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大數據開發的過程范文1
關鍵詞：大數據：軟件工程技術：數據分析
1大數據技術和軟件工程技術
大數據技術事實上是將人類日常生活中產生的各種數字信息，將這些信息收集起來之后分類處理，設定不同類別的存儲空間，按照類別存儲。大數據技術從功能的角度出發可以劃分為多個類別，諸如分析技術、機器學習技術、遺傳算法技術、自然語音處理技術等。應用大數據技術分析，就是基于當前的科學技術發展起來的一種分析技術。它主要依靠現代科技手段發揮技術的作用，特別網絡技術發揮著基礎性的作用。整理基礎數據，對數據信息進行分類整理，應用相應的計算機算法，將相似特性的數據劃分為一類，最終得到大量的數據，應用大數據技術對這些數據進行分析。大數據分析應用于互聯網行業中，所發揮的優勢是有目共睹的，而且還不斷地引入新技術，在軟件工程技術中應用，對該技術的發展起到了促進作用[1]。大數據時代，社會各個領域都已經實現了信息化發展，人們對軟件工程的概念越來越熟悉。事實上，軟件工程的歷史始于20世紀的中期，其研究重點是軟件技術和工程管理。將相關工程內容引入其中，使得工程系統化運行，其中所涵蓋的研究內容包括軟件的生命周期、軟件工程設計、軟件的技術維護等方面。因此，在軟件設計的過程中，要控制好技術開發成本，保證工程質量，使其生命周期不斷延長，不同項目的技術需求和用戶的各種技術需求都能夠得到滿足。
2大數據背景下的軟件工程基礎
處于大數據時代環境中，軟件工程的發展中關乎到不同的領域，需要高度重視。大數據技術具有專業性的特點，還具有很強的實用性價值。在軟件工程技術的研究中，要從應用需求出發不斷創新軟件技術，對于傳統的技術要不斷摒棄，對軟件工程的發展創造良好的客觀條件。大數據技術環境下，軟件工程基礎是基于互聯網技術建立起來的，對各種數據信息系統化管理，根據需要進行處理，對工業的發展非常有利[2]。在軟件工程技術中，大數據的安全性問題是需要高度重視的，否則，就會對軟件工程技術造成不良影響，引起嚴重的后果。
2．1軟件服務工程
在軟件工程的研究范疇中，軟件服務工程的數量不斷增多。軟件工程服務化方向發展，就是發揮服務的作用，使其成為軟件開發的基本原則，按照服務項目內容為用戶展開服務。由于軟件工程發展的主題有所，服務內容也要做出相應的調整，同城是對軟件工程的進行技術維護。在具體的服務工作中，需要軟件開發人員使用分布式應用程序，在管理工作中采用虛擬操作的方法為用戶2019.08提供服務[3]。軟件工程技術應用中，結合使用大數據技術，可以對網絡數據進行編程，使得軟件具有互操作性，對于數據主動協調，使其符合動態場景的變化節奏，軟件系統的集成度有所提高。
2．2軟件開源
軟件開源更為注重用戶對軟件技術的體驗。在對軟件開源進行研究的過程中，采用常規的方法，雖然獲得一定的成果，但是應用價值不是很高。一些研究人員在研究軟件工程技術的時候，就是將軟件開源作為突破口，將開發項目劃分為多個模塊，將每個模塊分給指定的研究人員進行開發。
2．3群體軟件工程
群體軟件工程是通過網絡的方式進行軟件開發，具體的實施中采用工程眾包的形式，使得軟件開發技術發揮作用。群體軟件工程是一個分布式軟件開發模型，這個工程項目的運行中，可以通過網絡實現，對各項任務進行分配，也可以進行創造性的查詢，通過眾包解決軟件開發過程中遇到的一些困難和重要問題。同時，在軟件工程開發過程中，軟件工程可以在任何階段通過眾包進行開發[4]。
3大數據與軟件工程技術的未來發展方向
3．1大數據與軟件工程技術開放式的發展
大數據技術的主要前提是大量的數據流，需要技術不斷地升級和創新，尋求開發的研究途徑是非常必要的。計算機網絡的發展意味著計算機可以在開放的環境中相互通信，共享數據資源，軟件等信息的有效利用能力也會有所提升。通過網絡運行可以增加利潤，使得用戶的各種需求得到滿足，提高資源的利用率。
3．2大數據與軟件工程技術融合到其他領域
軟件工程技術在當今許多科學領域有著廣泛的應用。由于軟件工程技術給予各個領域非常大的幫助，從航空到生活中都發揮著軟件工程技術的作用[5]。應用程序的運行，可以使用數據平臺對信息進行收集并分析。比如，用戶在進行股票交易的過程中應用大數據技術，可以使用軟件工程技術構建數據模型，通過對數據模型的分析，預測股票的變化趨勢。
4眾包軟件服務工程中的大數據技術
在軟件開發過程中，必須有足夠的硬件和軟件基礎來支持數據流，隨著數據流的量逐漸增多，對硬件和軟件就有了新的要求。專家學者在分析數據流的時候，還對在線服務進行了研究。數據流是重點內容，主要是對數據流的使用方法進行研究，對支撐數據流的軟件和硬件進行研究[6]。從軟件工程開發的角度而言，軟件運行中都會產生大量的數據流，包括服務端、用戶端等，都會有很多的數據信息產生，這些數據流對軟件和硬件的使用壽命起到了決定性的作用。軟件工程的開發中，要做好數據流的管理工作。有必要對原始數據進行深入的研究，為提高軟件的使用壽命創造條件，對數據流的分析要高度重視[7]。
5密集型數據科研第四范式
第四種科學研究范式是指根據實際情況建立獨立的科學研究方法，探索第四種范式的理論基礎，以及大型數據存儲設備在發展中的重要性。軟件工程中，采用傳統的大數據研究方法，大數據的有效分析是不可能的，大數據的研究還沒有取得突破性的成果。因此，目前大多數軟件不能在短時間內同時實現數據信息的存儲、數據信息的傳輸和有效識別。在探索第四范式理論和研究方法的過程中，首先需要對集成大數據的軟件服務價值進行估計，拋棄傳統的大數據統計方法，建立新的大數據信息統計方法和分析方法[8]。此外，有必要從多個方面研究大數據的處理，對大數據信息進行管理并深入分析，討論大數據的價值以及存在的可變性，這對軟件工程的發展起著重要的作用。在研究軟件工程技術的時候，必須更新傳統的軟件開發理念，重視軟件處理和分析大數據能力的發展，使得軟件產業呈現出新的發展面貌。
6結語
在當今大數據時代，軟件工程技術的研究已經區域復雜。隨著數據的指數的不斷增長，軟件技術對硬件設備數據處理能力產生一定的影響。因此，在對軟件工程技術的研究中，就需要對大數據技術的特點進行研究，基于此研究軟件工程技術，使得硬件設備的數據處理能力有所提高。在研發開發軟件技術的過程中，要從應用領域的需求出發對大數據技術進行分析，在大數據開發理論的基礎上創新軟件開發理論，促進軟件技術更好地發展。
大數據開發的過程范文2
1、軟件服務下的大數據
隨著互聯網運用的逐漸廣泛化，社會中的各個行業都具有了自己的數據種類，這就致使大量的數據在互聯網的服務中產生。軟件服務工程會產生密集型數據，其中包括流式密集型的數據以及歷史密集型的數據。如世界最大的電信數據倉庫中心目前已經建立超過1200TB的數據；中國移動通信的業務流程超過8190個，實現了辦公自動化和標準化的業務流程。“程序=數據結構+算法”的程序設計思想為傳統軟件工程的管理思想模式，集程序的運行過程就是數據結構的組織與算法的問題，這種模式將程序運行過程中的數據忽視，而將重點放在了程序的正確性和效率性，在很大程度上把程序的生命周期縮短。縱觀軟件理論的漫長發展史，諸多學者一致認為詳細的文檔和完整的程序構成了軟件，其中完善的文檔信息為軟件的核心部分，包括工程數據、文檔以及通用規范等等，把整個軟件的設計重點放在了文檔是否質量合格以及開發模式是否具備標準化上面。由此，推動了軟件設計的標準化，從整體上把軟件的質量有效提升[1]。
隨著系統業務的擴容和用戶的使用，對軟件進行大規模的數據處理提出了更為嚴格的要求。越來越多的大型互聯網企業更加重視軟件服務中的歷史密集型數據和流式密集型數據，將大數據分析作為服務，更加注重從用戶的體驗上進行數據的收集。大數據背景下，行業逐漸加大了數據的處理難度，使得處理數據更具精細化，對技術的標準要求也更為嚴格。當前大數據時代下軟件工程的研究課題為，如何更好的把大數據平臺作為服務，把大數據的分析作為服務、把數據的價值作為服務[2]。要從軟件發展創新模式來進行海量數據的處理，PaaS服務平臺、服務提供方以及服務消費者三方，會產生海量離線密集型數據和線上流式數據。各項級別的用戶在進行交流或者進行操作以及各項系統日志數據等，其通常對軟件的有效開發、運行、管理等各方面都有著重要影響，另外，大數據還對軟件服務的具體周期具有決定性作用。
從根本上講，只是在規模和量上來進行數據的衡量，對其的研究沒有標識，尤其是比較缺乏語義化的處理。因此，要對研究思維及方法進行不斷創新，以此對相關數據實施組織與處理，并形成具有領域性的智能主體。通過對大數據的有效創新，將知識作為載體，可以提供相應的數據平臺，從而確保以大數據為中心來進行現代軟件工程管理的創新[3]。
2、大數據時代背景下軟件工程管理模式
軟件工程的發展經歷了三個階段，經典的CS模式-BS模式-軟件服務工程。其中產生于大數據背景下的面向服務的軟件工程，以服務為基礎，能夠以較快的速度進行應用和共享服務的構建，對于分布式程序的開發具有很好的適應性。這種模式的不同之處在于能夠把應用服務化，資源虛擬化，將外界服務接口統一化，有效解決大數據環境背景下的一系列問題。這種軟件服務工程設計模式廣泛應用于移動互聯網、大數據等新興領域。項目管理是受到進度、費用以及品質的影響，滿足客戶的需求而進行的活動規劃、指導和監督。其中項目控制與系統工程為項目管理兩個至關重要的研究領域，二者有交叉重疊部分，項目控制主要負責輸入進度、規劃和費用，而系統工程蛀牙負責技術層面的輸入。通過文檔的形式來體現工程的管理，其中包括系統工程管理計劃和系統文檔樹[4]。
系統文檔樹通過樹形結構來描述項目所需要的，以系統工程為對象的各個系統工程文件之間的相互關系。在提案階段，由系統工程師根據合同數據需求清單和工作說明書來進行系統文檔樹的準備，從而為根據后續的進度和成本來進行文本化任務的確定提供便利的條件。由項目經理進行系統文檔樹的批準，并更新維護項目管理的全生命周期。而系統工程管理計劃主要用于描述系統工程的進度與任務的，在提案過程中，由系統工程師根據合同數據需求清單和工作說明書來進行系統工程過程的描述，以及如何有效計劃、組織、集成、測量系統工程需求。項目管理計劃同樣由項目經理進行批準，并更新維護項目管理的全生命周期。系統工程管理計劃主要由軟件系統工程過程、開發項目規劃與控制，以及軟件工程專業集成三類關鍵要素構成，其中開發項目規劃與控制為必須要實現的系統工程任務[5]。
3、總結
綜上所述，面臨著互聯網的進一步發展，其促使軟件的更新速度相應加快，大數據背景下通常對軟件的自身安全及性能具有更高的要求。因此，要想打造一個健壯、高效且安全的軟件工程，不僅僅要加大技術的支持力度，還需要不斷創新軟件工程管理辦法，形成一套科學的配套理論以及技術標準。當前規模較大的軟件重用技術不斷發展，并實現了應用，再加上大量積累的軟件資源，未來軟件的集約化生產以及軟件數據的挖掘將會變的至關重要。傳統化的軟件工程的管理方式已無法滿足當前生活的相關需要，大數據環境背景下探究新型的軟件工程管理方法具有十分重要的現實意義。
【軟件工程碩士論文參考文獻】
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大數據開發的過程范文3
關鍵詞：計算機網絡專業；大數據；云計算；Hadoop
中圖分類號：G642.0；TP393 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2016）12-0-02
0 引 言
隨著云計算、物聯網以及“互聯網+”技術的興起，數據正以前所未有的速度在不斷增長和累積，互聯網大數據正在實時影響人們的工作、生活乃至社會發展。2012年 3月，美國奧巴馬政府公布“大數據研發計劃”，旨在提高和改進人們從海量、復雜的數據中獲取知識的能力，發展收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需要的核心技術。2014年大數據高速發展，中國互聯網三巨頭BAT（百度、阿里、騰訊）紛紛建立大數據研究院、大數據實驗室等，提供大數據專業服務，一批大數據專業分析公司應運而生。我國的開放、共享和智能的大數據時代已經來臨，同時對專業人才的需求也日益增長。
大數據的發展與計算機網絡密切相關，因此適時調整高職計算機網絡專業方向的培養目標，可以更好的適應大數據發展要求。大數據背景下計算機網絡專業學生的目標是培養具有計算機網絡、大數據及云計算的專業知識，實踐能力強、職業道德素養高，具備云平臺的管理能力和網絡軟件開發能力，能夠從事網絡工程設計實施、網絡高級管理維護、網絡開發、云平臺組建及管理以及大數據存儲、計算及分析等崗位的高級技能型人才[1]。
1 大數據與云計算
根據維基百科的定義，大數據[2，3]是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據主要具有4V特征[2]，即數據體量巨大（Volume）、數據種類繁多（Variety）、流動速度快（Velocity）、價值密度低（Value）。
從技術角度上看，大數據必然無法用單臺計算機處理，必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。目前應用最為廣泛的大數據分布式處理平臺就是Hadoop，Hadoop是由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構，能夠對大量數據進行分布式存儲、分析和處理的云計算平臺，已經在網絡大數據領域得到了廣泛運用。例如Yahoo使用4 000個節點的Hadoop集群來支持廣告系統和Web搜索的研究；Facebook使用1 000個節點的集群運行Hadoop，存儲日志數據，支持其上的數據分析和機器學習；百度用Hadoop處理每周200 TB的數據，進行搜索日志分析和網頁數據挖掘工作；淘寶的Hadoop系統用于存儲并處理電子商務交易的相關數據。
2 課程體系改革研究
2.1 課程體系現狀
目前，高職院校計算機網絡專業類課程大多圍繞計算機網絡工程和計算機網絡開發兩條主線，主要課程包括網絡基礎、路由器及交換機配置與管理、Windows網絡服務器配置與管理以及動態網站開發相關技術等。這些課程內容傳統，課程內容嚴重同質化，教學內容已不能滿足大數據時代人才培養的要求，這些將直接影響學生的理論實踐能力和就業機會。
大數據、互聯網+、物聯網及云計算技術的發展和應用給高職計算機網絡專業人才培養帶來了新的要求與挑戰，與市場需求存在脫節現象。計算機網絡專業應緊跟大數據、云計算等先進技術的步伐，不斷進行專業課程的創新性研究，重視實踐類課程和教材的研發，適時調整人才培養目標和專業教學計劃，以期滿足工作崗位的實際要求。
2.2 研究思路
計算機網絡專業經過多年的發展，其課程體系比較成熟，形成了各自的特色教學。因此，本文的研究內容是對原有課程體系的補充和完善。
2.2.1 有針對性的進一步優化傳統的專業職業技能課程
傳統的專業職業技能課程已經比較成熟，經過了實踐的考驗，也已得到了學生的認可。盡管如此，還要有針對性的進一步優化，使得課程體系的理實比達到更優，提升課程教學實施的效果。
2.2.2 采用增加模式，補充完善課程體系
基于大數據和云計算技術研發新的職業技能課程，充實現有的課程體系。大數據和云計算緊密相聯，因此要增加云計算和大數據的理論和實踐課程。在研發課程的過程中，以崗位需求為導向，以培養技能型人才為目標，合理安排理論教學內容和課時，著重開發實踐教學案例和內容，明顯區別于本科課程教學設置。
2.2.3 課程體系相互作用，相互促進
網絡技術是大數據、云計算技術的基礎。因此計算機網絡傳統課程也是新研發課程的基礎。新研發課程既是傳統課程的有效實踐，又是對傳統課程的有效擴展和提升。
2.3 具體內容
由于大數據、云計算技術是基于網絡的技術，因此，計算機網絡專業人才培養具有先決條件。根據以上研究思路，具體方案主要包括強化現有課程體系，增加基礎理論課程、完善知識體系，增加實踐課程、鍛煉崗位能力三個部分。
2.3.1 強化現有課程體系
針對現階段存在的問題，學校應強化現有課程體系，使學生具有扎實的網絡管理能力和一定的網絡開發能力。現有的課程體系使學生具備了相關能力。熟悉ISO/OSI互聯網模型，并掌握常見的互聯網協議如TCP/IP、ARP、OSPF、SSL、DNS、DHCP及HTTP等。能夠配置管理Windows和Linux服務器，熟悉使用常見的網絡命令，具備遠程網絡控制學習能力。掌握程序設計語言Java，具備Windows和Linux下的程序開發能力，包括編寫shell程序。能夠配置交換機和路由器，具備組建局域網的能力。熟悉信息安全、系統安全及網絡安全攻防技術。
2.3.2 增加基礎理論課程，完善知識體系
針對人才需求，增加大數據、云計算等基礎理論課程，完善知識體系。雖然大數據、云計算等課程教學的最終目的是培養實踐技能，但基礎理論仍非常重要，主要包括熟悉大數據的基礎概念和常見技術架構；熟悉云計算原理和架構，并了解虛擬化技術如KVM；熟悉分布式系統和分布式計算原理；了解大數據、云計算的最新應用。
2.3.3 增加實踐課程，鍛煉崗位能力
在課程體系設置中，實踐課程比例應超過理論課程。增加大數據、云計算等實踐課程，鍛煉學生的崗位能力。主要包括主流云平臺管理軟件的使用，如華為FusionSphere、VMWARE等；分布式系統管理、分布式并行計算以及Map/Reduce編程；Hadoop集群、HBase分布式數據庫的構建與管理；Hadoop、HBase等案例實踐與應用。
通過以上方法，使得計算機網絡專業學生在原有專業基礎上，掌握大數據和云計算的原理，具備云平臺的管理能力，并能基于Hadoop等云計算平臺實現大數據程序，對大數據進行計算分析。
2.4 Hadoop課程實施
通過以上分析可知，增加的課程內容主要是大數據、云計算相關課程，最終采用Hadoop云計算平臺相關技術實現大數據的存儲、計算與分析。通過理論教學，使得學生深入了解掌握大數據技術、云計算原理及Hadoop架構。通過實踐教學，使得學生能夠掌握Hadoop集群的配置與管理，并且能夠基于Hadoop實現大數據程序設計，使得學生具備基本的大數據處理能力。因此Hadoop課程是核心課程。
2.4.1 Hadoop原理
Hadoop是把大數據集分發到計算集群中各個節點上共同處理以實現大數據的快速處理。用戶無需了解分布式底層細節就可開發分布式程序，充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop最核心的設計是HDFS文件系統和MapReduce編程模型。HDFS為海量數據提供存儲，而MapReduce則為海量數據提供了計算。如圖1所示，Hadoop運行的基本過程如下[4，5]：
（1）客戶端可以將文件上傳至HDFS文件系統，NameNode則會根據文件大小和Block大小配置將文件的物理屬性分成若干個Block文件塊，并分布式存儲至DataNode數據節點，同時將塊存儲信息保存至NameNode節點，以方便文件進行資源管理。
（2）文件上傳完成后，客戶端提交具體Job任務至Hadoop集群，各DataNode節點根據任務要求可以讀取相應的文件Split，并完成Map和Reduce計算任務，將結果作為輸出文件傳輸至HDFS文件系統。
（3）在任務執行過程中，可以通過JobTracker、TaskTracker及ResourceManager監控任務的執行情況和資源消耗信息等。
2.4.2 Hadoop教學平臺配置與部署
Hadoop教學平臺需配置、部署一些部件?；诂F有實驗室的計算機和網絡環境，網絡服務器系統采用Linux Ubuntu，構建Hadoop集群網絡?；贑loudera Hadoop開源框架實現Hadoop教學平臺。
2.4.3 Hadoop分布式文件存儲及大數據處理實現
Hadoop分布式文件存儲及大數據處理實現包括：HDFS文件系統的使用；HBase的使用；MapReducer程序實現；大數據案例分析與實現。
3 結 語
本文分析了大數據背景下高職計算機網絡專業的培養目標和課程體系的改革思路，在優化計算機網絡專業傳統課程的基礎上，增加大數據、云計算等相關課程，并以Hadoop課程的具體教學實施來培養學生的實踐能力，使得學生能夠緊跟大數據、云計算的技術步伐，滿足工作崗位的要求。
參考文獻
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大數據開發的過程范文4
【關鍵詞】大數據 軟件工程 關鍵技術
隨著我國計算機技術的不斷發展，軟件的作用越來越廣泛，從計算、存儲到整個IT環境，在硬件平臺的基礎上，越來越多的功能是通過軟件實現的。大數據時代是人類社會發展的必然途徑，是在人們適應和改造世界過程中的產物，是人們生產生活在網絡上的投影。因此，在進行軟件設計時，必須要考慮到大數據時代的整體背景。軟件的發展是一個不斷進步的過程，傳統的結構化信息資源已經逐漸淘汰，對信息處理的要求越來越高，逐漸和網絡結合在一起。
1 大數據時代下的軟件工程服務工程和群體軟件工程
在軟件工程的發揮在那中，近幾年來面向服務的軟件工程越來越多，即軟件服務工程。以服務為建設的基本原則，根據實際需要進行變化，通過分布式的應用和互操作性虛擬化管理對對軟件工程進行維護。通過這種方式，能夠有效將網絡中的軟件虛擬化，強調互操作性，解決分布、動態變化情境下和異構環境下數據，解決的系統集成和協作的問題。在多個新興領域中得到廣泛的應用，例如云計算、移動互聯網、大數據等。
隨著網絡化、服務化的大環境，軟件開發也逐漸變得開放，通過信息共享、學術交流，進行協同開發合作，在用戶評價的基礎上建設性價比較高的軟件。其中，開源軟件是目前較為成功的軟件習作模式。因此，開源社區中的合作模式、結構等，也是學術界的研究重點。但是，常規的研究方法并沒有較大的突破，一些學者開始使用社會網的方法對數據進行分析。發現在一些規模較大的項目中，開發組的結構逐漸從核心成員趨向開發者，并產生了更多模塊化的特征。
除了開源軟件具備一定的典型性之外，群體軟件工程中更提倡的是建立在眾包基礎上的開發方式。眾包是一種分布式的解決方式和生產模式，無論是開源軟件還是其他的商業軟件都可以通過網絡進行責任分配、提出創意或解決問題等。因此，在進行軟件設計時，無論哪個階段，都可以通過眾包的方式對重難點問題進行分析。
2 眾包軟件服務工程中的大數據
在軟件服務工程中會產生大量的密集型數據，包括歷史密集型數據和流式密集型數據。目前國際上已經有很多學者在關注眾包軟件服務工程中出現的密集型數據和流式數據，尤其是在線服務。如何將密集型數據的分析、價值、平臺、基礎設施等作為服務，是目前大數據時代背景下軟件服務工程的核心問題。從眾包軟件服務工程來看，不管是服務消費方、眾包服務開發提供方，還是平臺管理和運營方，都有著離線密集型數據和在線的流式密集型數據。這些數據的傳輸直接決定了軟件的服務壽命，和眾包軟件能否進行良好的開發協作、正常運行管理有著重要的關系。這些密集型數據，本質上僅僅對內容的數量進行了描述，但是并沒有標注出內容的特點，缺少語義化單位矢量。因此在對密集型數據進行分析時，不僅僅要對原生數據進行分析，還要對密集型數據的主體――數據所屬領域的專家進行分析。以知識為核心，對密集型數據進行分析，保證軟件服務的壽命。
3 密集型數據科研第四范式
在2007年，吉姆?葛雷提出了數據密集型科研發現“第四范式”的愿景。提出在進行密集數據的研究時，要建立統一的理論和研究方法，強調了大數據存儲在計算機發展中的重要性。在實踐研究中，傳統的一、二、三范式的研究方法難以對密集型數據進行有效的分析，目前大多數的軟件也無法在短時間內將這些信息進行有效的存儲、管理為有效的服務信息。我國有學者在2012年，在進行大數據方面的研究時，不能僅僅局限在計算機模擬，即第三范式中。要建立獨立的科研第四范式對密集型數據進行研究。其主要原因是密集型數據所需的研究方式和傳統的研究方式有較大的區別，不僅要在研究方式上進行轉變，還要轉變思維模式。在進行研究時，首先要建立科學、完整的第四范式，當有了完整、統一的理論體系之后再逐步轉變為第三范式。因此，在進行大數據的研究時，首先要確認第四范式的方法以及結構，并對存在的關鍵性問題進行分析。
在對第四范式進行研究建設時，首先要對大數據整合驅動的軟件服務價值進行分析。在對密集型數據進分析時，傳統的數據生命期信息學流程已經難以適用，無法對大數據進行有效的模擬。要由原本的數據、信息、模型、模擬推演的過程逐漸轉變為數據、信息、知識、價值服務、策略意義的第四范式模型。在全新的研究模式中，要對數據整合驅動、需求度量價值、情境約束等進行分析。其中，知識及價值服務是整個研究的基礎和重點，要針對密集型數據整合服務領域，對密集型數據將的處理、管理、分析、應用等多個方面進行研究，建立統一的理論體系和研究方法，提高密集型數據生命期信息學流程驅動軟件的服務生命期，對目前第四范式建立存在的問題進行針對性的解決，適應大數據時代的發展。
4 結語
在大數據時代下，軟件工程的發展涉及到多個領域，需要具備高度的專業性和實踐性。在軟件工程中，要在實踐中進行研究，而不是在研究中進行實踐，核心在于如何對傳統的軟件理論進行創新突破。在其中就涉及到有關大數據第四范式的理論和研究方法的問題，如何將其和第一、二、三范式的理論、算法、技術標準等進行融合。大數據在最初提出時具備三種特征：體量、增速和多樣。隨著時代的不斷發展，大數據的特征也越來越多，如價值、真偽性、可證性、可變性等，對軟件工程的發展有著重要的影響。在軟件工程的研究中，要不斷的創新傳統的軟件技術，解決限制軟件工程發展的客觀條件，結合互聯網的發展，對大數據時代下的密集型數據進行有效的處理，促進行業發展。
參考文獻
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作者簡介
王符偉（1980-），男，大學本科學歷?，F為內蒙古鄂爾多斯市符爾錫科技信息有限公司工程師。研究的方向為軟件工程。
大數據開發的過程范文5
如何在大數據時代做好醫療衛生信息化建設，是值得我們思考的問題，也是在我國醫療衛生數據量爆發式增長背景下，醫療信息化建設面對的新命題。
系統架構可擴展訴求提升
醫療衛生數據主要來源于三方面：一是生命科學領域及醫藥研發領域。隨著高通量測序的技術發展和逐步應用，生命科學領域的數據量正在高速增長，每臺高通量的測序儀每天可產生約100GB的數據，僅華大基因一家中國基因公司，每天就有一百多臺這樣的測序儀在滿負荷運行著，產生10TB的數據。
二是醫療領域。就醫療機構診療數據看，診療數據結構復雜，包含大量半結構化或非結構化數據，單個半結構化數據（如心電圖、B超、CR、CT等）的數據量遠遠大于單個結構化數據（如XML文檔），如一張普通CT圖像大約150MB、一個標準的病理圖接近5GB，而一個XML文檔大小約幾十K，隨著醫療機構信息化建設轉向臨床信息系統，越來越多醫院將重點建設PACS、LIS系統，從而產生大量非結構化診療數據。
除醫療機構診療數據外，醫療領域大數據還包括患者在醫療機構就醫過程中產生的掛號、繳費、新農合基金使用情況、醫保資金使用情況、診斷結論、診療過程等數據。根據衛計委2014年頒布的《人口健康信息管理辦法（試行）》要求，電子健康檔案、電子病歷、全員人口信息等人口健康信息需要實現長期保存，醫療領域數據量將逐年累積增加。
三是移動醫療領域?？纱┐魇结t療設備目前逐步從概念走向現實，其最重要的應用就在醫療健康管理領域，從谷歌眼鏡、蘋果手表到耐克腕帶等均具備一定醫療健康管理功能，為用戶提供身體素質指標監測、疾病數據跟蹤等服務。隨著可穿戴式設備的快速發展，未來將產生大量的醫療健康數據。
面對來源豐富且日益膨脹的醫療衛生數據，目前醫療信息化的存儲架構無法滿足大數據應用的需要，在處理和查詢大數據集時更是力不從心，需要設計新的以數據為中心的計算模型和系統架構，把醫療衛生各個業務系統獨立的、分散的、不同品牌或不同級別的存儲產品統一到一個或幾個大的存儲池下，形成邏輯上統一的整體，進而根據數據整合或應用整合的需要將數據遷移到相應的存儲空間，從而實現醫療信息化中存儲架構的統一規劃和部署。
傳統數據分析系統亟待變革
目前，醫療衛生數據結構較為復雜，除了普通結構化數據外，多為半結構化或者非結構化的數據，如心電圖、B超、CT、MR、CR、等臨床影像文件多為非結構化數據。在“大數據”時代，傳統的數據庫分析系統正面臨著一次歷史性變革。
目前國外已經有許多機構開始深入研究醫療數據的挖掘利用，并已經從大數據中找到了與醫療衛生相關的潛在價值，例如：早在2009年，甲型H1N1流感爆發的幾周前，Google開發“谷歌流感趨勢”延伸服務，通過分析大量用戶對于流感有關詞條所做的搜索記錄識別流感爆發，與官方機構相比Google能提前1～2周預測流感爆發，預測結果與官方數據相關性高達97%。
蘋果前總裁史蒂夫?喬布斯在與胰腺癌癥斗爭的過程中也應用了大數據技術，他是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人，通過分析整個基因數據的大數據文檔，喬布斯的醫生能基于他的特定基因組成按需用藥。資料顯示，胰腺癌患者的死亡率極高，出現癥狀后患者的平均壽命僅為9個月，5年生存率不到2%，但是喬布斯通過大數據技術開發出的個性化藥物將生命延長了好幾年。
相對國外醫療衛生數據挖掘的進展，我國醫療衛生數據挖掘才剛剛起步，大部分醫療衛生機構還停留在數據的精確性層面，而非從數據關聯性方面分析挖掘數據價值，需要加大對醫療衛生大數據分析的投入，通過對醫療衛生大數據有效的存儲、處理、查詢和分析，輔助醫生做出更為科學和準確的診斷和用藥決策，幫助醫院根據患者潛在需求開發全新個性化服務及自動服務，幫助相關研究機構突破醫療方法和藥物革新，支持地區甚至全國醫療行業主管部門優化醫療資源及服務配置。
信息化建設應關注協同效應
大數據時代醫療信息化建設從產業角度看，未來將創建一個以患者為中心，數據快速流通，精準分析的價值鏈條。在此鏈條中政府、醫療衛生機構、醫療信息化軟硬件提供商等應明確各自定位，協同合作，才能在大數據時代做好醫療信息化建設。
（一）政府應發揮政策制定、產業發展推動作用
政府在醫療信息化建設中應充分發揮政策制定、產業發展推動的作用。目前我國醫療信息化標準建設并不完備，基礎的電子病歷和電子健康檔案建設標準雖然已經出臺，但目前并沒有出臺針對大數據時代醫療信息化建設中涉及的各項數據的采集、傳輸、處理及相關醫療信息架構的標準。
（二）醫療衛生機構應前瞻部署醫療信息化建設
醫療衛生機構是醫療信息化建設主體，在進行醫療信息化建設過程中應該有前瞻意識，勇于將新一代信息技術融入醫療信息化建設過程中。
目前，一些三甲醫院已經進行了諸如移動醫療、遠程醫療等嘗試，但對于大數據，醫療衛生機構的應用仍然較為保守，仍停留在BI用大數據輔助辦公階段，用于臨床精準用藥的較少。未來，隨著大數據相關技術的逐步成熟，醫療衛生機構應逐步將大數據從輔助辦公拓展到提高臨床醫療服務質量方面。
（三）ICT廠商應加大上下游合作，瞄準大數據下醫療信息化建設積極開發新產品
軟硬件設備廠商作為醫療信息化技術的提供者，應瞄準大數據下醫療信息化建設新機遇開發新產品，加大上下游產業鏈合作。如針對可穿戴設備產生的大量健康監測數據，醫療信息化軟硬件設備廠商可以與下游醫療衛生機構合作，將醫療服務前置，使患者能夠盡快發現可能的健康隱患，甚至在家中就能通過智能終端定期查看可穿戴設備中記錄的健康信息，并得到醫療機構相關醫生給予的醫療健康診斷信息及就診建議，實現“治已病”向“治未病”的轉移。
由于可穿戴設備具有小巧、輕薄的特點，對電池的續航能力和CPU、無線傳輸芯片的功耗提出更為苛刻的要求，醫療信息化軟硬件設備廠商需要軟硬件廠商與上游處理器、存儲器、電源、無線通信、軟板、傳感器、執行器等主要零部件廠商合作，共同開發具有功耗低功能強的可穿戴式醫療產品。
大數據開發的過程范文6
關鍵詞 大數據 生物學 案例教學 策略變革
中圖分類號 G633.91 文獻標志碼 A
1912年4月15日，載有1 500人的豪華巨輪“泰坦尼克號”沉沒，而這艘巨輪曾號稱“永不沉沒”和“夢幻之船”。船長在沒有分析惡劣天氣、檢修游輪的狀況下，只憑借多年經驗和對巨輪情況的盲目臆斷，就貿然在黑夜下的冰山之間穿行，最終導致悲劇的發生。可見，沒有對隱性數據進行建模以及分析便進行決策，就有可能導致災難性的結果。大數據時代之前的教育就是在這樣一種可怕的情形下進行的。傳統的教育往往是，教師憑借以往的經驗，便將那些自己隱約覺得能夠提高課堂效率和學生成績的教學策略引進課堂，然后通過一次次地實踐，驗證自己的猜想。但是，這些教學策略是通過改變哪些條件來影響課堂教學的呢？這些教學策略真的很重要嗎？教師卻是不得而知。在大數據時代，教育信息的獲取不再是依靠經驗或者是結果性的評價，而是依賴于過程數據的深度挖掘以及學習的分析。這無疑將引起教育的重大變革。筆者旨在從案例教學的視角出發，嘗試闡述大數據引起的案例教學開發策略之變革，從而使其更好地應用于課堂教學實踐之中。
1 大數據時代的變革
何為“大數據”？《上海推進大數據研究與發展行動計劃》對大數據的概念做了較全面的概括：大數據有三層內涵：① 數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；② 新型的數據處理和分析技術；③ 運用數據分析形成價值。從這三層內涵的角度來看，大數據分別引起了三方面的變革：能力變革、方式變革和思維變革。能力變革是指在數據量巨大，真假數據雜糅的大數據時代背景下發展出辨別數據的好壞真偽、制定正確決策的能力；方式變革是指從事工作和學習的方式從以往的“靠經驗”“憑想象”轉變為“靠數據”；思維變革是指思維形式變為通過數據分析挖掘價值而不是挖掘結果，再將價值應用于其他相關方面，“不是因果性，而是相關性”。
1.1 大數據時代引起的能力變革之一：對比分析、辨別真偽
對于大數據時代教育的變革，印度教育科學家蘇伽特?米特拉是一個里程碑式的人物。他提出：教育是一種自組織行為，孩子們可以無師自通。基于這種自組織行為，蘇伽特分析，“只有三種最基本的東西在今后的大數據時代是學生要用到的和必須學習的：第一是閱讀，第二是搜索，第三是辨別真偽。”在大數據時代，各行各業都面對著信息量的爆發式增長，數據成了唾手可得的東西，但同時數據好壞、真偽性的辨別也成為令人頭疼的一個問題。面對形形的原始數據以及各種別出心裁的數據“包裝”，如何透過現象看到本質，把握大數據的大方向，便成為大數據時代人們追求的“大能力”。
1.2 大數據時代引起的方式變革之一：用數據說話
維克托?邁爾?舍恩伯格曾大膽預測：“在不久的將來，世界許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代?！庇脭祿f話成為大數據時代的標志。即便像教育這種依靠經驗進行的活動，在大數據時代也將變得準確化和清晰化。大數據時代的云技術以及網絡平全可以在學習過程中，通過記錄每個學生點擊、重復的次數以及閱讀時間的長短來收集數據，然后再聚合、分析全體學生的行為數據，從而了解全體學生的思維狀況，由此讓學生的思維由“模糊”變“透明”。美國教育部在2012年10月的《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告就是旨在通過網絡平臺進行數據的深度挖掘和學習分析。大數據時代給我們呈現的將是越來越清晰的世界以及越來越透明的自己。
1.3 大數據時代引起的思維變革之一：相關性
維克托?邁爾?舍恩伯格是最早洞見大數據時展趨勢的數據科學家之一，他前瞻性地指出，大數據將改變我們的工作、生活、學習以及理解世界的思維方式，它將開啟一次重大的時代轉型。在大數據時代，我們將進行三種思維變革：“首先，不是隨機樣本，而是全體數據；其次，不是精確性，而是混雜性；最后，不是因果性，而是相關性。”所謂相關性，大體上就是指，在大數據時代，人們不是再走通過樣本分析得出結論，再運用結論進行評價或者決策的老路子，而是走推陳出新，通過分析全體數據直接進行決策的新路子。舉個例子來說，人們在瀏覽淘寶網頁時，網站有時會根據以前購買過的產品或者經常瀏覽的店鋪，而推薦類似的產品，這便是大數據相關性的運用。
2 案例教學概述
2.1 案例及案例教學
“所謂案例就是為了一定的教學目的，圍繞選定的一個或幾個問題，以事實為素材，而編寫成的對某一實際情境的客觀描述?！币话阏f來，案例具有以下幾大特點：（1） 真實性。案例必須取材于實際生活或工作實踐，不能憑空杜撰。（2） 完整性。案例的敘述要有頭有尾，構成一個完整的情節。最好帶有戲劇性的沖突。（3） 典型性。挑選的案例要能代表某一類現象或事物的本質特征。（4） 啟發性。案例說到底，還是為教學服務的。因此，案例中問題的設置要帶有一定的啟發性，拓寬學生思路。（5） 時空性。案例在編寫時要說明事件發生的時間和地點等。
“所謂案例教學既是以案例為載體，是基于一定的教學目標，選擇一定的案例從事教學的一種教學法；它以學生的積極參與為特征，強調師生對案例素材共同進行探討，并寫出有關案例報告；它與案例為本的課程的關系更多地體現為一種內容和形式的關系?！卑咐虒W具有以下幾大特點：（1） 明確的目的性。案例教學是為實現教學目標，圍繞一定的教學內容而進行的。（2） 客觀真實性。這里主要指的是案例的客觀真實性。（3） 結果多元性?！鞍咐虒W主要是培養學生在一定的情境和條件下，分析問題、思考問題和解決問題的能力，進而提高他們的決策水平?！痹诜治鲆约敖鉀Q問題的過程中可能呈現多個答案，這也是案例教學的特色之處。（4） 突出的實踐性。案例教學強調學生自主分析，自主思考，自主決策。（5） 學生的主體性。學生才是案例教學的主體，教師主要負責編寫案例，組織討論，調整氣氛以及最后的總結。（6） 較強的綜合性。案例教學不僅內涵豐富，分析、解決問題的過程復雜，并且需要學生在課堂上發揮多種能力，如審時度勢、權衡應變、果斷決策等。（7） 深刻的啟發性。案例教學的目的就是通過啟發學生積極思考，從而培養學生分析問題、解決問題的能力。（8） 過程的動態性。案例教學與傳統課堂最大的區別就是過程的動態性，在案例教學的課堂上，互動成為常態，師生互動、生生互動、小組合作隨處可見。
2.2 傳統案例教學模式的意義及缺陷
案例教學起初源于法律專業和MBA專業，對于學科教學來說，案例教學的應用算是教學的一大突破。相對于傳統的講授式教學，案例教學法有著不可比擬的優越性。它能夠提高學生學習的積極性，提高學生的自學能力以及合作交流的能力；它打破了學科之間的界限，注重學科之間以及學校與社會之間的聯系性。通過教師的啟發引導，案例教學也能夠起到提高學生分析問題、解決問題能力的作用。然而，在大數據時代，面對紛繁復雜的數據和尖端的網絡技術平臺，僅僅具有這些優越性還是遠遠不夠的。因此，在大數據理論指導下，探尋出新的有效的案例教學開發策略，進而培養出符合時代特征的優秀人才，成為當下擺在教師面前最值得深思和關注的問題。
3 大數據變革在生物學案例教學開發策略上的應用
3.1 基于大數據量，開發猜想型案例，培養學生對比分析、辨別真偽的能力
在大數據時代，人們生活在一個被數據信息包圍的世界。數據量呈指數形式增長，量大類多，并且各種數據信息的質量也是良莠不齊，真假難辨。如何快速檢索、分揀出所需要的信息，如何辨別信息的好壞真偽，成為人們高質量生活和學習的必要條件。因此，提高學生對比分析、辨別信息真偽的能力，也變得格外重要。
什么是猜想型案例呢？猜想型案例并不是指教師依據教材的相關知識，憑空臆造的案例。因為案例具有真實性的特點，隨意杜撰的“案例”便不能稱為案例，只能算是教學例子。由于現有技術尚不完善，某些微觀物體或現象還不能夠被完全展示或者解答，專家、學者便依據實驗現象或結論構想出新的模型，解釋其原理，與此同時，他們的言論也得到了一部分人的認可。猜想型案例便是依據專家、學者猜想出的新模型或言論而編寫的。傳統教學強調答案的唯一性，猜想型案例因為理論尚不完善、結論多元化，并且飽受爭議，一直以來是一線生物教師教學中的“雷區”，許多教師在教授這方面內容時，經常是一筆帶過。而在大數據時代，猜想型案例卻有著傳統案例不可比擬的優點。在課堂教學中，猜想型案例可以將不同科學家的猜想（包括已經被科學驗證為錯誤的猜想）羅列，接著進行對比分析，甚至優化，從而提高學生比較分析、對比優化、辨別真偽的能力。而這些能力正恰恰是大數據時代所更加需要培養的。
例如高中生物學必修一第二章第二節“細胞膜和細胞壁”中，介紹了目前被大多數學者接受的細胞膜模型――流動鑲嵌模型。流動鑲嵌模型到目前為止還是在大量實驗結果基礎上的比較符合科學依據的猜想。在探索細胞膜結構的過程中，科學家們還提出了許多其他猜想，諸如三明治模型、單位膜模型、晶格模型、板塊鑲嵌模型、脂筏模型等，其中有些已經被證實為錯誤的猜想。教師在講授這節課的時候，完全可以將幾種模型的作用機制編寫成案例材料，簡單提供一些背景知識，讓學生對幾種模型是否符合科學依據的情況進行對比分析，引導學生自主判斷哪種模型是優勢模型。即使最后學生不認可流動鑲嵌模型，而認可其他模型也沒有關系，關鍵是在這過程中培養學生的能力。
3.2 基于現代化的網絡技術，開發主題型案例，實現學生的個性化培養
由于大數據時代云技術以及網絡平臺的發展，教師完全可以根據網絡課程中學生的點擊次數、時間長短、瀏覽次數、停頓、內容正誤甚至表情變化等內容來判別學生的學習情況，有針對性地講解內容，將學生的綜合水平與全體學生進行對比，制定個性化的培養方案。個性化培養是大數據時代的整體趨勢。
研究發現，案例教學效果的好與壞，主要取決于案例題材的選擇是否恰當。學生對于案例題材的偏好是由案例題材的科學性、知識性、新穎性、興奮性四個特點組成。案例題材的科學性以及知識性是必備條件，一般案例都具有這兩個特點。在常規的課堂教學中，一個班的學生運用同一個案例，而每個學生個體知識廣度不同，興趣視角也不同，這就使得案例題材新穎性以及興奮性的特點很難得以實現。在大數據時代，網絡平臺可以很好地解決這個問題?，F在，許多網絡平臺可以根據個人平時的瀏覽足跡發現個人的愛好點，進而推選出相關的內容供其瀏覽。同樣的，網絡學習平臺也可以通過這種方式發現學生的個人愛好點。教師需要做的是開發符合不同學生口味的不同主題案例，并將它們運用到網絡教學當中，供網絡學習平臺推選，從而滿足案例的新穎性、興奮性特點，調動學生的積極性，達到最優的教學效果，實現學生的個性化培養。
3.3 基于相關性原理，開發相關性案例，培養學生知識遷移的能力
在傳統的案例教學中，教師也追求運用知識遷移的方法來達到預設的教學效果，但這種知識遷移是基于結果上的遷移，不利于學生的認知發展。傳統的案例教學遵循著“提出案例――設置問題――討論解決――得出結論――拓展升華”的步驟，在得出結論之后，將結論或者原理遷移到其他的案例之中，便算是實現了知識的相關遷移，學生們習慣了先得出結論或者答案，再將結論應用到其他案例中。這種方式與其說是知識的遷移，不如說成知識的運用。然而在大數據時代，依據相關性原理，我們需要的是基于案例自身的遷移，基于案例產生的價值而導致的遷移。這就需要教師從案例自身尋找價值的相關性，在不得出結論的前提下實現知識的真正遷移。
為更好地闡述觀點，筆者在這里舉一個運用相關性原理進行遷移的例子。高中生物學必修二的第一章主要講述了孟德爾的兩個遺傳定律：基因的分離定律和基因的自由組合定律。大多數教師在教授“基因的分離定律”這一節時，會通過生物學史內容進行案例教學：運用資料提出問題，重現孟德爾的實驗結果，針對實驗結果提出假說，通過測交法驗證假說，最后得出結論。再運用同樣的方法進行“基因的自由組合定律”的教學。其實這兩個定律之間存在著極大的相關性，維系它們的就是假說演繹法。也就是說孟德爾在研究這兩個定律時，運用了同樣的實驗方法。這對生物教師有什么啟示呢？生物教師在進行課堂教學時，完全可以在學生了解了第一個定律的實驗過程之后，在不講解實驗方法、不得出結論的情況下，緊接著拋出第二個定律的實驗問題，讓學生依據兩個實驗之間的相關性，自主設計實驗過程，提出假說，提出測交方法，真正實現以案例為依據而進行的知識遷移。需要注意的是，傳統案例教學的課堂組織方式尚不完善，更何況基于大數據理論的案例教學，廣大一線教師在嘗試的過程中要注意引導，積極啟發，耐得住性子才能得出成果。
4 結語
基礎教育課程改革已經進入深水區。大數據時代的到來無疑會給改革注入了一股新的力量，也會為改革提供一個新的思路和方向。但是新的未必是好的，我們要牢記魯迅的警告，對一切理論，不能再走同意――解釋――宣傳――做戲的老路，教那些連自己也不相信的知識。取其精華，去其糟粕，才是改革的王道。在接受大數據理論的同時，教師也應該尋找理論中適用于教育的內容，依據這些內容做出相應的變革，從而構建教學的新生態系統。
參考文獻：
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