调研机构Gartner公司高级副总裁Peter Sondergaard对人们所生活的这个时代给出一个完美的总结：“信息是21世纪的石油，而分析就是内燃机。”世界是数据驱动的，如果说几年前，麦肯锡公司正在谈论大数据可以维持企业和经济增长的方式，那么现在的话题已经转移到大数据可以影响整个社会的方式。全球每天产生2.5艾字节的数据，所有这些数据的存在自然会触发企业工作和与客户互动方式的变化。在谈论医疗保健或金融创新时，经常引用大数据，但这只是众多行业领域中的两个例子。数据革命也对企业软件开发产生了深远影响，改变了工程师的工作方式，同时又重新定义了最终用户体验。大数据和软件开发越来越紧密地联系在一起;大数据实际上已经成为不断创新的动力。数据革命带来的影响对软件工程师和用户来说都是显而易见的。

 

 

大数据的出现标志着企业软件的重生。在传统模型中，企业都围绕他们所使用的软件进行调整，这是一种普遍的做法。在最近的一项调查中，80%使用传统软件的企业高管表示，传统软件对企业的发展产生了负面影响，并且灵活性不足以适应他们不断变化的需求。与此同时，大数据使针对企业的自定义软件开发成为可能，并随之发展。专注于短暂的学习曲线和直观的界面，现代数据驱动的软件具有强大的功能，而不是挑战。企业软件开发现在推动了创新，并提高了工作场所的生产力，并为数字时代做好准备。每个企业都面临着独特的挑战，现在借助大数据，专用的企业软件可以应对这些挑战，并使工作流程实现现代化。在消除瓶颈之后，企业各个部门可以无缝协作，最大限度地利用资源，并在所有项目阶段保持敏捷性。

 

 

不断增加的数据量为工程师带来了新的挑战。如果过去数据是以Excel中的行和列的形式出现，那么现在的数据能够以许多其他形式使用，通常是非结构化的。新数据是动态的，并以多种形式出现，其中包括社交媒体帖子、位置数据或可穿戴设备的信息。为了充分利用大数据的全部功能，企业必须学习如何管理和分析多个数据流。

 

 

测试是软件开发过程中至关重要的一步，在产品发布之后，未能为其分配应有的资源可能会带来灾难性的后果，这不仅指测试错误，还需要对软件进行彻底的测试，以确保它提供了直观的用户界面，并能准确提供预期的体验。在开发生命周期中可以采用两种方法进行软件测试：

 

•左移测试：这是在开发过程的早期完成的以减少错误，并确保一切都从正确的开端开始。

 

•右移测试：这涉及软件发布之后的监视和测试，以确保产品符合标准。

 

由于数据革命的发展趋势，程序人员现在可以利用预测分析将两种测试方法结合起来。这带来许多好处。它有助于：

 

•防止生产延迟

 

•降低运营风险

 

•预测开发生命周期中的薄弱环节并尽早解决

 

•预测用户行为模式，以确保软件提供完美的用户体验

 

•及时分析并适应消费者需求。

 

传统测试具有其局限性，在许多情况下，只是进行彻底的测试是远远不够的。测试人员永远无法确定用户将如何对某个错误做出反应，或者哪些操作序列可能导致错误。这就是预测分析的用武之地。预测分析结合了人工智能、统计、机器学习、建模、挖掘和统计算法的功能，可以成功地检测用户的行为模式，并赋予工程师提前采取行动的权力。但是，尽管大数据彻底改变了开发流程，但人们仍不能忽视其带来的好处。

 

 

随着软件在现代用户的生活中的存在，工程师需要比以往任何时候都更加关注用户体验。理想的软件不再只是运行良好的软件，而是最低要求。理想的软件是能够增加价值，提供相关定制的用户体验并解决用户甚至不知道的问题的软件。像谷歌公司和Netflix公司这样的大公司已经证明，在开发过程的所有阶段实施数据驱动的方法可以帮助企业提供更好的服务。

 

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