工程管理论文写作技巧范文关于大数据和软件相关毕业论文模板范文8000字有关写作资料-论文写作网

大数据和软件论文范文

摘要：目前社会发展已经步入到大数据进程之中,应用软件在实际研发过程中常常会面临开发周期过长、需求无法满足以及系统之间不兼容等问题,且后期的维护也难以顺利进行.本文针对项目管理以及软件工程管理进行深入分析,结合基础的理论方案,得出大数据背景下的软件管理体系是利用标准化、系统化的项目管理架构以及项目标准来实现相应的工程管理.此外,本文还着重介绍软件运行中大数据的形成以及相应的系统架构方式,为软件工程管理提出建设性的指导意见.

关键词：大数据系统;软件工程;项目管理;高效管理方法;系统架构

伴随网络技术的不断前行,网络世界中充斥着大量的数据信息,而这部分数据资料对各个领域的发展都起到至关重要的影响.由此来说,针对大数据进行深入剖析可以在网络世界的庞大数据库中提取出有价值的资料.诚然大数据分析对社会发展有着积极影响,但是分析庞大的数据集群也给软件研发提出了巨大挑战.随着大数据进程的不断加快,原有的软件工程也迎来了强大的冲击.正如我们熟知的一样,原有软件研发模式通常采用正向工程,此后完成维护工作、逆向工程等.但以大数据为基础的软件开发模式则是直接开启逆向工程.因为软件数据的长期叠加以及大范围使用的重用技术,都使得软件数据分析和集成化生产模式变得尤为关键,逐步降低从头研发的软件工程数量.

大数据不仅包括有大量繁杂的数据存储,还需要对各项数据进行挖掘处理工作.因此大数据架构要兼具庞大的数据存储功能以及对复杂数据的高效分析功能.大数据分析指的就是进一步研究潜在信息和隐藏关系的过程.挖掘出的潜在内容能够帮助公司更加全面的掌控数据,并获取更多信息,同时也可以有效提高企业的市场竞争力.这就是大数据技术的优势所在,能够更为准确的掌控并挖掘数据信息中的潜在内容.本文主要针对大数据背景下的软件生产情况进行深入剖析.在介绍新概念以外,还会着重阐述实际的软件管理模式和工业生产经验.当前我们正处在软件领域发生大变革的初期.伴随软件数据的不断累加,真正实现重用技术,可以推动软件研发朝着智能化、集成化的趋势发展,也能够保障软件质量和生产效率达到预期目标.

一软件服务产生的大数据互联网应用

随着软件服务逐步渗透到生产生活的各个方面,也让网络系统中出现了庞大的数据集,通常可以将其划分成历史密集和流式密集两大类.例如说,国内最为知名的电商企业阿里巴巴的数据库中已经叠加了接近100PB的数据信息.中国移动当前搭建完成的业务自动化和公司标准化的服务数据也突破1万大关.原有的软件研发模式大多采用数据结构加算法的方式进行程序设计,以程序的运行速率和精确度为核心,常常会忽略运行中出现的数据集,而这也导致了程序的生命周期显著降低.纵观一直以来的软件发展理念,相关学者普遍认为软件指的是完善的程序和配套文档信息.其中最为核心的便是文档资料,涵盖有需求内容、数据信息以及规范标准等,所以在软件研发环节中主要将注意力集中在文档质量和系统的标准化方面.由此来说,基于相同的协议,可以推动软件朝着体系化、规范化的方向发展,从而保证软件质量满足需求.

伴随软件系统功能的扩增以及用户数量的增加,就需要软件可以有效处理庞大的数据集.越来越多的网络公司将研究重心转移到流式数据和密集数据方面,通常数据的产生是来自于用户的使用.各个领域在发展过程中都对数据处理的质量和效率提出更高要求,所以怎样围绕大数据基础系统建立起高效的数据服务平台,为用户提供更好的数据处理服务,挖掘数据价值,已然成为摆在大数据软件工程面前最大的难题.

根据软件研发创新的情况来说,服务使用者、服务供给者以及PaaS平台会产生庞大的线上流失数据以及离线密集数据.例如说,TB级用户产生的数据交互信息、PB级用户使用系统产生的操作数据以及TB级用户产生的日志数据等.这些庞大的数据集会对软件研发,后期维护产生十分重要的影响.此外,大量的數据和软件生命周期也有着密切关联.从本质来看,产生的数据信息仅仅是从数量和规模两方面评测,并未有系统的标定,特别是缺乏语义化分析.由此来讲,针对庞大的数据集进行分析时,要全面把控差异化的研究模式以及创新理念,完成好数据的架构和分析,构成面向领域的智能化体系.将知识作为核心,通过数据进行驱动,构建出完善的数据服务系统,更好的反映出现代软件开发是紧紧围绕大数据技术展开的.

二大数据时代软件工程管理模式

跨入到大数据发展时期,软件工程逐步从传统CS模式变更为BS模式,当前正朝着面向服务模式进军,也就是常说的软件服务工程.该研发模式主要是将服务作为核心基础,可以更加高效的搭建应用功能和服务系统,实现按需分配的目标.不仅如此,还可以满足分布式开发理念的设计需求.该模式最大优势就是可以把资源数据进行虚拟化、服务化,为用户提供简洁的服务接口,真正解决大数据动态变化、异构组织以及系统兼容等问题.以面向服务的软件研发模式在大数据领域和网络领域发挥着重要作用.

项目管理指的是处于一定的成本、质量和进展范围内,和服务使用方进行深度交互,针对目标需求、任务功能进行不断地沟通、设计和监管.通常项目管理有两大重要方面：系统工程和项目管控.这两个方面存在有重合部分,其中前者可以为重合部分提供技术输入,而后者则主要提供方案设计、成本把控以及进度管理等方面的输入.一般情况下,工程管理是基于文档实现的,分别有系统文档树和工程管理计划两大类.

系统文档树通过树形模式来对项目需求进行刻画,指的是针对系统工程生成的一整套文档系统以及结构模式中自定向下的项目文件之间的关系.系统文档树的建立是项目工程师在方案设计过程中以任务说明书以及合同数据为基础进行的相关准备,便于后期成本把控和进度管理的文本化工作.通常系统文档树会交由经理进行审核批准,同时要在服务周期内进行实时维护.工程管理计划指的是阐述实际项目的工程任务和进展安排以及相关工作是怎样进行管控和落实的文档内容.通常项目管理计划是工程师结合任务说明书以及合同需求在方案设计过程中完成系统方案、组织架构、集成服务、监管测定等内容.需要经由经理审核通过后方可执行且要在服务周期内按时更新.

第一,开发项目规划与控制.主要是指项目研发管理过程中应当落实好的系统工程任务,通常包含有：任务说明书;组织结构、进展安排、程序设计以及系统测试和风险评定等.

第二,软件系统工程过程.主要是用来描述进行系统研发的工程,主要含有以下几个方面：需求分析、功能服务、权衡方案以及系统评估等.

第三,软件工程专业集成：工程专业集成描述多个专业工程领域如何被继承到主系统设计与开发中,包括：可靠性工程、可维护性工程、可用性（RMA）工程;可生产性工程;安全性工程;人因工程.

三结语

互联网的快速发展使得软件的更新迭代更加频繁,大数据时代的到来更是对软件的性能和安全的重要考验.如何在大数据环境下,构建一个高效、安全、健壮的软件,除了需要技术的支持,更多地需要一套科学工程理论、技术标准、软件管理方法的融合.由于软件资源的大量积累以及大规模软件重用技术的发展与应用,软件数据挖掘与软件集约化生产会变得越来越重要,传统软件无法满足当前的需求,大数据环境下提出一般软件工程的管理模式对时下的软件工程开发是非常有帮助的.

参考文献：

[1]孙浩[1]. 浅析大数据背景下计算机软件工程管理应用[J]. 当代旅游, 2018, 000（008）：1-1.

[2]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（6）.

上文结束语，上述文章是适合不知如何写工程管理方面的大学硕士和本科毕业论文的毕业生以及可作为关于大数据和软件论文开题报告和相关职称论文课题写作参考文献资料.

大数据和软件引用文献: