自考软件工程毕业论文：大数据系统软件工程管理方法分析

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大数据系统软件工程管理方法分析

摘要：在大数据时代的社会背景下，应用软件在开发的过程中遇到了多重困难，为了更好的应对软件开发过程中面对的资源共享、生命周期、维修维护等问题，针对大数据系统中的软件工程管理问题逐渐受到了相关专家的重视。基于此，首先对大数据系统中的软件工程管理进行了概述，多角度阐述了软件服务与大数据之间的关系。分析与整理了大数据系统中软件工程管理模式架构，并从构建管理规章体制、强化关键点的把控以及注重质量监管关键点三个方面提出了大数据系统中软件工程管理的有效方法。通过软件工程管理，使得庞大的数据库更加安全稳定，同时实现高效管理。

关键词：大数据系统；软件工程；模式架构；管理方法

引言

随着社会的进步，互联网技术得到了快速的发展，大规模的网络数据逐渐在各领域都有着重要的应用，农业商业以及金融医疗方面均受到大量数据的影响，对此，为了更好的推动各领域的发展和建设，在互联网海量数据中找到有价值的信息资源，成为了近些年来各行企业研究的重点。传统的软件工程在处理海量数据方面还存在着一定的欠缺，所以在大数据时代的背景下提升软件工程管理成为重中之重。介绍了一些软件工程管理的方法，并结合软件生产模式的变化分析未来大数据时代软件工程的发展趋势。根据软件工程管理的相关特征，提供一些工业实践经验。随着软件资源的大量积累，其在各个领域均有着有效利用。提高软件生产的质量与提升软件生产的效率成为发展过程中重要的部分，从软件生产的集约化与自动化方面入手，全面提升大数据系统中的软件工程管理水平。

1大数据系统中的软件工程管理概述

正向工程、逆向工程、再工工程以及后期的软件维护构成了传统的软件生产模式。这种生产模式顺序固定，整个过程遵循一定的规律。而大数据时代背景下的软件生产，将逆向工程作为生产的开始。近些年，大规模的软件重用技术被应用在各个领域，产生了大量的软件资源，并得到了很好的发展。传统的软件生产模式会对软件的挖掘效率产生一定的影响，为了解决这一问题，可采取集约化生产方式来提高软件生产质量。对比2010年全球产生的互联网数据和2015年全球产生的互联网数据，1ZB与91B之间的差距是以指数级速度增长，移动终端和电脑终端成为互联网数据的主要来源，这些数据被广泛的应用在基因研究、医疗保健、资源开发等方面，为搜索、金融、人类学研究等领域的发展提供了巨大帮助[1]。实时业务决策中存在的部分相关问题，均能应用大数据方案解决，但仍有一些问题是大数据无法转变的，这些问题逐渐在市场竞争中处于劣势或被淘汰。新一代的技术和架构，随着大数据技术的发展也在逐渐的更新，这些技术的应用在进行科学分析组织时，可提供大量有技术价值的数据，用来帮助发现潜在的故障组织。大数据的架构对大型服务器的处理能力有着很高的要求。大数据的重点在于数据储存和数据进一步可视化，因此架构大数据的大型服务器需要在数据储存和数据分析方面有较高的水平。其中大数据分析主要包括挖掘潜在信息以及对数据的隐秘关系进行分析，对于信息公司来说，想在竞争中提升竞争力就需要对信息有丰富独到的见解，对于信息的理解也要更深刻，这就要逐步挖掘潜在的信息，进而拥有更绝对的竞争优势，同时这也充分体现了大数据的价值。

2软件服务与大数据之间的关系

流式密集数据和历史密集数据是互联网应用产生的主要数据，这些海量的数据在各行各业都得到广泛的推广与应用。如中国移动通信公司，利用海量的数据和软件的应用，已逐渐实现办公自动化和企业标准化。阿里巴巴数据中心发展迅速，建立了超过100PB的数据，提升了行业的竞争力。传统的软件工程，在程序设计方面着重考虑的是程序的正确性和程序的效率，进而对于程序中产生的数据和数据的结构存在一定的忽略，这种程序设计对程序的生命周期大大的缩短。许多学者在软件基础理论的革新过程中，将完备的文档作为软件的核心部分，通过建立规范程序和详细文档来规范软件设计，并在软件设计过程中，逐渐提升文档质量和软件开发模式的标准化。当前，用户体验已成为许多大型互联网企业获取数据的主要来源，这些数据覆盖范围广、分类复杂，对此，就要求大数据系统中的软件能够处理庞大的数据。尤其是流式数据和密集型数据，在业务的扩展中，对用户体验有着较大影响。在网络时代背景下，各行各业对大数据技术的应用越来越广泛，因而对数据处理的要求也越来越高，这为软件工程管理工作带来了巨大挑战性，大数据平台服务以及大数据分析等都是现阶段软件工程管理面临的现实难题[2]。软件的开发维护和管理，在软件发展创新模式中有着至关重要的作用，这需要海量数据的支持。其中数据和操作数据以及系统日志数据等流式数据和密集型数据，主要来自于消费者、开发设计者和pass平台，这两类数据将直接影响着软件的服务周期。从本质上来说，这些数据仅仅是在量上和规模上进行衡量，在海量数据处理的研究标识和语义化处理方面还存在着很大程度上的欠缺。因此为解决相关的问题，需要在数据组织和处理的过程中不断创新研究方式。大数据是现代软件工程的发展中心，将知识和数据构建成一系列数据服务平台，实现智能知识主体。

3大数据系统中软件工程管理模式架构

软件工程的经典CS模式，能够做到数据的整理和分析，但在大数据时代的背景下，需要逐渐做新的尝试并更新，进而发展为BS模式。而随着应用软件工程的领域越来越多，为更好的适应各行业对于软件工程的要求，软件服务工程逐渐诞生。这种模式更好的体现了共享服务，简称为软件服务工程。大数据环境下，数据的动态变化以及系统的整合均存在一定的问题，而软件服务工程将资源虚拟化，能够充分的解决异构系统数据问题，能够更好的适应新兴领域的需求。为满足客户的个性化需求，在保证品质和不超出预算的前提下，在软件开发的过程中，应加强设计监督工作，对系统工程与项目严格管控，这种行为就是所谓的项目管理。而系统工程则主要为软件管理提供前卫技术，对品质进行监督。前期规划的成本支出以及生产进度等工作都要通过项目控制来完成。系统工程与项目控制是项目管理的两个重要研究领域，通过建立系统文档和制定系统工程管理方案来实现工程管理。其中，系统文档的构建一般由系统工程师负责，并需得到项目经理的批注。项目经理的任务主要是分析系统工程文件间存在的关系，通过全方位的分析探索与描述出项目的具体需求、所需成本和时效等。同时为了更好的完成系统工程方面的任务，满足客户的需求和保证进度，制定项目管理方案，也是必不可少的。系统工程师需要结合需求清单，对项目细则进行全方位的分析，明确系统工程的需求，然后在此基础上制定出详尽的计划。而项目经理则应在审批通过项目管理计划后，定期对其进行优化与完善，保证对系统工程各个环节的严格管理。系统工程管理主要包括开发项目规划与控制、系统工程各环节以及工程专业集成，这几个要素缺一不可，将直接影响工程项目质量。具体来说，开发项目规划与控制，主要是对系统工程进度进行预估，并负责风险管理和程序设计，对系统工程进行总体的规划。软件系统工程各个环节，主要是对系统工程的运行和功能进行分析，重点工作是系统测试和后续的评估。最后则是软件工程专业集成，一般负责维护性、生产性等工程[3]。

4大数据系统中软件工程管理的有效方法

4.1构建完善的软件工程管理规章体制

科学严谨的规章制度是有序开展各项工作的基本保障，大数据系统中软件工程管理也是如此。因而需要全面了解当前软件工程管理的真实情况，构建完善的软件工程管理规章细则。首先，全面掌握现阶段软件工程研发工作的实况，探究软件工程管理的具体流程与各个环节，针对流程与每个环节构建相对应的规则要求，尽量覆盖软件工程研发的每个细节，以此让软件工程管理可以严格依据规章制度进行。其次，应注重项目的人力资源管理，针对人才规划和薪酬制度等建立完整的考核体系。在考核的过程中，应将个人承担的相应责任，合理的分开，并根据个人的实际工作情况以及难度制定不同的考核标准。以保证不同项目的工作岗位考核细致全面。在岗位明确到个人的基础上，还要构建切实有效的奖惩机制，不仅要有物质层面的奖励上，同时也应注重提升员工的个人荣誉感，适当的增加精神层面的奖励，使得员工在工作时更有积极性，从而在充分体现软件工程项目管理有序的同时，进一步提升工作人员的主观能动性。

4.2强化软件工程管理进度关键点把控

首先，协同需方以及设计方健全项目进度方案，软件工程管理和把控计划都是工程项目开发的关键部分，既影响着工程管理的效果，同时也决定着工程项目进度、资源运用能效等方面。因此，需要积极协调需方与设计方，引领他们协同参加到工程项目规划中来，并在此基础上，根据项目方案加以细化，包含短期性与个人项目计划，便于研究项目施工的时间、施工的资源诉求以及任务内容等，充分确保软件工程项目进度规划的合理性与规范性。其次，监督并催促设计方进一步提高进度预估的精确度，软件工程项目开展的精准率一直是工程管理的关键内容，对软件工程项目开展的进度有着重要影响。对此，需要通过以下两方面举措，及时催促和监督设计方提高进度制定的精确度。一方面，构建科学的量化标准，在加快进度把控的过程中，全面落实相应的信息数据统计研究工作，依托大数据技术的高效运用，确保软件工程项目总体精确度。而另一方面，则要加强工程项目进度监管，在软件工程管理中，进一步加大建设进度的监督与管理力度，对于严重拖延、求成心切等不良现象应进行重点处理和解决，以此来确保软件工程管理工作的顺利开展。

4.3注重软件工程质量监管关键点把控

首先，加强软件工程质量审核工作。作为质量把控中至关重要的构成部分，软件工程质量审查要严格按照工程项目的具体要求，合理明确审查期限，构建软件工程管理质量审核计划，严格依据计划来有序开展各项审查工作。与此同时，为了确保软件工程质量审查的效果，还需充分结合随机质量审查计划，对于影响较大且相对关键的项目，实施随机质量审查。详细来说，首先，应全面深入每个软件工程的各个有关环节，保证数据搜集的准确度，实施总体质量质量状况及其下属板块质量的探究工作。针对软件工程质量审查结构以及工程制定的目标加以比较，如果出现质量审查方面的问题，那么就应严格贯彻和落实质量把控与全程跟踪监管工作，并且两项工作要合理有序的同步开展，针对大数据系统中软件工程研发进度中涌现的各种风险进行精细化排查。其次，催促软件工程文档监管工作。文档是真实详尽记录总体文档发展进程的关键性资料，它对于大数据系统开发有着至关重要的影响。需要催促与监督软件工程相关参与主体，提高对软件工程文档质量管理工作的重视程度，明确要求相关参与主体依据规定进行管理文档。主要包含文档管理计划、拟定规范、构建统一的软件工程文档管理规定细则，以便切实提高软件工程文档质量管理的总体质量，真正确保软件工程的成果。

4.4加大软件工程管理团队的培训力度

软件工程管理对于专业性以及全面性有着较高要求，因此需要一支综合能力强、专业素养高的管理团队作为支撑。而想要切实强化软件工程管理，就应高度重视工程管理团队的培训与教育工作，具体可从以下几方面入手：其一，确立相关工作者自身的职责，明确责任，确保软件工程管理工作的可追溯性。其二，全面了解和考察软件工程管理团队的现实情况，实施针对性特色化的培训教育工作，合理运用在岗培训、委托第三方单位培训以及专家主题讲座等多种可行性途径，以此来提高工程管理团队的专业素养和能力。其三，注重并加强复合型人才的引进，尽可能引入擅长工程项目管理和懂得软件研发的复合型优质人才，最大限度的发挥这些人才的引领作用，推动软件工程管理团队综合实力的进一步提升。

5结语

网络的飞快发展让软件更新换代越来越频繁，大数据系统对软件的稳定性以及安全性更加重视。在大数据系统中建立一个安全、稳定且效率较高的软件，不仅需要先进技术的支撑，同时还需要一套全面的工程基础理论、技术指标、软件监管方法的深度融合。随着软件资源的不断积累和广泛运用运用，软件数据信息挖掘及其集约化生产在大数据系统中显得愈发重要，以往软件早已无法满足当下大数据系统发展的需求，因此，应进一步探索大数据系统中软件工程管理的有效方法，这对于大数据系统的优化建设及发展至关重要。

参考文献：

[1]汪鸿彬.大数据系统中的软件工程管理方法[J].信息记录材料,2019,20(06):81-82.

[2]刘晓霞,贾冀哲,徐嘉拓.关于大数据系统中的软件工程管理方法探讨[J].网络安全技术与应用,2018，(05):40+42.

[3]张宇航.大数据系统中的软件工程管理方法探究[J].中国高新技术企业,2016，(34):93-94.

[4]刘翔.浅析软件工程管理的有效方法及实践[J].科技资讯,2014,12(30):116.

作者：顾东虎单位：云南工商学院

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