林志
江苏大学京江学院 江苏省 镇江市 212000
摘要：随着国家综合实力的提高，我国各个领域都得到了快速发展，更好地服务于社会。信息化的到来，给软件技术的发展带来了新的机遇与挑战。本文首先简要介绍了大数据时代的特点及软件设计技术的现状，然后对大数据下软件设计技术的一些思想和思路进行了深入分析，以供后续研究参考。
关键词：大数据时代；软件工程；技术分析
一、大数据时代概述
伴随着科学技术的发展，网络技术在社会生活的各个领域的应用日益成为人类发展的障碍。这样看来，一个数据时代已经来临，大量的数据可以转化成大量的数据和信息。随着计算机技术的发展，它带来了巨大的变化，对社会和人们的生活产生了深远的影响，它已应用于企业管理和公共事务的各个方面，推动社会向更高水平的发展。同时，收集不同类型和不同领域的数据是生产和生活的重要组成部分，也是软件开发的基础。
二、大数据技术和软件工程技术
通过收集和建立各种存储设备，更强大的数据采集技术实际上可以对日常生活中的数字信息进行分类。从功能上讲，大规模数据处理技术可以分为分析方法、机器学习方法和遗传技术等。基于当前的科技发展，我们采用了高质量的数据分析技术，比如算法和自然语音处理方法。其基本功能在于依靠现代科技手段，尤其是网络技术的支撑。基础数据处理、数据信息分类、计算机算法应用、特征相同数据分类，最后利用大数据处理技术对大量数据进行分析。在互联网上分析大规模数据的益处是显而易见的，在这个数据丰富、实现了计算机化、人们对软件开发概念有了更好的理解的时代，新技术不断得到应用。实际上，软件开发的历史可以追溯到20世纪中期，关于软件技术和项目管理的研究更是层出不穷。由于采用合适的项目组件，使得工程系统可以系统地运行，包括软件生命周期、软件设计、软件维护等，因此，在软件开发过程中，为了保证工作和生活的质量，必须对开发合适的技术进行控制。随着工程周期的不断延长，各项工程指标和用户技术要求都达到了。
三、软件工程技术现状分析
在向互联网转型的过程中，计算机软件开发技术迅速发展，把工程软件与高数据技术相结合，更好地服务于社会。目前的计算机大数据相关技术包括虚拟技术(virtual technology)，有助于加速信息处理，而云存储技术则有助于提高信息存储效率。由于大规模数据处理技术具有专业性和功能性的特点，这就要求它在工程中的应用。从软件的角度出发，除数据的收集和处理、安全性和效率外，消除了数据对软件分析的不利影响，并在大量数据的基础上提出了软件分析的新思路。就我国目前的软件技术水平而言，与发达国家相比还有一定的差距，软件工程师们要适应大数据时代的发展，提高软件开发水平。
四、大数据背景下的软件工程基础
1.软件服务工程
随着研究的深入，软件工作也在增加。用户商业是软件开发和商业内容的基础。因为软件开发是一个特殊的课题，服务内容也需要进行相应的调整。为了提供特定的服务，软件开发者必须使用分布式应用和虚拟管理技术来支持他们的工作。将大量数据处理技术应用于网络数据，使软件具有互操作性，提高了软件与主动数据协调系统的集成程度，以适应不断变化的环境。
2.群体软件工程
群体软件项目是通过网络开发的，并以项目组合的形式执行，因此可以使用软件开发技术。群体软件项目是一种分布式软件开发模式，通过网络完成任务并进行任务分配，群体软件可以创造性地解决软件开发中的某些问题和难题。但在软件开发的任何阶段，软件都可以通过一个软件包来实现。
五、大数据时代背景下软件工程技术分析
1.软件工程技术分析全新思路及方法
在长期的软件分析与开发技术发展过程中，内部设计思想和方法逐渐形成，为软件设计提供了有益的帮助。在信息化时代不断发展与进步的背景下，软件领域的技术工作必须适应这一时代的要求，在原有观念的基础上，寻求新的软件开发理念，使其更具现代特色。从数据时代所特有的数据处理形式出发，考虑如何更好地开发软件系统，可以更好地支持一种独特的数据处理思想，并逐步形成适用于大数据时代的广泛数据应用领域。
2.软件工程技术需要全新的技术手段和工具
在软件技术分析方面，长期以来的技术工具都比较统一，一种技术分析工具非常简单，适用于比较简单的分析对象，但是在数据时代，数据处理很薄弱，特别是融合度大，不能完全掌握，所以程序员也需要新的技术、设备和工作。从生产生活的各个方面收集的大量数据，结合现代社会生产生活领域的特点，不仅包括数据，而且也包括数据。单独的生产者或消费者在生产或消费过程中进行多种交易，但也存在大量的交易数据，消费者在不同的交易环境下生成大量的移动终端数据，如美的集团、各种网络终端或 POS机应用程序、手机等，这些交易数据通常是结构化的，软件开发者可以利用传统的技术工具和工具来提高交易的透明度。但是，由于数据的广泛性和数据结构的复杂性，软件开发人员应当能够同时分析大量的数据，并从中提取有用的信息，软件工程师必须准确地认识到，从某一角度收集和处理数据的方法不是完全相互独立的，缺乏实时有效性以确定目标。这种分布式的数据处理方法，增强了其处理快速变化数据的实时能力。
3.软件工程技术需要全新的需求分析方式
随着大数据时代的到来，为了更好地满足软件更新的需要，软件工程师需要在短时间内收集大量的用户，快速响应，并完成相关的开发和测试，加速实现软件工程分析结果。因此，在测试过程中，以及在收集用户反馈的测试过程中，都要总结出反馈，并将这些反馈应用于软件系统的快速优化，从而快速改进产品设计。事实上，在一个庞大的信息时代，真正的需求是那些想要获得各种软件的人，而这种参与的方式并不需要有需求的人直接参与。最后，软件专业人员可以通过在线问卷更清楚地了解受众的需要，然后再进一步了解他们的需要。通过对大量数据的分析，开展了一系列的网络活动，帮助人们提升价值需求。一定程度上说，在数据时代的背景下，软件技术需求分析思想的转变必然会改变软件开发的思路和过程。
六、大数据与软件工程技术的未来发展方向
1.大数据与软件工程技术开放式的发展
数据流是大数据处理技术的基本前提，它需要不断改进和创新，以探索科学研究的发展之路。计算机网络的发展，意味着计算机能够在开放的环境中通信，交换数据，提高信息利用效率，如通过网络软件活动，可以增加利润，满足用户需求，提高资源利用率。
2.大数据与软件工程技术融合到其他领域
软件在很多科学领域的应用都很广泛。由于从运输到生活的各个方面都给予了极大的帮助，软件工程的作用日益突出。该应用程序已启动，可在数据平台上收集和分析信息。例如，在股票交易中使用大规模数据处理技术的用户可以利用软件技术建立一个新的股票市场。数据模型，通过数据模型的分析，预测股票价格的变化。
结语
总的来说，随着大数据时代的到来，软件开发涉及到许多领域，需要特别关注。其中关键数据处理技术具有专业性强、实用性强的特点。根据软件应用的需要，研究软件开发技术，引进软件技术。为了为软件开发创造客观条件，继续抛弃传统技术；软件以因特网技术为基础，在与数据使用有关的更广泛的技术环境中，必要时处理数据；在软件领域，必须高度重视数据的安全问题，否则，软件技术将受到不利影响。
参考文献
[1]翟健，王小虎，卢征喜， 等.基于大数据时代下软件工程技术的应用研究[J].电脑知识与技术，2021，17(6)：94-95.
[2]王禄章.数据时代下的软件工程技术探析[J].数码世界，2019，(9)：67.