摘要：本文主要基于信息时代高速发展下两者的基本内容，对于大数据时代下的软件工程关键性技术进行系统性分析，阐明具体的应用范围来指明大数据与软件工程相融合的具体方向。从而能够让软件工程基础紧跟时代发展的潮流，提高软件工程技术与大数据的融合水平。
关键词：大数据；软件工程；应用策略
随着我国经济发展从体量型的经济发展模式走向高质量科技型的发展模式，在现阶段下所取得的成果也是有目共睹的。在软件工程技术当中，根据软件程序所独有的运行模式，充分发挥出大数据所具有的分析能力，要想实现这一目标就需要能够深入掌握软件工程技术的内涵，在了解其发展特点的基础上，采取更加行之有效的方式助力整体社会发展与进步。
1大数据时代下软件工程技术基本内容
大数据已经广泛地运用于我们的生活，通过日常对于大量信息的整合收集，并能够进行种类筛选，从而依据信息种类作出判断，并且可以进一步根据信息量的价值来进行筛选储存。根据所能够发挥出来的价值，大数据可以分为数据分析和学习两类，进一步可以细化为算法和处理。在实际应用的过程当中，对于数据的整体处理发挥着举足若轻的作用。根据需求不同，在信息软件技术工程中可以采用不同的方式，来实现技术的更新，大数据对于软件工程的开发提供了预测，从而能够更好地实现技术的研发[1]。
1.1大数据
在大数据时代下，随着信息技术的不断发展，也时刻改变着人们的生活方式。其中最奥妙的就是大数据可以对于海量信息进行处理，筛选出最有利用价值的信息手段。大数据下的服务器应用程序可以汇总和处理大量数据信息，并发现最有用的信息，从而为企业软件工程技术的发展提供帮助。当前，软件工程技术行业已经广泛应用大数据技术，并已经取得了大量的实际成果[2-3]。
1.2软件工程技术
当前阶段下软件工程技术所涉及的领域是非常广泛的，涉及到了农业，工业，服务业以及国家航天军事行业的应用中。但是在学界对于软件工程的定义还是存在差异的，当前普遍认为软件工程技术指的是对于软件的开发与设计，以及迭代维护的形式进行系统且标准的研究，并能够经住时间的验证。软件技术的发展，更明确地说是大数据时代下的软件工程技术的应用，可以从更加符合用户需求的角度来对产品进行升级，为后续软件工程的开展提供坚实的保障。
2基于大数据时代的软件工程关键性技术分析
2.1众包软件服务工程技术
众包软件服务技术的核心是对于数据信息的处理，因此这也是大数据开展的核心，当前主要采用数据密集型信息和流式数据等形式，从而构建出完整的数据处理系统。因此应用能力的大幅度提高能够让大数据的应用价值在生活实践中得以真正的开展，其中最核心的内容就是数据密集型信息，在对于数据的算法当中，相关工作人员需要能够科学修改算法，这样才能够对于原生数据进行全面的分析[4-5]。
2.2软件服务工程技术
由于底层软件的构建，在软件工程的开发中产生了大量服务类的相关软件，充分发挥出了软件开发的基本原则，满足用户的核心需求，在当前的不断发展过程中可以动态的调整服务类别，从而在维护的层面也实现了对于软件的动态调整。在实际的软件工程技术中，通过结合自身所开发出的程序，并且能够将用户的操作进行模拟，根据在模拟中的反馈来分析出影虎行为，实现在软件开发中整体方向的变动。将大数据与软件开发工程相结合，将不同模拟数据按照类别与优先级进行分析筛选，并且经过算法来为软件开发人员提供更多元的情况，实现了交互方式的多元化发展，让数据的调配能力得到进一步的加强，这样在符合用户使用场景的前提下提供更多的可能性，从而进行集中调试，让软件工程的开发更加完善。
3大数据时代下软件工程技术的具体应用
3.1大数据技术在软件工程服务建设中的应用
在软件工程技术的不断发展中，强化软件服务的交互性已成为当今的主要内容。同时在大数据时代背景的不断前沿下，也为软件工程技术的发展提供了创新与转变的途径。在软件工程技术开发中，服务性也成为软件开发中需要注重的一项内容，需要对于用户群体的需求和内容来不断完善软件的开发。
3.2大数据在软件基础功能的应用
与传统模式下的数据相比较，大数据时代下的数据整体结构呈现出越来越复杂的趋势，需要软件工程技术与大数据进行更加紧密的衔接。但是依现行的软件工程技术发展来看，对于数据资源的处理支持以及分析并没有落实到位。所以在大数据的整体背景中，对于软件工程技术进行更深层次的结合与探索，不断地发现并完善现有大数据技术的缺陷，能够实现双方的共同促进，互惠共利[6]。
3.3数据信息的高效采集
通过软件工程技术与大数据的结合，能够对于数据日元的采集更为便利同时在软件工程技术的发展中数据信息的采集与收集也是关键部分，在软件工程开发中，通过对于已有的数据进行整合利用能够促进软件工程质量的提高。所以对于软件信息的处理能够在合理的框架下进行。
3.4信息安全技术的高效利用
大数据技术使得数据与数据之间的关联性越来越大，但数据之间联系性越大，相互之间产生干扰和影响的程度也就越来越严重，所以为了确保数据的安全性，必须要对数据系统进行科学有效地管理。大数据技术构建起的数据信息平台是开放的，但是互联网技术是不断发展的，互联网技术的发展给我们带来了很大的舒适和安全的空间，但这也给我们带来了相应的风险。而计算机网络技术的发展，使得网络的风险性问题频出，越来越多的黑客出现，很多非法人员利用大数据技术进行危险事故的操作，导致数据存储与分析当中存在更多的风险。因此，基于大数据时代，对软件工程技术进行开发与研究，是保证数据安全性与可靠性的重要方式[7]。
3.5数据信息的存储
在大数据时代背景下，数据的容量不断地提升，由于数据容量的提升，能够让传统的文字信息能够以图片，视频等更加多元化的方式来进行储存。由于在对于数据的处理过程中，相似信息是巨量的，由于需要实时对于数据进行分析，因此在当前阶段下对于计算机的整体性能以及具有极为严苛地要求，如果不能够满足基础的信息处理量，数据信息的准确性就无从谈起。通过大数据与软件工程相结合，可以充分地利用好云端储存技术，减少储存所带来的成本与限制，从而能够实现生产效率的提高。
4大数据与软件工程结合方式
大数据的应用前提是能够具备完整的数据链条，这也是能够运用算法不断进行数据处理的基础。算法也是根据数据的不断完善来达到升级的目的，从而实现对于海量数据的应用。通过进一步将大数据与软件工程进行结合，能够在更加有利的环境中完成数据之间的共享，同时也能够提高软件工程的开发水平[8]。软件开发中由于其自身的广泛性，可以通过相关的技术手段，来实现多个行业的融合，推动可多个领域之间的协同发展。在现阶段下的各项领域中，大数据更是得到了广泛的利用，基于大数据的软件开发中视频行业是最为典型的例子，通过对用户使用中的数据分析和研判，来推荐最符合用户需求的视频内容，在大数据的平台中，根据数据的同一性，逐步建立属于用户的视频观看习惯，同时结合软件来进行运算，能够不断将用户需求具象化。同时大数据与软件自身的优化也具有非常有效地帮助，在大数据的支持下，可以对于各种运行状态进行模拟，从而能够不断发现其中存在的漏洞，用最简洁的方式来找出其中存在的问题，从而能够实现软件系统在用户中的平稳运行。
5大数据时代下软件工程技术的发展方向
智能化是现阶段下科技的主要发展趋势，就当前来看智能化与大数据之间的关系密不可分，也需要能够以软件工程作为媒介。因此在软件工程行业中，需要能够不断实现技术的提升，在软件智能化的研发中势必要以更大量以及更准确的数据作为其根本支撑。在可见的未来，大数据会更加精准地与软件工程开发融合在一起，其中也不单单是对于技术层面的升级，还包括对于技术产品方向的调整以及数据逻辑的整合。教师可以利用大数据的分析手段，找到企业需求与用户需求的平衡点，提高软件工程开发技术的针对性，所结合现有的情况分析来看，需要能够充分地利用大数据自身的特征，从而实现对于市场预测的智能化以及用户实际体验的智能化，不断提高经济收益。
6结语
伴随着信息化技术的持续发展，大数据的应用范围也在不断地拓展，已经逐渐成为未来社会发展的主要形式。所以软件工程技术需要能够结合大数据的发展情况，将两者之间进行深度结合，不断完善软件工程开发在现阶段下所存在的问题，同时实现了对于数据资源的合理运用，提高了软件工程的开发效率，也强化了对于信息的处理，从而推动软件工程开发走向更高的层次。
参考文献
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[4]田琴琴.数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].信息通信,2020(08):157-158.
[5]张军,杜刚.大数据系统软件工程关键技术处理及应用[J].电子技术与软件工程,2020(14):52-53.
[6]修晓玉.大数据时代软件工程创新人才培养模式探析[J].数字通信世界,2020(05):235.
[7]梁俊杰.大数据时代下软件与工程的特点和关键技术[J].电子技术与软件工程,2020(09):42-43.
[8]赵明,宋广宁,梁德军.探究以大数据时代为背景的软件工程的关键技术[J].科技风,2020(10):105.
作者：张婧 单位：新疆五家渠职业技术学校
