信息时代的来临推动了社会各行各业发展的创新转变，大数据分析技术的诞生更是使这种变化呈现多元化的发展趋势。在大数据分析技术广泛应用的背景下，软件工程技术的创新发展面临着全新的机遇和挑战，软件工程技术的应用发展要顺应大数据时代的发展潮流，与大数据分析技术进行高度融合，逐步提升软件工程技术的信息处理能力和运用效率，提高自身数据资源的使用率，推动软件工程技术核心技术的深度应用，进而在大数据分析技术的支撑下更好的服务于社会。

　　1、大数据视域下软件工程技术的基本概念和发展前景

　　1.1大数据视域下软件工程技术的基本概念

　　在信息时代背景下，大数据分析技术已经成为人们日常工作和生活所不可或缺的重要组成部分，社会各行各业的建设和发展都离不开大数据分析技术的强力支撑。从具体功能角度来看，大数据分析技术就是对目标数据库中的数据信息进行全面的收集、分析、整体，通过智能算法对数据信息进行加工升级，进而挖掘出目标数据群体所需的数据特点和规律。从互联网角度来看，数据信息的分类都是极其相似的，大数据分析技术的应用能够优化计算机软件系统和信息系统，使数据信息分类变得更加详细和便捷，还可以对拟核性高的数据进行分类，通过此种特性来看，大数据分析技术与互联网技术的深度融合能够切实推动软件工程技术的创新发展，两者相互促进、相辅相成，软件工程技术如果能够有效结合大数据分析技术的巨大分析优势，那么软件设计、开发以及应用将得到更大的进步。

　　1.2大数据视域下软件工程技术的发展前景

(1)帮助软件工程技术实现多领域深入发展。在大数据时代的发展背景下，大数据分析技术覆盖了社会各个领域的建设当中，软件工程技术在大数据分析技术的支撑下能够满足更多领域的需求，两者之间的创新融合发展能够提升软件工程技术服务的针对性，进而提升用户使用软件工程的体验感，同时，基于大数据分析技术下的软件工程还能够帮助用户获取他们所需的有用信息和数据。

(2)帮助软件工程技术实现智能化发展。软件工程技术服务的客户群体在心理需求方面是不断变化的，而软件工程技术在设计和研发过程中需要遵循市场需求特征，基于大数据分析技术下的软件工程技术能够充分分析出用户数据特征，动态掌握用户的根本需求，进而在智能算法和智能数据挖掘技术的支撑下，实现软件工程的智能化服务，推动软件工程技术的智能化发展。

　　2、大数据视域下软件工程的核心技术

　　2.1软件服务工程技术

　　在信息时展背景下，我国社会经济建设和发展对软件服务器的开发具有主流服务需求，而软件服务工程技术是企业进行服务软件开发过程中应用最为广泛的核心技术。软件服务工程技术主要是利用计算机系统中的可编程应用语言，依照企业对软件服务的具体需求，开发应用程式、数据系统以及操作步骤等，进而实现应用服务功能性软件的技术开发。

软件服务工程技术以软件虚拟化特征以及各种分布式样式为技术核心，对企业服务需求的软件应用进行系统开发以及运行实时自动调试，进而确保企业开发软件工程服务系统的稳定性、安全性以及科学性。而大数据技术与软件服务工程技术的有效融合能够切实提升软件工程的操作和管理能力，强化企业软件工程服务的自定义摘要：本文以大数据视域下软件工程技术的基本概念和发展前景为切入点，通过分析大数据视域下软件工程的核心技术，探索基于应用效果。

　　2.2众包软件服务工程

　　在目前世界范围当中，众包软件服务工程技术是应用最为普及软件工程技术，也是我国企业重点技术的研究发展对象。众包软件服务工程技术在具体应用过程中可以帮助企业构建系统化的数据服务平台，利用密集型大数据以及流式型大数据挖掘企业核心数据的应用服务价值，能够切实提升企业数据信息的服务创新能力，同时，众包软件服务工程技术还能够通过企业群体数据信息共享服务等多种模式对其自身核心应用价值进行优化，与其他软件工程技术相比具有明显的技术优势，特别是在量化数据特征实质性方面，众包软件服务工程技术能够更加突出数据真实性的特征。

　　2.3云存储技术

　　与单一的数据存储业务模式不同的是，软件工程技术中的云存储技术能够密切结合各个业务单元，以多种数据存储形式对不同业务类型的用户信息进行实时存储。云数据存储技术能够密切结合各种多样化的网络信息数据存储，具备超强的数据协同处理能力，在当前大数据时代的发展背景下，云数据存储技术更加适合当前海量数据信息保存模式，便于海量数据信息实现实时性的数据采集、数据传输以及数据存储，对于致力于开展大数据发展的企业来讲，云计算存储技术将是其核心所在。

　　3、大数据时代背景下软件工程技术的发展

　　随着科学技术水平的不断进步，互联网使用的普及化，人们发表或接收信息的方式越来越简单化。另外，随着电子商务的发展以及不断壮大，人们开始将互联网融入自己的生活之中，人们使用互联网的频率不断加大，范围不断扩大，在原有的信息交换基础之上，信息的数量以及种类不断扩大，这给大数据处理增添了一定的难度。大数据相较于传统的数据处理技术而言，收集的数据信息更广更杂，能够接收处理的信息容量更大，运算的速度更快，得到的结论更加的准确。

然而，在互联网高速发展的当下，信息的数量以及门类越来越多，这要求大数据处理技术必须拥有更大的数据储蓄空间，更精确的关系联系处理装置，前者较容易解决，后者需要更高新的技术加以辅助，因为在当下的数据处理过程中，存在数据关系联系不到的问题，计算机作为数据处理的辅助性工具，缺乏对数据背后关系的敏感度，导致在处理信息的过程中，数据信息关系图建立不起来，使得得出的结论有一定的局限性，与现实境况存在误差，容易造成预判不准等问题。

因此为了提高大数据技术处理数据的能力，就要提高计算机以及相关软件工程的性能，而当前的计算机由基础设施构成，存在一定的缺陷，因此，在一定程度上限制了软件工程技术的进一步完善，在今后的发展过程中，可以通过改进计算机网络来实现软件工程的进步，大数据技术的进一步发展。在大数据时代背景之下，计算机不断进行变革，促进计算机，软件工程以及大数据的进步，使得到的信息更加的准确，便捷人们的生活。

　　结语：总之，随着互联网的普及化，人们发表接收的数据信息更加的便捷，大数据处理数据的思想变得越来越流行，越来越多的企业组织受到大数据思想的影响，同时，大数据作为一项高新技术，需要依托软件工程来实现，大数据的流行也给软件工程带来了发展机遇。因此，在大数据时代下，我们要更加重视軟件工程以及计算机的发展，以便让我们的生活更加的便捷。