目前，科技界正圍繞著Threads的不斷更新而議論紛紛——Threads是最新的社交媒體平臺(tái)，也是Twitter的新興競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。Threads于2023年7月6日推出，擁有超過2360萬活躍用戶，開辟了一種通過文本分享更新的新方式。隨著互聯(lián)網(wǎng)對(duì)這款新應(yīng)用的歡迎，討論再次轉(zhuǎn)向海量數(shù)據(jù)生產(chǎn)、維護(hù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程。

       據(jù)Statista預(yù)測(cè)，到2030年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量預(yù)計(jì)將超過290億臺(tái)。擁有超過1億臺(tái)聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的主要行業(yè)包括交通運(yùn)輸和存儲(chǔ)、蒸汽和空調(diào)、電力、天然氣、政府等。無論是用于工業(yè)設(shè)施還是住宅環(huán)境，這些設(shè)備都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。隨后，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析和分離。

       這就是數(shù)據(jù)工程發(fā)揮作用的地方！

什么是數(shù)據(jù)工程？

       數(shù)據(jù)工程以標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)提供數(shù)據(jù)，確保零數(shù)據(jù)重復(fù)和對(duì)所有數(shù)據(jù)塊的正確評(píng)估。通過數(shù)據(jù)工程，數(shù)據(jù)變得更加可靠，并且數(shù)據(jù)傳輸以可接受的延遲完成。

       對(duì)于中型企業(yè)和大型企業(yè)而言，數(shù)據(jù)處理是一個(gè)大問題。經(jīng)驗(yàn)豐富且高度專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管道，并與軟件工程師和數(shù)據(jù)工程師合作，使數(shù)據(jù)可訪問、配置數(shù)據(jù)庫、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和優(yōu)化數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

       根據(jù)Burning Glass Nova平臺(tái)的研究，2016年數(shù)據(jù)工程師的需求急劇上升。隨著數(shù)據(jù)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用逐漸增加，企業(yè)期待在數(shù)據(jù)提取和分發(fā)方面投入更多。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程的范圍是什么？

       隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的使用越來越多，數(shù)據(jù)工程可以改善決策，并增強(qiáng)客戶關(guān)系、供應(yīng)鏈管理和目標(biāo)營(yíng)銷。除此之外，以下是數(shù)據(jù)工程的一些最重要的使用方式：

       將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式清理數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化匯總并合并數(shù)據(jù)

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的見解如何幫助企業(yè)？

       當(dāng)企業(yè)將機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)工程結(jié)合使用時(shí)，可以將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的業(yè)務(wù)見解。從大規(guī)模構(gòu)建和分析數(shù)據(jù)到實(shí)施直觀的儀表板——數(shù)據(jù)工程徹底改變了企業(yè)的數(shù)據(jù)使用方式。

       物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程如何幫助大中型企業(yè)？

       有許多機(jī)構(gòu)提供與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用相關(guān)的服務(wù)。這些主要包括與預(yù)測(cè)分析相關(guān)的分析服務(wù)、工程服務(wù)和解決方案。

       在討論服務(wù)范圍時(shí)，有必要提及物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)分為四個(gè)不同的部分：分析、咨詢、實(shí)施和支持。

1、分析：

       通過分析，企業(yè)可以轉(zhuǎn)換物聯(lián)網(wǎng)中的復(fù)雜數(shù)據(jù)并生成有見解的信息，包括全面的數(shù)據(jù)分析。此后，企業(yè)開始制作詳細(xì)的儀表板，并使用人工智能或機(jī)器語言來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)分析。

2、咨詢：

       當(dāng)企業(yè)使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備時(shí)，找出所有技術(shù)故障的根源變得至關(guān)重要。專家企業(yè)提供深入的解決方案，分析問題的根源，并評(píng)估不同的物聯(lián)網(wǎng)框架和平臺(tái)。

3、實(shí)施：

       與品牌攜手加速收入增長(zhǎng)的企業(yè)，為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供端到端的可定制解決方案。這一過程從了解架構(gòu)設(shè)計(jì)和開發(fā)MVP/PoC實(shí)施概念、生產(chǎn)部署、適當(dāng)維護(hù)和持續(xù)支持開始。

4、支持：

       從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲得見解后，企業(yè)需要持續(xù)監(jiān)控其基礎(chǔ)設(shè)施，因此需要可靠的機(jī)構(gòu)來收集支持服務(wù)。這包括自動(dòng)化、管理、云基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化等。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程面臨的挑戰(zhàn)是什么?

       數(shù)據(jù)量和速度的巨大有時(shí)可能令人難以承受。需要強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)來處理不斷流動(dòng)的數(shù)據(jù)。

       物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有各種格式?？梢允墙Y(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的。通過開發(fā)獨(dú)特的策略和技術(shù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以將數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換為合適的格式以進(jìn)行正確的數(shù)據(jù)分析。

       當(dāng)受到網(wǎng)絡(luò)中斷、傳感器故障等威脅時(shí)，數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性往往會(huì)受到質(zhì)疑。在這種情況下，數(shù)據(jù)清理和驗(yàn)證過程對(duì)于消除錯(cuò)誤或數(shù)據(jù)管理不當(dāng)?shù)姆秶陵P(guān)重要。

       當(dāng)今世界，數(shù)據(jù)安全和隱私問題備受關(guān)注。因此，必須采取適當(dāng)?shù)陌踩胧?，防止敏感信息泄露?/span>

總結(jié)

       預(yù)計(jì)到2025年，全球數(shù)據(jù)工程服務(wù)市場(chǎng)將擴(kuò)大到873.7億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率從2020年的395億美元增長(zhǎng)到17.6%。因此，數(shù)據(jù)集成和融合可以改善決策、優(yōu)化流程和系統(tǒng)，并有助于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程可以利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)幫助物聯(lián)網(wǎng)釋放其真正的潛力。因此，各種規(guī)模、不同行業(yè)的組織和品牌都應(yīng)該抓住應(yīng)用數(shù)據(jù)工程的所有機(jī)會(huì)，以增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的可能性和影響力。