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摘 要：近年来，经济的发展，促进我国科技水平的提升。伴随着我国科学技术的不断发展，现如今的我们已然身处于大数据时代之中，以此为时代背景，软件工程技术与大数据技术互相配合，成为了影响我国社会工作速率的重点内容。考虑到我国经济社会日趋增长的发展需求，亟需软件工程技术给予大力支持，因此，相关人员需紧跟时代的脚步，以软件工程技术的开发与利用作为切入点，以期全面提升数字信息的处理效率，推动我国实行全面进步。本文就大数据系统中软件工程管理方法展开探讨。
关键词：大数据系统;软件工程;管理方法
引言
在大数据时代，我们要将大数据和软件工程技术进行有效的结合，从而提升整体的工作效率，降低生产成本，这就要求我们对于大数据和软件工程技术都有一个明确的认知，并且提出相应的解决策略。
1软件工程的定义以及基本原理
软件工程的定义有许多，不同的人对于软件工程也有不同的看法，很多学者、组织机构都分别给出了自己的定义：boehm：主要是通过是针对文件资料的开发、运行、和修复，利用所学知识来构建的计算机程序。fritzbauer：通过比较经济的方法得到在实际操作中软件的常用方法。ieee：和boehm类似也是针对文件资料的开发、运行、和修复，是一个比较系统的运行方法。现在被大多数人所接受的定义是：软件工程主要是研究如何通过一些节能的、可重复利用的方法来设计和完成软件的维护工作的软件。以及将优良的管理技术与先进的软件技术共同组合的软件开发。软件开发技术包括软件工程方法学方面、软件工具的使用和软件开发的环境等方面的内容，它是包含一个多方面的技术。软件工程的七条基本原理：（1）首先将生产周期阶段化处理，并且对每个生产阶段进行严格的管理。（2）对生产周期中的各个阶段进行严格监控，每个阶段完成后立刻进行审批坚持。（3）对生产出的产品进行检测。（4）采取先进的技术手段。（5）对于设计出的结果能进行条理清楚的审批。（6）对参与的小组成员进行精心挑选开。（7）在生产过程中不断的改进。能够完美的执行这七条基本原理，就可以在这个广阔的软件市场中站稳脚。当然必不可少的是，我们要不断跟随发展得脚步，及时更新自己的技术方法，才能取得长远的发展。
2大数据时代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，進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数据搜集以及处理
大数据对于当前社会和时代的基本作用就是不断收集社会主义发展过程中产生的数据，在不断发展的软件工程技术当中，数据的搜集、储存、分类、整理也是一个非常重要的部分，因此我们必须要将当前不断发展的软件工程技术与大数据技术互相结合，使大数据时代下的软件工程技术拥有更多的突破和创新，对产生而来的信息进行有效的整理和快速的分类，使各个软件的协同能力迅速提升，建立起一个科学、规范、完整的现代化空间进行信息的储存，这样才能够方便各行各业发展过程中的信息使用需求。
2.3进行数据信息的储存
正如之前所提到的，在大数据时代，数据信息的单位并不是G或者T，而是已经达到了ZB的量级，并且在进行数据信息储存的过程中，数据信息已经不是单纯的文字形式了，而是由文字、图像和视频共同组成的数据信息共同体，所以我们在进行数据信息储存的过程中，就要接触到大量的信息，这对于计算机的性能和储存空间提出了很大的挑战，并且这个过程中还容易造成信息的缺失。应用软件工程技术，能够大大的节省数据信息储存的空间，并且防止数据信息的缺失，提升数据信息储存的安全性。通过对软件工程技术的应用，利用云技术将数据信息进行云端储存，大大的节省了计算机的空间，并且能够储存更多的数据信息，帮助我们提升生产效率。
2.4信息安全技术的应用
大数据时代之下各行各业的发展都会产生大量的数据信息，而众多的数据和信息容易互相干扰和影响，因此为了不断提高数据的安全性，必须对数据进行进一步的管理和提升。当前必须要运用到大数据时代之下软件工程技术，对当前可能存在的网络风险进行查杀以及预防不断提高数据收集以及储存的安全性。
3大数据系统中软件工程管理
软件项目管理的主要研究对象是软件工程项目。它在项目进行的整个过程中都发挥了重要作用，在软件项目开发过程中我们需要克服可能存在的风险、发展需要的资源、技术人才、奋斗的目标等都需要有明确的认识，才可能获得技术的进步和软件开发成功。在开发过程中所耗费的资源、技术难关、成本等需要有明确的记录。这种管理在技术工作开始之前就应开始，在软件从概念到实现的过程中继续进行，当软件工程过程最后结束时才终止。我们通过科学的管理方法和经验，采用先进的管理方法，减少资源的消耗，已经成为企业未来发展的要求。要降低软件开发过程的风险、减少不必要的消耗，提高软件产品质量，就必须加强管理，而软件工程方法开发大型软件是企业过程改善和能力提升的基础。根据不同的系统设计需要要选取适宜的开发模型。在整个软件设计开发过程中，各种因素之间相互制约，为了平衡发展和影响因素之间的关系，将影响因素对发展产生的阻力降到最低，所以我们必须实时做出改变，根据不同的需求采用不同的方法，满足不同类型用户使用的需求，减少在设计过程中资源的浪费，所以在初期采取合适的反复法师非常的必要。对于如何选择合适的方法，通常需要对软件的模块化与信息隐蔽、局部特点、可视化等特征进行调整。为了更好地完成任务，首先要构建好基础，好的基础会为后续的工作减少不必要的麻烦。提供好的环境和工具也是影响完成度的重要性因素。在生产过程中的管理方法可以影响生产的进度，所以要格外注意管理的方法，提高资源的利用度，满足生产中的一些问题。
结语
随着时代和社会的发展，人们每天都在创造着大量的数据信息，数据信息迎来了井喷式的发展，人们进入了大数据时代。在大数据时代，进行数据信息的处理要耗费很多的经济资源，这就要求我们能够将软件工程技术进行有效的应用，降低大数据时代数据信息的储存和处理成本。利用软件工程技术进行数据信息的采集和储存，进行软件服务工程建设，保障数据信息的安全，进而推进软件工程技术的发展和软件工程建设。
参考文献
[1] 金科，刘艳波.基于大数据时代下软件工程关键技术的分析[J].计算机产品与流通，2019，01：20.
[2] 王祥顺.试析大数据时代下软件工程技术的应用[J].电脑编程技巧与维护，2019，08：35-37.
[3] 肖佳.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].电脑迷，2018（9）：50.
[4] 曹海锋.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].中国新通信，2020，22（2）：84.
[5] 丁兰.大数据时代下软件工程技术的应用[J].科技风，2020（1）：78.
关键词：大数据系统;软件工程;管理方法
引言
在大数据时代，我们要将大数据和软件工程技术进行有效的结合，从而提升整体的工作效率，降低生产成本，这就要求我们对于大数据和软件工程技术都有一个明确的认知，并且提出相应的解决策略。
1软件工程的定义以及基本原理
软件工程的定义有许多，不同的人对于软件工程也有不同的看法，很多学者、组织机构都分别给出了自己的定义：boehm：主要是通过是针对文件资料的开发、运行、和修复，利用所学知识来构建的计算机程序。fritzbauer：通过比较经济的方法得到在实际操作中软件的常用方法。ieee：和boehm类似也是针对文件资料的开发、运行、和修复，是一个比较系统的运行方法。现在被大多数人所接受的定义是：软件工程主要是研究如何通过一些节能的、可重复利用的方法来设计和完成软件的维护工作的软件。以及将优良的管理技术与先进的软件技术共同组合的软件开发。软件开发技术包括软件工程方法学方面、软件工具的使用和软件开发的环境等方面的内容，它是包含一个多方面的技术。软件工程的七条基本原理：（1）首先将生产周期阶段化处理，并且对每个生产阶段进行严格的管理。（2）对生产周期中的各个阶段进行严格监控，每个阶段完成后立刻进行审批坚持。（3）对生产出的产品进行检测。（4）采取先进的技术手段。（5）对于设计出的结果能进行条理清楚的审批。（6）对参与的小组成员进行精心挑选开。（7）在生产过程中不断的改进。能够完美的执行这七条基本原理，就可以在这个广阔的软件市场中站稳脚。当然必不可少的是，我们要不断跟随发展得脚步，及时更新自己的技术方法，才能取得长远的发展。
2大数据时代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，進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数据搜集以及处理
大数据对于当前社会和时代的基本作用就是不断收集社会主义发展过程中产生的数据，在不断发展的软件工程技术当中，数据的搜集、储存、分类、整理也是一个非常重要的部分，因此我们必须要将当前不断发展的软件工程技术与大数据技术互相结合，使大数据时代下的软件工程技术拥有更多的突破和创新，对产生而来的信息进行有效的整理和快速的分类，使各个软件的协同能力迅速提升，建立起一个科学、规范、完整的现代化空间进行信息的储存，这样才能够方便各行各业发展过程中的信息使用需求。
2.3进行数据信息的储存
正如之前所提到的，在大数据时代，数据信息的单位并不是G或者T，而是已经达到了ZB的量级，并且在进行数据信息储存的过程中，数据信息已经不是单纯的文字形式了，而是由文字、图像和视频共同组成的数据信息共同体，所以我们在进行数据信息储存的过程中，就要接触到大量的信息，这对于计算机的性能和储存空间提出了很大的挑战，并且这个过程中还容易造成信息的缺失。应用软件工程技术，能够大大的节省数据信息储存的空间，并且防止数据信息的缺失，提升数据信息储存的安全性。通过对软件工程技术的应用，利用云技术将数据信息进行云端储存，大大的节省了计算机的空间，并且能够储存更多的数据信息，帮助我们提升生产效率。
2.4信息安全技术的应用
大数据时代之下各行各业的发展都会产生大量的数据信息，而众多的数据和信息容易互相干扰和影响，因此为了不断提高数据的安全性，必须对数据进行进一步的管理和提升。当前必须要运用到大数据时代之下软件工程技术，对当前可能存在的网络风险进行查杀以及预防不断提高数据收集以及储存的安全性。
3大数据系统中软件工程管理
软件项目管理的主要研究对象是软件工程项目。它在项目进行的整个过程中都发挥了重要作用，在软件项目开发过程中我们需要克服可能存在的风险、发展需要的资源、技术人才、奋斗的目标等都需要有明确的认识，才可能获得技术的进步和软件开发成功。在开发过程中所耗费的资源、技术难关、成本等需要有明确的记录。这种管理在技术工作开始之前就应开始，在软件从概念到实现的过程中继续进行，当软件工程过程最后结束时才终止。我们通过科学的管理方法和经验，采用先进的管理方法，减少资源的消耗，已经成为企业未来发展的要求。要降低软件开发过程的风险、减少不必要的消耗，提高软件产品质量，就必须加强管理，而软件工程方法开发大型软件是企业过程改善和能力提升的基础。根据不同的系统设计需要要选取适宜的开发模型。在整个软件设计开发过程中，各种因素之间相互制约，为了平衡发展和影响因素之间的关系，将影响因素对发展产生的阻力降到最低，所以我们必须实时做出改变，根据不同的需求采用不同的方法，满足不同类型用户使用的需求，减少在设计过程中资源的浪费，所以在初期采取合适的反复法师非常的必要。对于如何选择合适的方法，通常需要对软件的模块化与信息隐蔽、局部特点、可视化等特征进行调整。为了更好地完成任务，首先要构建好基础，好的基础会为后续的工作减少不必要的麻烦。提供好的环境和工具也是影响完成度的重要性因素。在生产过程中的管理方法可以影响生产的进度，所以要格外注意管理的方法，提高资源的利用度，满足生产中的一些问题。
结语
随着时代和社会的发展，人们每天都在创造着大量的数据信息，数据信息迎来了井喷式的发展，人们进入了大数据时代。在大数据时代，进行数据信息的处理要耗费很多的经济资源，这就要求我们能够将软件工程技术进行有效的应用，降低大数据时代数据信息的储存和处理成本。利用软件工程技术进行数据信息的采集和储存，进行软件服务工程建设，保障数据信息的安全，进而推进软件工程技术的发展和软件工程建设。
参考文献
[1] 金科，刘艳波.基于大数据时代下软件工程关键技术的分析[J].计算机产品与流通，2019，01：20.
[2] 王祥顺.试析大数据时代下软件工程技术的应用[J].电脑编程技巧与维护，2019，08：35-37.
[3] 肖佳.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].电脑迷，2018（9）：50.
[4] 曹海锋.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].中国新通信，2020，22（2）：84.
[5] 丁兰.大数据时代下软件工程技术的应用[J].科技风，2020（1）：78.