展也是十分重要的，软件工程作为了重要的信息处理的手段，在大数据时代的应用之下获得了新的作用，也可以促进企业的发展。大数据技术的使用使得海量的信息，可以进行分类的利用，做好了各类信息的分类处理工作，就可以使得整体的企业核心竞争实力不断提升，也促进了社会变革的发展。在此过程中，企业等各类机构承担了来自人才方面的各项压力和挑战，也需要在各项战略措施的实施之后所带的一系列的影响，如何将挑战转化为新的发展机遇，进行软件工程水平的提升是十分重要的工作。
2基于大数据的软件工程关键技术
2.1软件服务工程技术
软件服务工程技术是采取了工程化的方式进行处理，从而利用相关工具做出符合大数据时代背景要求的工程价值、服务价值、使用价值的技术。在此过程中需要利用程序设计的语言、开发的步骤、数据利用系统等，从而进行社会服务方面的功能要求的增多，进行软件服务工程技术的优化。从而本质上进行分析，这依然是一种重要的软件开发技术，在实践的环节中进行保证服务、保证功能进行作业工作。整体的软件服务工程技术核心在于服务能力的开发和提升，做好虚拟物质方面的分析，从而对于用户的情况进行分析和调整，做好软件系统的科学性、稳定性的保证。
软件服务工程技术除了发挥正常的软件服务运行稳定之外，还需要在数据资源的整合、相互操作的管理方面等进行分析的工作。在当前的大数据背景之下，软件服务工程技术主要在局部的内部网络网面进行应用，也就是这种技术开发工作是偏向于服务型的软件，在内网运行和应用的过程中有效减少了外界的恶意攻击和木马病毒方面的干扰，因此，软件服务工程技术的重要作用就保证好了软件工程运行的安全性，为正常的运行奠定了科学稳定的基础。另外， 在客户的多元化需求的基础上进行整体的技术应用工作，依托了不同区域的管理业务的需求，技术人员可以利用软件服务工程技术进行企业的私人订制的服务项目，做好了软件服务的自定义的工作，与企业的发展和数据的应用工作进行了紧密的结合与分析。这种软件应用和处理的方法成本非常高，对于中小型企业而言成本是难以接受的，因此，还需要进行开发和利用的工作。
2.2众包软件服务工程技术
软件工程技术的优势就在于了信息数据处理的相关功能，为了实现更大程度上的信息服务的集中化的特征，作为大数据背景之下的众包软件服务工程技术也是十分重要的。这一技术的应用就在此方面世界各国进行了应用，也在学术领域进行了相应的分析工作，作为了重点的工作对象。众包软件服务工程技术的各个环节中，可以进行流式的数据分析和密集型的数据研究的工作，构建起服务化的平台。从技术应用的价值方面进行分析，需要从群体价值方面进行相应的分析工作，从而做好密集型数据的分析、价值、平台、设施的服务能力的提升工作。
虽然，众包软件服务工程技术与软件工程技术相比都是以服务型开发数据为基础进行相应的工作，但是众包软件服务工程技术的对象是群体工作，其中就包括了多方面的管理平台的应用和运营管理系统的构建工作。从软件工程的服务方面进行分析，就需要从消费方还是从众包服务的开发方等方面进行整体的密集型数据的处理工作，从而做好数据的分析和处理。决定了软件服务数据的关键性的因素就是传输的数据质量，还需要针对于密集型数据传输进行集中的分析工作，这一特点又作为了数据真实性的体现，不仅仅表现出单位性量化的特点。因此，在数据的分析和处理的过程中，需要做好全面性、针对性的作业处理的工作，保证在实际的工作中做好原生数据的分析，达到分领域的处理、研究的目的。
2.3密集型数据科研第四范式
在科学研究领域中的公认的模型和模式被称为范式，也可以被认为是常规性科学理论基础和行为的规范。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。因此，在实际的工作过程中需要进行强大的数据储存数据的真实性和应用价值方面的额提升，这也是在目前科学理论研究过程中重要的方法和理论基础。此类型的软件开发技术的应用环节可以对于其他的规范理论和数据进行相应的分析工作，处理信息和储存信息的能力大幅度提升。但是在实际的研究中发现，传统范式分析方法，和数据探究之间的方式存在着明显的差别与脱离，难以进行规范性相应的保证工作。并且，大部分的研究人员进行软件数据信息的处理过程中，经常无法完成基础信息平台上的处理过程，对于企业的管理目标的实现也存在着一定的问题。科研人员的目前对于大数据处理和研究的工作，对于第四范式的研究工作目前还存在着一定的欠缺，在转变的过程中需要对于原本数据、信息模型等进行基础性的分析工作，从而做好数据的推演和信息服务的转变，提升价值的服务性质，进行全面的优化工作。
2.4软件工程技术需要全新的需求分析方式
从理论方面进行软件工程技术的基本分析工作，需要从严谨的需求方面进行分析，从软件需求者的角度进行实际工作的满足，并且从需求的角度进行分析，做好功能、性能方面的分析和处理，满足实际的工作需要。在此基础上需要进行软件的后续开发利用等工作，做好软件测试、交付利用等一系列的工作。需求分析是其中非常关键的工作部分，也影响到了后续整体的交付使用的全过程。而传统的需求分析工作是从与软件需求者面谈的方式进行的，或者采取问卷调查的方式实现的。软件工程人员需要通过内部收集到的信息进行全面的讨论和分析，做好各个业务流程方面的设计工作，从而保证软件设计的时效性。在大数据时代背景之下，软件工程经历了瞬息万变的工作，软件工程也需要满足实际的工作要求，满足客户的需求，从而做好归纳测试和相应的分析工作，使得软件的整体功能进行优化。大数据时代背景之下需求的分析通常也通过网络来进行，通过网络问卷调查和实践工作数据方面的分析进行需求的获取。因此，整体软件工程设计中需要变革思维，做好程序和流程方面的设计工作。
结论
综上所述，在大数据背景之下的软件工程技术开发的工作需要从时代要求的角度出发进行分析，从而做好整体性的控制工作。对于其中的关键性的技术也需要进行全面化的分析，做好技术原理和应用能力的提升，做好技术方面的规范化的研究工作。
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