朱艺鸣
南航金城学院210016
摘要：随着计算机应用的普及，借助互联网技术已经成为信息传播的主流，随着信息量的不断加大，大数据应运而生，在各行业的发展应用过程中，对大数据技术要求越来越明确，因此，为了增强技术核心优势，应结合软件工程共同推进信息技术的提升。
关键词：大数据时代；软件工程技术；应用分析
1引言
随着智能化发展步伐加快，大数据应用越来越广泛，在社会发展过程中，各行各业的信息传播均离不开大数据，随着技术的更新，信息量激增，传播速度加快。软件工程技术应不断提升信息数据的整合效率，满足社会各行业的发展需求，提高各行业的工作效率。通过大数据技术对各项信息参数开展科学分析，并合理配置相应资源，促进行业经济效益的稳定增长。如果将这一技术得到更好的研发和应用，应对大数据时代下的软件工程技术深入研究，掌握核心技术内涵，才能更好的服务各行业。
2大数据与软件工程技术
大数据处于信息量爆棚的时代，通过技术手段在海量的信息数据中心筛选对自己行业相适应的知识，从而达到快速吸收、整合并存储信息的目的。大数据的功能强大到可以分成多种技术手段，其中遗传算法以及分析算法技术被大众广泛应用。目前，我国各行业对大数据技术依赖度特别强，尤其是在互联网背景下，大数据发挥的能效是传统技术不可比拟的。大数据对基础数据进行整合后，根据数据信息类型进行按类别区分，在软件技术的作用下，可以精准将各类数据按类型分类，海量的信息数据高效的整合并划分，这种大数据技术的应用，可以科学合理的分析。尤其在互联网为主导的行业中，大数据应用尤其广泛，彰显了智能化的优势，通过对创新技术手段的研发，软件工程技术二者结合，促进行业及技术不断向前发展。
大数据时代的推动下，社会各行业发展十分迅速，软件工程技术也被越来越多人重视并展开研发。软件工程的技术核心是将工程需要的各项工作需求融合到软件内，实现智能化操作，工程管理工作更加科学、有序。由于软件工程技术涵盖的技术要点特别多，在技术运维、软件设计上都需要投入较大精力。软件设计过程中，在确保软件工程质量的同时，应加强对软件开发成本的管控，延长软件生命周期，不断更新技术水平，满足项目建设需要。
3大数据时代下软件工程核心技术
3.1软件服务工程
软件工程是辅助行业向前发展的，因此，软件工程服务化是行业发展导向。随着社会经济发展步伐加快，传统软件工程技术已经不能满足当前社会经济发展，软件工程技术也应顺应时代发展而不断更新。随着各行业的需求越来越明确，软件开发也应从服务社会各行业角度出发，根据当前技术手段不断深入研究，满足用户的各项服务需求，让软件工程更具实用性。大数据时代下，软件工程研发人员也应认清现实，立足本职，依据分布式应用程序以及软件的虚拟化特点，通过技术手段不断为用户提供更多的切实需求。软件工程技术在各行业投入使用过程中，还应针对网络数据进行科学编程，软件可塑性极强，可以达到互相操作的目标，发挥各个数据之间的协调作用，适应多种动态场景变化，有效提高软件系统的集成度。
3.2众包软件服务工程
首先，众包软件服务工程其价值核心是解决流式数据和密集数据的不合理数据及时处理，可有效处理数据效率，不断加强大数据的应用范围。大数据时代下，操作软件工程还应注意一定技术技巧的掌握，用户、众包服务以及软件运行方的信息均由密集数据提供的，造成密集数据分析难度加大。因此，为了更加科学合理解决这一现实问题，软件信息处理技术应加强升级服务，提高数据处理能力。其次，在研发和生产运营环节，要通过对大数据所得参数进行分析，将基础的杂乱无章的数据通过技术手段进行整合在按类型进行分类，最后得到数据内部的核心信息。
为了提高最终数据信息的精准度，提高信息的价值，达到软件工程研发的实用性，应通过科学的运营管理手段，将大数据背后的富有价值信息能够准确提取，找准大数据内部信息之间的关联性，构建可靠关系。为了有效开展这一技术，需要大数据技术应用者参与研发。为了将庞大的基础数据信息依据大数据手段进行科学分析，最终将所得信息传送给真正的需求者。针对大数据相关研发和运用者，肩负着数据的运行和传播，能够将数据背后具有价值的信息进行提取，精准的预测到各行业的运行及发展情况，为软件工程开发和运营管理指明方向。
4大数据时代下软件工程技术的应用分析
4.1采集数据信息
随着科技进步，大数据已经覆盖各行各业，人们依赖大数据技术提高人们的舒适度，在人们生产、生活中提供了便利。大数据时代的特点就是能够在短时间内采集大量的数据信息。而软件工程技术的开发，可以针对大数据所采集的信息进行整合并分类，这两部分技术充分融合，可以促进行业快速向前发展。大数据背景下，相关行业部门可以充分借助软件工程技术，发挥大数据应用水平，迅速展开数据收集工作，在软件工程技术的运用下，可以及时整理数据信息，数据信息与软件的协同作用下实现科学分析的效果，不断形成健全的稳定空间，为社会提供大量的数据应用。软件工程技术在应用过程中，应加强用户的体验感，对潜在需求作为技术更新的依据，不断提高数据信息处理效率，提高软件工程技术水平。运行过程中会出现大量数据冗余，应及时删减，确保大数据运行速度和处理效率，提高数据的整合能力，确保提取数据的准确性，还能减少运行成本。
4.2数据信息的储存
随着人们逐渐适应大数据时代带来的便利，数据信息的传输部门已经迎合当前发展不断革新，计算机的存储能力得到大幅提高，从传统的TB、GB到现在的ZB存储数据量级。大数据技术在数据存储方面已经不单单局限于文字的存储，还包含图片和影像等，达到了多元化共同体的大数据时代。通过软件工程的开发和利用，可以增强计算机的存储空间，解决了传统计算机内存小的弊端。借助软件工程技术，可以提高数据信息的安全性和稳定性。软件工程技术还能开发云空间，不占用计算机内存的情况下，增加存储空间，提高数据信息的处理速度和运行效率。
4.3科学应用信息安全技术
大数据时代下产生的海量信息之间具有关联性，造成数据信息之间的相互干扰，为了提高数据信息的安全性和稳定性，在技术处理过程中应加强抗干扰技术的提升，避免数据间干扰影响数据系统的安全。由于大数据平台信息处于开放状态，随着网络技术的发展，带来娱乐和便利的同时也带来了一定安全隐患。在大数据时代，要通过技术手段防御各种网络病毒和黑客攻击，保证数据信息的安全性，避免出现数据丢失或泄露现象。
4.4提升了软件工程建设水平
随着大数据技术的快速发展，数据信息量大，类目繁多，数据之间联系紧密，在软件工程的双重作用下，可以对数据信息更加科学的分析和处理，今后发展还应尊求人们生产生活需要，不断研发更具实用性的技术，探索大数据技术新方向，以大数据时代为背景，促进软件工程技术的全面提升。
5结束语
大数据时代下软件工程技术研发应结合大数据的运行特征，不断提高软件数据处理能力，结合生产、生活需要不断更新技术手段，确保大数据运行过程中的稳定性和安全性。
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