摘要：伴随着我国综合实力的不断提升，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；技术分析
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[1]。
2软件工程技术现状分析
进入互联网阶段，计算机软件工程技术处于高速发展的态势，大数据时代背景下，要求计算机软件工程技术结合大数据技术，更好地服务社会。当前情况下，与大数据有关计算机软件技术包含虚拟化技术（VirtualReality，VR）和云储存技术，VR技术能提高信息处理的速度，云储存技术提高了信息数据的储存效率。大数据技术同时具备专业性和实用性的特点，对软件工程技术工作提出了更高的要求，不仅能收集整理各种各样的数据信息，保证数据信息的安全性和有效性，剔除数据信息对软件分析的不良影响，更要能利用大数据不断创新思路。对于我国现阶段的软件工程技术水平来说，要认识到与发达国家相比，还存在着一定的差距，因此软件工程技术人员更要适应大数据时代的潮流，让软件工程技术工作提到更高的台阶[2]。
3大数据时代背景下软件工程技术分析
3.1软件工程技术分析全新思路及方法
在软件工程技术分析长期的发展过程中，逐步形成了一套固有的思想与设计方法，对软件工程技术工作起到了一定的促进作用。同时，时代是进步和发展的，软件工程技术者也要用发展的思维模式对待工作。在大数据时代背景下，软件工程技术工作需要适应时代的要求，在原有理念的基础上，力求探求更符合时代特色的软件开发思想和理念。首先，根据大数据时代大数据处理的特殊形式，考虑如何更好地开发出更能支持数据处理的软件系统，逐步形成独特的面向大数据的软件工程技术思想，使用适应于大数据时代特点的软件工程技术方法。其次，在软件工程技术工作过程中，技术人员会接触到很多软件过程数据，或多或少都具备一些大数据的特点，所以软件技术人员应该认真分析数据的特征，找出有利用价值的数据群，并充分利用这些有价值的数据，力求在探求的过程中发现可能的软件工程规律，并将其运用到后续软件工程技术的工作中去，这样反复不断地分析思想及方法的更新，会促进技术人员逐步形成基于大数据的软件工程技术分析方法，其正是适用于大数据时代背景下宝贵的软件工程技术分析方法[3]。
3.2软件工程技术需要全新的技术手段和工具
对于软件工程技术分析而言，在很长的一段时间内，技术手段比较单一，技术分析工具比较简单，这些手段及工具适用于比较单纯的分析对象，但是对于大数据时代背景下的数据处理就显得捉襟见肘了，尤其对于大交汇数据的处理，不能做到全面研究，因此软件工程技术仍然需要新的技术手段和工作。鉴于现代社会生产及生活特点，大数据的范围包罗万象，大数据来源于生产生活中的方方面面，不仅包括生产企业或消费者个人在生产或消费的过程中产生的各种交易数据，还包含消费者在各类交易媒介中产生的大交汇数据，诸如美团、支付宝等各类网络终端或POS机、手机APP等移动终端中的大交汇数据。在这些数据中，交易数据通常情况下属于结构化的数据，软件开发者们在处理这些数据时，可以运用传统的设计技术手段和工具来完成。但是大交汇数据一般状况下属于半结构化甚至有些属于非结构化数据，软件开发者如果单纯用传统的数据处理方式将无法完整地处理这些数据，不论是从存储和管理方面，还是从更高层次的分析和应用层面，都要求软件技术人员运用诸如云计算技术等新的手段及技术工具。与此同时，由于大数据具有涉及范围广、数据纷繁复杂的特点，软件技术者必须具备将大数据并行分析的能力，并能从中挖掘出有利用价值的信息，这就要求软件工程技术人员能准确地认识到传统数据挖掘手段单点式挖掘依存性高、实时性差等不足，探寻针对大数据分布式存储特点的数据处理方法，增强自身对快速变化的数据实时处理的能力。
3.3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。总之，大数据时代背景下软件工程技术需求分析思想的变革，必然会引起软件设计思维方式以及设计流程的变革[4]。
3.4软件工程技术人才培养要有适合时代特色的培养方案和师资力量
软件工程技术人才培养，一定要围绕时代特点来开展，因此软件工程技术人才培养方案是应该不断更新和优化的。时代的变更、大数据时代的到来，必然会对原有的人才培养方案提出更高的要求。大数据时代需要软件工程技术人员具有快速的反应能力、敏锐的观察力和综合分析能力，旨在培养和加强人员的实践创新能力。软件工程技术需要全新的思维模式和创新模式，更需要不断向技术人员的队伍注入新鲜的血液，大数据时代背景下，对专业软件工程技术人员的培养工作刻不容缓，要想做好设计人员的培养工作，必须制定出符合大数据时代特点的专业培养方案，并依据培养方案的要求，储备雄厚的师资力量。专业的培养方案为软件工程技术人才培养指明了培养方向和目标，而雄厚的师资力量更是专业技术人才培养的重要保障，确保了软件工程技术人才知识的先进性和专业性。大数据时代背景下，不论是从软件工程技术思想和设计方法方面，还是从技术手段和技术工具上，以及需求分析方式上的转变方面，都要在软件工程技术培养方案中体现出来，也给培养方案的制定提出了更高的要求，其中培养目标和课程设置尤为重要，要一切以大数据时代特点为理论依据，才会使培养方案更具时代特色，紧跟时代的步伐。在硬件方面，一批拥有过硬技术本领的师资队伍的组建，是培养优秀软件工程技术人才的有力保证，同时用于实训的实验平台的建设也要能跟上培养方案的要求。
4结语
综上所述，大数据时代，为软件工程技术分析带来了新的挑战和机遇，软件工程技术要依托大数据时代的特点和要求，不断优化设计模式，主要体现在：全新的设计思想和设计方法、全新的技术手段和设计工具、全新的需求分析方式以及适合时代特色的培养方案和师资力量等方面。如何更好地抓住大数据时代机遇，并不断迎接新的挑战，合理有序地做好这几个方面的工作，是软件工程技术人员需要重点考虑的问题。
[参考文献]
[1]何克清，李兵，马于涛，等.大数据时代的软件工程关键技术[J].中国计算机学会通讯，2014
（3）：8-18.
[2]周明辉，郭长国.基于大数据的软件工程新思维[J].中国计算机学会通讯，2014
（3）：37-41.
[3]梅宏.对大数据时代软件技术面临挑战的若干认识和思考[J].中国计算机学会通讯，2013
（12）：40-43.
[4]徐晓飞.抓住MOOC之机遇，促进计算机与软件工程专业教学改革[J].中国大学教学，2014
（1）：29-33.
