大数据系统中的软件工程管理方法

硕士论文网第2020-08-04期，本期硕士论文写作指导老师为大家分享一篇研究生论文文章《大数据系统中的软件工程管理方法》，供大家在写论文时进行参考。

   摘要：每天都有风口，能把你竞争对手拉开差距，就是风口。在这个互联网时代，如何抓住风口，减低资源的耗费，实现企业发展的高速化，各种对于软件项目的要求日益提高，发展要求的不同，在操作问题上的变更性就会越来越大，个人独立的发展已经不适于这个时代，团队合作的重要性日益提升。从企业发展长远的角度来看。如何在日益月异的技术中抓住这个风口，在众多公司中脱颖而出，建立起自己公司的知识库，将分散在企业中的人才挖掘出来，将分散在个人身上知识经验转变为企业的能力，这是非常关键的一步，这一步可以极大地提升企业的核心竞争力。我们通过科学的管理方法和经验，对大数据时代下的软件工程管理方法的定义以及基本原理以及大数据时代软件工程管理的现状存在的问题，以及解决问题的方法作了系统的介绍。

   关键词：大数据系统；软件工程；管理方法

 

  一、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。

  二、大数据时代软件工程管理的现状

  大数据时代的到来，为我们带来了实时的资讯更新，丰富了我们的生活，开拓了我们的视野，在为我们带来了方便的同时，也为我们带来了新的安全隐患，软件工程管理的主要内容是进行软件的可行性分析，对软件涉及的成本进行估算、对生产产品的质量进行检测，对参加的人员分配管理。实施对软件资源的有效的最大化的利用，可以在由风险产生时进行机动的调控和使用资源，减少问题的产生，提高生产效率。项目的成功不仅需要好的资源，更需要好的管理，基于各种高质量人才的参与，跟需要好的管理模式来保证生产高质量高效率的运行。

  三、解决方案

  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。

  四、管理原理

  （一）DRC 作为基础

  D0A 是利用大数据系统对软件工程管理的必不可少的。以D0A 为框架的 DOSE 系统，DRC 主要是对软件开发过程中产生的数据进行存储。DIC 主要对数据进行存储，这个过程中当然少不了对数据的处理转化。

  （二）业务逻辑和数据逻辑之间的相互转变

  DOSE 体系，我们必须构建出需要完整的数据逻辑，完整的数据逻辑，需要对数据资源中的数据进行读写过程 ; 众多的数据逻辑构成 DOSE 业务逻辑。通过数据可详细针对不同用户的需求进行不同的操作，满足用户的需求。

  （三）大数据生态、可持续

  DOSE 系统中，要对资源进行重复利用，总结生产过程中遇到的问题，总结经验，在以后生产中避免此类错误的产生。

  五、结论

  随着大数据时代和软件工程管理的不断更新换代，各种对于软件项目的要求日益提高，发展要求的不同，我们就必须做出改变，做到资源的最大化利用，在生产中做到正确的管理，保证在所用的管理方法下，各个部门正常的运行，并且探索更加有效地管理方法。生产过程中存在的问题越来越多，更应该注重管理的方法。为了满足生产目标，在这个大数据时代下进行软件工程管理方法的研究是非常有意义的，所以，我们非常有必要对软件工程的管理方法进行探索。

 

参考文献

[1] 王符伟 . 大数据时代下软件工程关键技术分析 [J]. 电子技术与软件工程 ,2015(23):60.

[2] 孟雪井 , 李宏飞 , 杨亚飞 . 大数据背景下统计软件在数据分析中的应用 [J]. 现代经济信息 ,2016(8):336.

[3] 于兴文 . 基于大数据的创新型“归一”软件设计思路 [J]. 科教导刊 ( 旬刊 ),2015(11):47-48+52.

[4] 李幼平 , 杨鹏 , 共享文化大数据的新机制 [J]. 中国计算机学会通讯 ,2013.

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