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摘要：随着竞技叠发展，网络时代发展迅速，全国范围内各个领域都在突飞猛进的发展，软件工程技术分析也为了更好地服务于社会，在不断地升级优化。大数据时代的来临，给软件工程技术的进一步发展提供了新的挑战和机遇。文章首先简要介绍大数据时代的特点和软件工程技术现状，继而详细地分析了大数据时代背景下软件工程技术的若干想法和思路，以期对以后的研究工作有所帮助。
关键词：大数据时代；软件工程；关键技术
引言
互联网技术自产生到繁荣发展至今，不断为计算机科学技术的变革提供技术条件，当今的大数据时代也是互联网与科学技术的产物，由此影响着人类的生产生活方式，让我们的生活变得更加高效快捷。大数据时代为个人以及企业的发展提供了大量信息资源，在各企业交形成了竞争环境，激发出了奋力向前的发展动力。在大数据时代下，软件工程的发展也受到了前所未有的机遇和挑战，开发者们应该在注重把握工程的关键技术并在此基础上不断创新寻求软件工程的多种应用之处。
1大数据时代概述
目前随着科学技术的不断发展，互联网技术应用到社会的各个层次各个领域中，人类社会的发展已越来越离不开网络技术的支持。大数据时代即在这种背景下应运而生，人们可以将大数据通俗地理解成数量极其庞大的数据信息，是计算机软件技术发展的一次伟大变革，而且对社会及人们生活的影响作用逐渐增强，被广泛地应用于企业管理及公共事务管理等各个方面，促进社会向更高层次发展。同时，不同类型和领域的信息数据收集既是从事生产和生活的最基本元素，更是计算机软件工程的最原始依据。大数据时代的背景下，软件开发人员可以更加方便地获取数据信息，同时也对其更好地应用这些数据提出了更高的要求。总之，大数据时代需要大量先进的软件技术人员，领悟大数据时代的真正内涵，并将大数据时代的精髓更好地运用到技术分析中去。
2大数据时代为背景的软件工程的关键技术
2.1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，由于这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。
2.2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。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。
2.3软件工程技术需要全新的需求分析方式
从理论上讲，软件工程技术分析基本思路：软件工程技术分析首要的工作即是进行严谨的需求分析，深刻理解软件需求者的真正需求，根据需求确定要技术分析的软件系统的功能需求、性能需求以及其他各方面的需求。继而在此基础上进行后续的软件开发设计、测试及交付使用等其他重要工作。但是需求分析是软件工程技术的先决条件，很大程度上决定了项目软件设计最终能否成功交付。传统的需求分析方式，一般是采用与软件需求者进行面对面的交谈或者对大众需求者进行纸质问卷调查的形式，软件工程人员通过内部成员收集到的信息进行全面讨论，绝大多数情况下技术人员会渗透到业务流程中，因此必然会经历较长的过程，消耗较长的时间，使得软件设计的时效性得不到很好的保证。在大数据时代的背景下，大数据时代数据繁杂瞬息万变的特点要求必须加快软件工程技术分析结果的推出进程，而且要满足软件升级换代的速度要求，软件工程技术人员必须在短时间内收集大量用户的需求，并以最快的速度做出反应，完成相应的设计开发测试等工作，并在测试的过程中用同样的方式收集测试用户的反馈，对反馈意见归纳分析，运用到软件系统的优化工作中，使得设计产品迅速得到完善。实际上，在大数据时代背景下，想要获取广大软件需求者的真正需求，并不需要需求者面对面直接参与，毕竟这种形式能参与的需求者并不会太多，甚至有时不具有代表性，软件工程技术人员首先可以通过网上问卷调查的形式更大程度地了解受众人群的需求，更重要的是借助大数据分析的手段，通过对需求者一系列的网上活动来获取更加有价值的需求。
2.4密集型数据科研技术
密集型数据科研技术在大数据时代同样具备较高价值，该技术在应用中提倡统一的理论方法，并关注大数据储存技术的应用。在具体的技术应用过程中，密集型数据科研技术开展的理论与数据分析可围绕传统软件工程中一、二、三范式展开，由此即可实现信息处理和数据存储能力的提升结合“第四范式”数据结构，技术不仅能够实现整合驱动大数据，还能够以此为基础，全面概述软件服务价值。深入分析可以发现，传统的信息流程、数据周期方法无法适用于密集型数据分析方式，存在模型效果滞后性不足，因此必须构建第四范式模型，该模型需以原本信息、数据、模型研究为基础，全面优化服务价值、服务能力，保证大数据时代下“第四范式”优势得以最大程度发挥，并不断推进该密集型数据科研技术的完善。
结语
综上所述，当今社会全面进入大数据时代的趋势是不可逆的，大数据时代所带来的处理问题的方法、思想以及各种相应更新的技术，将会出现在人们生活中的各个层面，人们的现有的生存生活方式将有所改变。因此在大数据时代下，软件工程技术也应在条件允许的情况下不断创新发展，国家和企业应加大在此方面的投入，让软件工程技术紧跟时代的步伐，以高效的信息处理能力服务于企业和社会。
参考文献：
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［2］李泽邦．大数据时代下软件工程关键技术探讨［J］．中国新通信，2019（02）．
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