数字化浪潮的推动下，大数据时代已然来临。随着数字化设备的普及、移动互联网的蓬勃发展以及5G通讯技术的全面铺开，数据已成为各行各业的核心资产。如今，软件生产不再简单遵循传统的正向工程路径，而是更多地采用逆向工程和再工程的方式。这种转变得益于软件行业数十年的积累，以及对大型软件关键技术的不断创新。在这个大数据驱动的时代，软件工程的管理变得尤为重要。为有效利用大数据技术，软件生产企业不仅需关注软件的效果与安全性，更应深入挖掘数据，分析行业信息，洞察时代变迁。这种深度的信息挖掘，不仅有助于识别行业的虚假和过时信息，而且能够帮助企业发现并弥补自身的短板，进而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
一、大数据背景下软件工程的发展趋势
1.1 大数据时代的特点
大数据时代的核心特征是数据量的海量增长、数据类型的多样化以及处理速度的极大提升。我们正在经历一个数据量呈指数级增长的时代。从2010年的1ZB增长到2015年的91ZB，这一变化不仅是数量上的增加，更象征着数据对现代社会的重要性。大数据时代的另一个关键特征是数据类型的多样化。除了传统的文本数据，还包括图像、视频、音频以及复杂的结构化和非结构化数据【1】。随着计算技术的发展，数据的处理速度已经大大提高。现在可以在短时间内处理和分析大量数据，为决策提供实时支持。大数据被广泛应用于各个领域，如基因研究、医疗保健、资源开发等。它为传统行业带来了变革，推动了新的业务模式和服务模式的产生。大数据时代促进了不同技术的融合，如物联网、人工智能、云计算等，这些技术的结合使得数据的收集、存储、处理和分析更加高效和强大。
1.2软件中的大数据
在大数据时代，软件工程领域正在经历前所未有的转型。互联网技术的广泛应用导致了大量数据的产生，这些数据成为了软件行业不可或缺的一部分。软件工程不仅仅关注编程的准确率和功能的效率，更在乎如何处理和分析这些海量数据。数据的密集式和中流式特点在软件工程中得到了广泛应用，特别是在特征挖掘、数据分析和状态监测等方面。传统软件可能未能预见到用户规模的快速增长和数据量的爆炸性增加，因此在设计时未能充分考虑到这些因素。而现代软件工程则需要依托大数据技术，不仅仅提高数据处理能力，更要重视用户体验和反馈，对软件功能进行持续优化和完善。软件工程的一个重点是构建以服务为核心的大数据网络平台，它不仅能有效分析和处理数据，还能提供实时、准确的数据信息服务，从而满足行业和用户的需求。
二、大数据系统中软件工程的技术应用
2.1 项目需求与背景分析
超限超载问题一直是交通领域的严重问题，对公路安全、运行效率和基础设施寿命产生了巨大影响。公路货运车辆的超限超载运输问题，被视为公路交通可持续发展的重大障碍。近年来，政府在全国范围内加大了治理力度，取得了显著的阶段性成果。然而，由于复杂的社会经济因素，超限检测形势依然严峻，反弹隐患未消。因此建立全国性的车辆超限超载检测网络，成为实施长效治理机制的关键部分。
2.2技术方案与应用
基于5G技术构建的超限超载信息管理系统，代表了公路交通管理领域内的一次重大技术革新。该系统涵盖了从初步检测到复检、执法决策、统计分析，直至最终执行的整个管理链条。这一系统的核心在于其综合性和多功能性，它不仅仅是一个数据收集和处理的工具，更是一个全方位的决策支持系统。系统的技术框架包括高级视频监控和逆行抓拍系统，这些技术用于实时监控和自动捕捉重要交通数据。此外，系统通过先进的算法自动分析过往货运车辆的重量，判断是否存在超载情况。一旦识别出超载车辆，系统依据《超限运输车辆行驶公路规定》自动触发相应的法律程序，从而确保交通法规的严格执行【2】。
2.3设计理念与实施策略
基于5G的超限超载信息管理系统的设计理念和实施策略着眼于实现高度的标准化与个性化的有机结合。此系统完全自主研发，贯穿始终的是服务至上的原则，它能够适应从简单的非现场执法软件到复杂的县级、市级、省级非现场执法综合管理系统的多样需求。在设计中强调系统的开放性、互联性、扩展性、稳定性和先进性。系统设计遵循了经济实用、标准化、可扩展、技术先进的原则，着重考虑了实际应用场景的需求。其中，数据交换标准的统一性是系统设计的核心【3】。以省级治超信息系统数据中心为枢纽，建立了一套符合《全国治超信息系统数据交换标准》的统一数据规范，确保数据在不同级别的治超系统间顺畅交换，从而满足全省乃至全国的数据交互需求。系统的数据内容包括车辆检测、登记信息、交通流量信息、事后处罚信息等多方面，这些都严格遵循国家及行业相关标准。业务管理及数据交换处理平台作为系统的核心，有效处理各数据交换平台和子系统之间的接入，实现数据的自动提取和转换，保证数据的准确性和及时性。在数据存储方面，本系统采用分布式存储结构，支持大数据量下的高性能存取和灵活扩容，这不仅满足了省级治超中心的需求，也考虑到了市州县的存储需求。
2.4网络建设方案
在基于5G的超限超载信息管理系统中，网络建设方案是确保高效通信和数据安全的关键。该方案深入实施了一套多层级、高可靠性的网络结构，覆盖了省级公路管理局、市县级公路管理局、治超检测站、源头企业等多个层面。基于5G的超限超载信息管理系统平台主要由以下子系统组成：
主要特点包括：
（1）分级联网结构：系统通过建立省、市、县、检测站四级联网通信，实现了不同级别管理单位之间的有效数据交流和业务协作。这种结构确保了数据传输的效率和一致性，加强了各级单位之间的信息共享和协同作业能力。
（2）网络接入方式的多样化：针对不同地理和网络条件，系统采用了多种网络接入方式，包括VPN虚拟通道、5G无线通信等。这种灵活的接入方式不仅提高了网络覆盖范围，也保障了数据传输的安全性和稳定性。
（3）高可用性设计：核心设备和链路采用了冗余备份设计，以提高系统的整体可用性和可靠性。这种设计使得系统能够在关键设备或网络出现故障时仍能保持正常运行，确保了系统的持续运转和数据的安全性。
（4）前端治超站的安全管控：治超检测站和源头企业通过安全接入网关提供网络接入，增强了前端治超站的安全管控。这一措施有效避免了潜在的网络安全威胁，确保了数据收集的准确性和完整性。
（5）综合执法的移动接入：综合执法现场通过安装有执法APP的5G手机直接连接至治超平台，实现了移动执法，提高了执法效率和灵活性。
三、大数据系统中软件工程管理的有效策略
在大数据的背景下，软件工程管理模式经历了从传统的C/S模式向B/S模式的转变，进而发展为以服务为中心的软件服务工程模式。这种模式以服务化应用和资源虚拟化为特征，提供统一的服务接口以应对大数据环境下的分布变化和动态需求。在大数据和移动互联网的推动下，这一模式得到了广泛的应用【4】。
图3 基大数据软件工程管理控制要素图示
在大数据时代，软件工程项目管理需综合考虑系统工程和项目控制两个重要方面，以确保技术方案的可行性与项目目标的实现。系统工程重点在于技术输入和文档树的建立，强调根据工作说明书和合同数据清单来创建面向系统工程的详细文档，以明确技术解决方案和后期成本与进度规划。图1为大数据软件工程管理控制要素。如图1所示，这两方面存在重叠部分，系统工程能够向重叠部分输入技术，项目控制输入规划、进度和费用等内容。要求项目经理基于相同的文档准备工程管理计划，确保项目流程、组织结构和控制机制的有效性。为优化这一管理模式，需确保文档树和管理计划的一致性、定期更新文档、强化监督和控制、促进团队间沟通和协作，并在整个项目周期内保持适应性和灵活性。
3.2大数据系统软件工程管理方法
（1）技术人才的培养：技术创新与人才培养紧密相连。在大数据时代，特别需要重视电子信息技术人才的培养。构建一个高素质、高能力的技术团队对于推动企业创新至关重要。同时，公正的人才竞争机制和优化的培训模式是提高团队实力和适应市场竞争的关键。在人才培养方面，应注重实用性和市场需求，以提高电子信息工程的教学质量和行业发展。
（2）市场竞争标准的优化：市场规范是保证技术发展和创新的基础。在大数据环境下，应严格遵守相关法律法规，打击伪造和盗窃行为，规范市场行为。共享信息技术和通信技术，加强知识产权的保护，有利于支持企业和个人在技术上的发展，提高工程项目的凝聚力。
（3）软件技术质量的控制：软件系统的质量和安全成为用户关注的重点。为了满足日益增长的市场需求，不断优化和升级软件系统至关重要。在软件的设计和开发过程中，加强质量监管和进行严格的软件测试是确保应用软件水平和系统安全的关键。
四．结束语
在大数据时代背景下，随着我国互联网技术的飞速发展，软件工程的研发和应用步伐不断加快，其在系统中的应用效果显著影响着整体的运行效能。确保软件质量的重要性不言而喻。必须重视测试工作，综合考虑用户需求和软件的实际表现，采用恰当的管理策略。这样的做法不仅保证了软件工程的科学和精确管理，而且最大程度地发挥了软件的潜在功能，促进了整个系统的高效运行。
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(6):81-82.
[2] 冯骥,冉瑞生，张扬.大数据背景下软件工程专业教学改革探析[J].软件导刊:教育技术,2019 (3):19-21.
[3] 居朝洋.大数据背景下的软件工程技术[J].中国新通信,2019(6):76.
[4] 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(5) :40;42.