大数据时代下软件工程关键技术探讨
大数据时代下软件工程技术的应用
大数据时代下软件工程技术的应用作者：马钰迪徐志刚来源：《科学导报·学术》2020年第54期【摘要】基于大数据背景下的软件工程技术应用研究，为软件工程技术的发展提供了新的方向，也为计算机软件的开发提供了新的思路，新的思维。
因此，大数据技术与软件工程技术的融合，必然会推动软件工程技术研究领域的新变革，这也是未来的主要发展方向。
【关键词】大数据时代;软件工程;技术应用引言在现代社会，大数据技术在各领域内的应用越来越广泛，尤其是在软件工程技术当中的应用，对软件工程技术方式进行了极大的创新与优化，推动了软件国内工程专业的现代化发展。
大数据时代下，数据挖掘技术的应用，网络数据信息的获取以及传播等成为了主流形式，人们获取了大量的数据信息，所以大数据技术在软件工程技术当中的应用成效性也比然会有所提升。
因此，在软件工程技术研究当中，要将大数据技术高效地应用到其中，实现两者的充分融合，以推动现代软件工程行业的健康发展。
一、大数据时代及软件工程技术的概述（一）大数据随着计算机网络技术的发展，人们的生产生活方式发生了很大的变化，特别是在大数据时代，在海量的数据资源中挖掘出最具价值的信息，能够充分地发挥信息的最大化价值。
而在大数据技术下超级服务器的应用，可以对大量的数据信息进行归纳以及处理，对网络资源和数据信息进行整理与分析，将对软件工程技术开发最有用的信息挖掘出来，以为企业的发展提供有力的支持。
目前大数据技术在软件工程技术研究领域已经实现了广泛地应用，并且应用的效果也具有一定的成效。
（二）软件工程技术大数据时代的软件工程技术所涉及到的内容是非常广泛的，农业、工业、商业、网络行业、软件工程行业、政府、航天等多个领域。
软件工程技术不同学者给出的定义是不同的。
公认上的软件工程技术，指的是如何对软件的开发方法，维护方式进行系统化，标准化和可量化的研究，并对此进行时间验证，证明是正确的管理方式和最佳方法的有效结合。
软件工程技术的应用对于人们生产生活水平的提升具有重要的意义，而且大数据时代下的软件工程技术的应用，可以在技术方面实现优化与升级，为后续各项事务的开展提供坚实的保障。
大数据时代下软件与工程的特点和关键技术
42软件开发与应用Software Development And Application电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering大数据时代是我国进行发展道路中必须进行的一个环节。
大数据时代在人类生活中扮演了丰富的角色。
由此可得，在软件工程设计分析是我们必须要结合大数据的整体时代背景。
将软件工程的发展和开发与大数据时代相融合。
在与大时代数据相融合时，也必须将传统的数据信息传递结构进行优化，并加强信息能力的处理，从而提升软件工程的兼容性。
1 大数据时代的相关概述许多种类的网络技术正在不断出现之中，有效的推动了计算机科技水平迈向新的阶段，致使大数据技术对于人们在生产生活方面的影响愈发深入。
现在，各个社会主体之间的界限正在变得愈加模糊，繁杂的信息数据变成了促进社会进步的动力，使得企业及各类社会机构的生产、运营方式出现了较大改变。
同时，大数据时代不仅为这些企业及社会机构带来了发展机遇，也由此产生了相应的挑战。
大数据技术可以帮助人们更为便捷的获取自身所需的各类信息，有效的促进了企业的进一步发展，促使企业可以不断提高自身的核心竞争力，加速了社会的改革与创新，但在此过程中，企业及各类机构除了需要面对来自人才方面的挑战，还需要担负起由实施各种战略所引起的不良影响。
因此，各相关工作人员应致力于研发提升软件工程技术水平的各项技术，借以将挑战转化成为机遇，寻求多种发展路径，以期进一步提高软件工程的技术水平。
2 大数据时代的软件是大数据工程的关键技术2.1 众包软件服务工程众包的软件与服务管理工程与众包软件信息服务管理工程都可以拥有的一个重要共同点在于，这两类信息处理技术都是属于信息服务型的技术，且由其所提供服务产生的各类服务数据的信息量均较大较为集中。
现如今，在国内的学术界之中，已然将开发众包的软件服务工程列入了作为一个重点的学术研究领域与方向。
大数据时代下软件工程技术的应用
大数据时代下软件工程技术的应用随着大数据时代的到来，大数据应用日益成为人们生活和工作中的重要一部分。
软件工程技术在大数据时代下的应用也变得越来越重要。
软件工程技术包括软件设计、开发、测试、维护和项目管理等方面。
在大数据时代下，软件工程技术的应用主要体现在以下几个方面。
1. 大数据分析大数据分析是目前大数据最重要的应用之一。
软件工程师可以运用数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，对大数据进行分析处理，提取出有价值的信息和知识，为企业决策和市场营销提供支持。
对于海量的数据，如何高效地存储和处理也是一个难点。
软件工程师可以运用大数据处理平台和分布式计算技术，对海量数据进行并行处理和分布式存储，大大提升数据处理效率和数据存储能力。
3. 大数据可视化大数据可视化是将大数据处理结果以直观的方式呈现出来，便于人们对数据进行理解和分析。
软件工程师可以运用可视化技术，通过图形化展示数据关系和趋势，为企业决策提供参考。
在大数据时代下，数据安全也是一个重要的挑战。
软件工程师可以运用数据加密、安全协议和访问控制等技术，保障数据的隐私和安全。
在软件工程技术的应用中，产生了很多新技术和新方法。
例如，数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能等技术都是在大数据时代中应用的新技术。
这些新技术和新方法能够极大地提高大数据的处理效率和准确性，也能够提高公司效益和竞争力。
大数据时代下，软件工程技术的应用不仅仅是IT领域的问题，它渗透到了各个行业，包括医疗、金融、教育等领域。
在医疗领域，大数据应用可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效率。
在金融领域，大数据应用可以帮助银行评估客户信用风险，提高贷款审批效率和准确性。
在大数据时代下，软件工程技术的应用也面临着一些挑战。
首先是对海量数据存储和处理的需求。
其次是大数据处理平台和算法的选择和优化。
此外，大数据的安全和隐私保护也是一个重大问题。
总的来说，软件工程技术在大数据时代下的应用已经不可避免。
大数据时代下软件工程技术的应用
大数据时代下软件工程技术的应用近年来，随着信息化、数字化、网络化的发展，大数据已经成为了信息技术领域的一个热门话题。
大数据的出现，不仅为企业和个人提供了更加精准、高效的信息服务，也为软件工程技术的应用提供了更广阔的空间。
软件工程技术是指通过系统化、科学化和规范化的方法，将软件开发过程加以管理和优化，从而提高软件开发的质量和效率。
在大数据时代下，软件工程技术的应用主要体现在以下几个方面：1. 数据采集与处理大数据时代下，我们面对的是海量的数据。
如何有效地采集和处理这些数据，使之转化为有价值的信息，成为了软件工程师需要面对的重要问题。
因此，在软件开发过程中，需要运用数据采集技术和数据处理技术来处理海量数据，提取数据中的有价值信息。
2. 数据挖掘与分析大数据中蕴含着大量的信息，如果能够有效地挖掘和分析这些信息，就能够为企业和个人提供更精准、高效的服务。
因此，软件工程师需要具备数据挖掘和分析的技术，实现对数据的深度挖掘和分析。
在这个过程中，需要运用机器学习、自然语言处理、数据可视化等技术，将海量数据转化为有用的信息。
3. 个性化服务与推荐系统在大数据时代下，软件工程师需要根据用户的需求和喜好，提供更加个性化的服务。
为此，推荐系统成为了重要的应用方向。
推荐系统通过分析用户的历史行为和兴趣爱好，从海量的数据中为用户提供个性化的推荐服务。
软件工程师需要掌握推荐算法和个性化服务的技术，以提高软件的用户体验。
4. 系统架构与设计在大数据时代下，软件系统需要处理大量的数据，并具备高并发、高可用、高性能的特点。
因此，软件工程师需要针对大数据应用场景，设计适合的系统架构和技术架构，包括分布式计算、缓存、消息队列等技术。
同时，需要考虑系统的扩展性、可维护性和安全性。
总之，在大数据时代下，软件工程技术的应用需要充分地结合大数据技术的特点，采用科学的方法、规范的流程和先进的技术，有效地解决海量数据处理和信息挖掘的问题，为企业和用户提供更加精准、高效的服务。
大数据时代下软件工程技术的应用探究
1大数据技术运用到生活中，利用大数据 庞大的信息与数据接收与处理能力，对网民留下的信息与数据 进行筛选与分析，得出相关结论并反馈给企业或其他组织，相关 企业和组织利用这些结论来安排今后的方向，解决当前遗留的 问题，更好地服务于用户的需求的一种行为模式。传统的信息 处理，往往选择的数据与信息容量小，收集起来也较麻烦，而大 数据技术可以很好地解决数据与信息处理问题，大数据技术依托 于网络技术，数据收集、汇总、处理与分析起来更加的方便，由 于其利用的数据较庞大，采用大数据技术得出来的结论更加的准 确。基于上述，大数据技术相较于传统的数据处理技术，具有较 大的优点，越来越多的企业或组织选择利用大数据，如今大数据 技术已经遍及到各行各业，让我们的生活更加的便捷[1]。
2.2 众包软件服务工程 （1）众包软件服务 众包软件服务工程主要用来解决密集数据和流式数据，最 为主要的是它可以解决即时出现的数据，可以极大的降低数据 处理的难度，为大数据的广泛应用奠定了坚实的基础。目前， 大数据时代软件工程存在一定的操作难度，主要表现为密集型 数据的分析，而用户方、众包服务提供方以及软件管理运行方 的信息多属于上述提及的数据，这给大数据技术操作带来了一 定的难度。为了应对上述提及的问题，软件处理信息的能力也 在不断进步，方便更好更快地处理信息。 （2）研发与生产运营管理 大数据的工作原理是将大量的、杂乱的数据通过收集、汇 总、处理、分析来得到其数据背后隐藏的或者是折射的使用价 值表现出来。为了更好实现这一目的，实现软件工程的研发与 生产运营管理，要将数据背后隐藏的信息提取出来，需要我们寻 找庞大数据之间的联系，建立关系图。这个工作需要大数据技术 的使用者，换句话说，就是将庞大无序数据进行处理分析，得到
其背后价值的一群人，他们作为数据的直接接触者与传播者，通 过数据背后隐藏的信息来预测今后相关产业的运营状态，这变相 得为软件工程的研发以及管理运营提供了方向[2]。
大数据时代的软件工程服务类型
大数据时代的软件工程服务类型摘要：大数据时代下软件工程关键技术的探究，对于行业可持续发展有着重大价值。
随着大数据时代的到来，各个领域的发展都受到了软件工程的影响。
数据和信息的处理对于企业的发展有着重大影响，不仅是运营方式的创新，还有企业的发展战略的革新。
企业在软件服务工程的投入不断增加，企业多样化的需求对于软件服务工程的发展有着巨大促进价值。
大数据技术的广泛的运用，改变了人们的生活方式。
要用创新的眼光和思维对于软件工程中遇到的问题进行分析，积极优化网络发展形式，保证行业的可持续发展。
信息技术和大数据技术对于社会经济发展提供了更多的助力，企业的可持续发展和数据技术处理能力有着重要联系。
软件工程作为大数据发展的关键技术，迎来了更多的发展机遇。
关键词：大数据时代；软件工程；关键技术分析；移动互联网和信息技术的崛起，为大数据技术运用奠定坚实基础。
大数据技术被广泛的运用在日常生活之中，对于人们的生活方式造成了巨大改变。
数据和信息的处理对于企业的发展影响巨大，不仅是运营方式的优化，还有企业的发展战略的革新。
行业竞争越来越激烈，为社会经济的进步和改革提供了有利条件。
软件工程作为大数据发展的关键技术，迎来了更多的发展机遇。
一、大数据时代下的软件工程的核心技术（一）软件服务工程随着社会经济的快速发展，对于软件服务的需求越来越明显。
采用工程化方式、系统设计语言、数据系统，开发出了可以满足多种服务的软件工程。
软件服务工程的核心是提供服务，结合实际情况对于企业运行情况进行调整。
因为软件服务具有虚拟化的特征以及分布式的运用，有效的保证了软件的安全性和稳定性。
对于应用数据进行整合分析，促进操作服务软件的安全运行。
大数据时代下的软件服务在区域网络中受到攻击的概率比较小，软件服务工程更加的安全。
很多的企业为了进一步的提升管理质量，都在强调软件服务工程的运用。
还有的企业将软件服务系统和自身发展进行融合，开发出了各种自定义服务内容。
大数据时代下的软件工程技术
大数据时代下的软件工程技术提纲：1. 大数据时代对软件工程技术的影响和变革。
2. 软件工程技术在大数据时代的应用和发展趋势。
3. 大规模分布式系统的设计和实现技术。
4. 建筑工程领域中大数据时代软件工程技术的案例分析。
5. 大数据时代下软件工程技术的未来发展趋势。
一、大数据时代对软件工程技术的影响和变革随着信息技术日益发展，数据量呈现爆炸式增长，人们对数据的处理和分析需求也越来越高。
在这种背景下，大数据成为了一个新时代的关键词。
在大数据时代，常规的软件工程技术已经无法满足日益增长的数据需求，大数据技术的发展也促使了软件工程技术的变革和创新。
在大数据时代，软件工程技术发生了如下变革：1. 数据处理能力：随着数据量的增加，传统软件工程遇到瓶颈，需要更高效的数据处理技术。
在大数据时代，分布式计算和并行计算技术应运而生，可更高效地处理大规模数据。
2. 数据可视化：大数据时代，如何呈现数据变得尤为重要。
目前，大数据可视化技术已经得到了广泛的应用，许多企业已经将数据可视化技术应用到管理和决策中。
3. 数据安全性：在大数据时代背景下，数据安全性尤为重要。
数据泄露和黑客攻击都会对企业带来灾难性的影响。
因此，数据安全成为大数据时代下软件工程技术需要加强的关键点。
4. 数据治理：自动化处理和分析海量数据需要一个良好组织和管理的数据基础。
数据治理需要建立良好的数据管理机制、规则和策略，使得数据能够更好的被管理、组织和使用。
5. 数据质量：大数据时代的数据质量也是一个需要解决的问题。
数据质量的提升需要研究数据验证和清洗技术、数据查询和消除重复数据等。
二、软件工程技术在大数据时代的应用和发展趋势在大数据时代，软件工程技术需要和大数据技术融合，以应对数据量和数据分析的挑战。
下面我们介绍软件工程技术在大数据应用中的应用和发展趋势：1. 数据库技术：数据库是大数据应用中最常用的工具之一。
传统数据库已经无法满足大数据的存储和查询需求，各种高性能、分布式数据库出现，采用分布式架构来存储和处理大规模数据。
信息化时代软件工程技术的应用研究
信息化时代软件工程技术的应用研究摘要：当经济技术取得迅速发展的同时，先进的科学技术也逐渐成为国家发展的重要前进动力。
信息化时代的到来为我们带来了更多的利益以及挑战，也使得科技事业的研究工作遇到了一定的阻碍和问题，如若在日新月异的信息化时代中提高科学技术的发展，应当从一切技术的根本去思考。
以软件工程技术为主要的研究角度，本文立足于信息化时代的背景下，分析了软件工程在信息化时代中的应用趋势和作用，并根据相关的问题和不足之处，提出了个人的一些完善软件工程在信息化时代应用的建议与策略，希望能够为软件工程技术的应用与研究工作，增加一些有价值意义的工作参考。
关键词：信息化时代；软件工程；应用研究1.软件工程技术在信息化时代中的应用趋势和作用1.能够提高信息管理能力软件工程技术在信息化时代的背景下能够更好地显示出其自身独特的优势和美丽，在信息化时代发展迅速的今天，软件工程技术具有能够提高信息管理能力的特征，对于管理信息方面，软件工程技术所具备的全能化资源管理平台能够发挥很大的作用，在管理信息的同时，能够做出细致化的分类，非常有利于信息化时代下人们对信息资料的储存。
1.能够提高生产能力在各大企业的发展过程当中，结合软件工程技术进行工作运营，能够很好地提升自身的生产能力。
众所周知，企业在运作的过程当中，需要进行大规模的生产工作，而生产的同时对于信息资料方面的管理是非常重要的，软件工程技术自身对于信息资料的处理能力非常强大，能够帮助企业完善自身的生产信息管理工作质量，进一步提高生产能力。
1.能够帮助各大领域事业完成转型随着我国经济技术和先进科学技术的不断升级和优化，软件工程技术的创新问世能够在各大领域事业当中崭露头角，深切地融入到各项领域事业当中，结合各自领域的相关需求很好的提供相应的服务功能，进一步帮助各大领域事业完成转型。
1.软件工程技术在信息化时代应用中遇到的问题1.生产技术在信息化时代的背景下显得相较落后软件工程技术在信息化时代的背景下发展中，会遇到一些比较棘手的问题和风险挑战。
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大数据时代下软件工程关键技术探讨
摘要：随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的
工作当中，提升社会工作效率。
基于大数据的时代背景之下，软件工程技术与大
数据技术相辅相成，共同组成了影响社会运行速率的重要技术内容。
随着我国社
会经济的进一步发展，对软件工程技术的需求逐渐加大，相关科研人员要紧跟社
会发展步伐，致力于软件工程技术的开发与利用，提升数字化信息处理效率，推
动我国经济、政治、文化全方面进步。
下面，就大数据时代下软件工程关键技术
展开论述。
关键词：大数据时代；软件工程；关键技术
引言
随着我国计算机技术的不断成熟和发展，软件应用日益广泛，无论是从计算
机存储或是整个IT环境，在硬件平台的搭设基础上，越来越多的软件功能丰富的
大数据时代的主体内容。
作为人类发社会发展的必经道路，大数据时代在不断适
应和改造人类认知世界的过程中，不断丰富着人们的生产生活。
因此，在软件工
程设计分析时，我们要结合大数据的整体时代背景，进一步缓和软件工程发展的
进程，并且不断优化传统的信息结构资源，强化软件工程的信息处理能力，提升
软件工程与网络的结合度。
1软件工程技术定义
在大数据时代，软件工程基础被应用于多个方面，涉及到工业、农业、航空、政府等各个行业领域，用于提升生活、工作的效率，促进社会经济发展。
软件工
程技术主要包括软件工程原理、软件工程过程、软件工程方法等内容，是在计算
机网络技术的基础上，利用编程语言对相关软件的功能、操作进行优化和提升，
是在程序与程序设计发展到一定规模并且逐渐商品化的过程中形成的。
2大数据时代下软件工程关键技术
2.1软件服务工程技术
软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。
其在
技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式，
利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。
软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分
布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。
与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。
在大数据时代背景下，服
务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会
受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。
例如，某企业应用
服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体
业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强
化软件服务工程自定义效果。
2.2众包软件服务工程
在众多软件工程技术中，大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性，
可以生成大量数据信息，并呈现出集中性等特征。
众包软件工程技术在世界各国
均得到了广泛普及，是各国的重点研究对象。
该技术在应用过程中可以流式数据、
密集数据研究为主，实现系统化服务平台构建，其核心应用价值在于具有很强服
务能力，并以群体信息服务等方式，优化自身应用价值。
该软件工程技术相比较
企业技术而言，具有明显优势，其在数据实质表现上具有真实性特征，忽略了软
件形式要点，并不具备单位量化特征，重点突出在集中性上。
众包软件工程技术
具有很广阔发展空间，在市场有很强的发展前景，其技术能力与软件开发程度、
系统管理能力息息相关，开发单位需重视该技术中数据传输有效性，促进软件长
久稳定发展。
众包软件工程技术以专业理论分析为依据，可从整体角度实现数据
信息传输、处理等功能，以全面服务为核心，实现软件系统开发。
企业及有关部
门需强化众包软件开发技术应用，提高技术应用水平，在技术上进行创新，提高
自身竞争实力。
2.3密集型数据科研技术
“第四范式”是密集数据研究一种，在2007年由吉姆?格雷提出。
在该技术理
论研究过程中，强调大数据储存技术应用价值性，以统一的理论方法作为数据研
究主要支撑。
在该技术开发与应用过程中，对其传统软件工程中一、二、三范式
进行理论与数据分析，提高其短时间内的数据储存与信息处理能力。
在经过反复
试验对比之后，研究人员改变传统思维模式，首先致力于“第四范式”数据结构研究，在整合驱动大数据基础上，对软件服务价值进行了全面概述。
针对密集型数
据分析方式，传统的数据周期、信息流程方法已经无法适用，在模型效果上存在
滞后性。
研究人员以原本数据、信息、模型研究为基础，对其数据服务、信息服
务等进行推演，逐渐构建出第四范式模型，对其服务能力、服务价值等进行了全
面优化。
“第四范式”是大数据时代下，软件工程开发关键技术之一，在不断的研
究中得以完善，可以实现密集数据生命周期有效提高，以全新的数据模型，为软
件工程开发提供技术保障。
有关部门需给予高度重视，使其能够适应未来社会的
发展。
2.4软件工程技术在企业中应用
软件工程技术在企业中应用主要体现在两个方面，一是在信息通信中应用，
二是在信息解决问题中应用。
以某企业发展为例，某企业在运行过程中应用计算
机软件工程监测技术，实现用户信息数据有效处理，并对用户信息进行科学保存。
软件工程技术在逐渐发展中，其功能也在不断完善，信息通信功能可以为企业留
存大量客源，具有十分巨大的行业价值。
在信息解决方面应用软件工程技术，其
主要应用方向在于系统平台管理，在大数据时代下，软件工程技术需具备以下五
个环节，分别为产品抽样、产品样本采集、信息优化修改、构建数据模型、生产
效果评定。
企业应用软件工程技术进行信息问题解决，可以实现企业整体数据的
有效分析与整合，保障企业内部信息准确、全面。
所以。
企业要重视软件工程关
键技术应用，提高自身软件技术应用能力，致力于企业经济效益提高，进而提高
自身竞争能力。
3计算机软件技术发展过程中的各种应用
3.1信息通信方面
一方面信息通信有助于企业将流失的客源损失度降低到最低程度;另一方面企
业在这个分析软件中发现具有行业发展价值以及运转过程中存在的商业潜力,这些
对于企业立足于未来行业发展具有至关重要的意义。
例如,通讯行业在运营过程中
一般需要应用到计算机软件记录监测有关用户的具体信息和实时计费,通过对这些
用户信息保存的资料加以分析,一定程度上可以扩大企业规模,取得更好的经济效益,创造出更高的社会效益。
3.2企业信息解决问题方面
通过应用各种计算机管理软件,不同行业领域可以选择性实现多种系统化的功能,比如在风险分析和评估过程中首先要获得客户的信息资料,实时记录企业人员
的流动动态等问题。
大数据时代下企业的数据开发需要经过抽样—开发—修改—
模型—评定五项环节。
首先是抽样。
简单来讲,从产品生产的系统过程中抽取出具
有代表性的产品当成采集样本。
其次是开发,主要针对数据的处理开展一系列的优
化处理方式,涉及到导入、选择及合并等多个流程。
然后是修改。
这一流程的操作
前提是对于数据信息进行优化创建和选择,还可能涉及到产品的编码及变量转换等。
再者是模型。
模型流程的存在将预测结果变得更加精确可靠,同时这还是企业选定
方案能否正常通过的首要前提。
最后是评定。
评定的作用是通过和模型之间的比较,让技术人员对数据加以分析整合,保证信息的准确性。
结语
综上所述，随着大数据时代的到来，我国各领域的发展都将被大数据思想和
软件工程技术创新所影响，人们的生产生活方式将受到前所未有的改变。
在现如
今的软件工程中，要进一步在实践中开展研究，对传统的软件理论进行革新。
以
创新传统软件技术的眼光解决限制软件工程发展的各项问题，并结合现代网络发
展的形式，在大数据时代下促进行业的发展。
参考文献:
[1]刘洋.数据时代下软件工程关键技术探究[J].电脑知识与技
术,2017,13(15):128-129.
[2]何雷.大数据时代下软件工程关键技术探究[J].信息系统工程,2017(02):47.。