文章圖文轉(zhuǎn)載來源《千家網(wǎng)》
目前,技術(shù)界正圍繞著Threads的不斷更新而議論紛紛。Threads于2023年7月6日推出，擁有2360多萬活躍用戶，開辟了一種通過文本分享更新的新方式。隨著互聯(lián)網(wǎng)對這款新應用的歡迎，討論再次轉(zhuǎn)向了龐大的數(shù)據(jù)生產(chǎn)、維護和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程。
根據(jù)Statista的數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量預計將在2030年超過290億。連接物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備超過1億臺的主要行業(yè)包括交通運輸和存儲、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)備都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。隨后，對這些數(shù)據(jù)進行進一步的分析和分離。
這就是數(shù)據(jù)工程的用武之地!
什么是數(shù)據(jù)工程?
數(shù)據(jù)工程以標準化的結(jié)構(gòu)交付數(shù)據(jù)，確保零數(shù)據(jù)重復和對所有數(shù)據(jù)塊的正確評估。通過數(shù)據(jù)工程，數(shù)據(jù)變得更加可靠，并且數(shù)據(jù)交付以可接受的延遲完成。
對于中型公司和大型企業(yè)而言，數(shù)據(jù)處理是一個大問題。經(jīng)驗豐富且高度專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家構(gòu)建強大的數(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平臺進行的研究，2016年對數(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)中的應用逐漸增加，企業(yè)期望在數(shù)據(jù)提取和分發(fā)方面投入更多資金。
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)工程改善了決策，也增強了客戶關(guān)系，供應鏈管理和目標營銷。除此之外，這里有一些數(shù)據(jù)工程可以使用的最重要的方法:
· 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)并使其標準化
· 總結(jié)和合并數(shù)據(jù)
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的見解如何幫助企業(yè)?
當企業(yè)將機器學習與數(shù)據(jù)工程結(jié)合使用時，可以把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的商業(yè)見解。從大規(guī)模構(gòu)建和分析數(shù)據(jù)到實現(xiàn)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。
數(shù)據(jù)工程如何幫助中大企業(yè)?
有許多機構(gòu)提供與物聯(lián)網(wǎng)應用相關(guān)的服務。這些主要包括分析服務、工程服務和與預測分析相關(guān)的解決方案。
在討論服務范圍時，值得一提的是，物聯(lián)網(wǎng)服務屬于四個不同的類別，即分析、咨詢、實施和支持。
1. 分析
在分析技術(shù)下，企業(yè)可以在物聯(lián)網(wǎng)中轉(zhuǎn)換復雜的數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生有見解的信息，包括全面的數(shù)據(jù)分析。在此之后，企業(yè)開始制作詳細的儀表板，并使用人工智能或機器語言來實現(xiàn)預測分析。
2. 咨詢
當企業(yè)使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備時，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，評估不同的物聯(lián)網(wǎng)框架和平臺。
3. 實施
那些與品牌攜手合作以提高收入的企業(yè)，為物聯(lián)網(wǎng)應用提供端到端的可定制解決方案。這個過程從了解架構(gòu)設(shè)計和開發(fā)MVP/PoC實施的概念開始，產(chǎn)品推出，適當?shù)木S護和持續(xù)的支持。
4. 支持
在從物聯(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，需要可靠的機構(gòu)來收集支持服務。這包括自動化、管理、云基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化等。
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程的挑戰(zhàn)是什么?
龐大的數(shù)據(jù)量和速度有時會讓人難以承受。需要強大的基礎(chǔ)設(shè)施和健壯的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)來處理不斷流動的數(shù)據(jù)。
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有各種格式。其可以是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的。通過開發(fā)獨特的策略和技術(shù)，數(shù)據(jù)科學家可以將數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換為合適的格式，以進行適當?shù)臄?shù)據(jù)分析。
當受到網(wǎng)絡(luò)中斷、傳感器故障等威脅時，數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性往往會受到質(zhì)疑。在這種情況下，數(shù)據(jù)清理和驗證過程對于消除錯誤或數(shù)據(jù)管理不當?shù)姆秶陵P(guān)重要。
在當今世界，數(shù)據(jù)安全和隱私問題備受關(guān)注。因此，必須采取適當?shù)陌踩胧乐姑舾行畔⑿孤丁?/span>
到2025年，全球數(shù)據(jù)工程服務市場預計將擴大到873.7億美元，從2020年的395億美元增長到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)，并有助于實時數(shù)據(jù)處理。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程可以通過利用人工智能和機器學習技術(shù)幫助物聯(lián)網(wǎng)釋放其真正的潛力。因此，各種規(guī)模和屬于不同行業(yè)的組織和品牌應該擁抱應用數(shù)據(jù)工程的所有機會，以增強物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的可能性和影響。
