目前,技術界正圍繞著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。隨著互聯網對這款新應用的歡迎，討論再次轉向了龐大的數據生產、維護和物聯網數據工程。
根據Statista的數據，物聯網設備的數量預計將在2030年超過290億。連接物聯網設備超過1億臺的主要行業(yè)包括交通運輸和存儲、蒸汽和空調、電力、天然氣、政府等。無論是用于工業(yè)設施還是住宅環(huán)境，這些設備都會產生大量數據。隨后，對這些數據進行進一步的分析和分離。
這就是數據工程的用武之地!
什么是數據工程?
數據工程以標準化的結構交付數據，確保零數據重復和對所有數據塊的正確評估。通過數據工程，數據變得更加可靠，并且數據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，數據處理是一個大問題。經驗豐富且高度專業(yè)的數據科學家構建強大的數據管道，并與軟件工程師和數據工程師合作，使數據可訪問，配置數據庫，轉換數據和優(yōu)化數據系統。
根據Burning Glass Nova平臺進行的研究，2016年對數據工程師的需求急劇上升。隨著數據在物聯網中的應用逐漸增加，企業(yè)期望在數據提取和分發(fā)方面投入更多資金。
物聯網數據工程的范圍是什么?
隨著物聯網設備的使用越來越多，數據工程改善了決策，也增強了客戶關系，供應鏈管理和目標營銷。除此之外，這里有一些數據工程可以使用的最重要的方法:
將數據從一種格式轉換為另一種格式
清理數據并使其標準化
總結和合并數據
物聯網數據的見解如何幫助企業(yè)?
當企業(yè)將機器學習與數據工程結合使用時，可以把數據轉化為有價值的商業(yè)見解。從大規(guī)模構建和分析數據到實現直觀的儀表板，數據工程徹底改變了企業(yè)的數據使用方式。
數據工程如何幫助中大企業(yè)?
有許多機構提供與物聯網應用相關的服務。這些主要包括分析服務、工程服務和與預測分析相關的解決方案。
在討論服務范圍時，值得一提的是，物聯網服務屬于四個不同的類別，即分析、咨詢、實施和支持。
1. 分析
在分析技術下，企業(yè)可以在物聯網中轉換復雜的數據，并產生有見解的信息，包括全面的數據分析。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預測分析。
2. 咨詢
當企業(yè)使用物聯網設備時，找出所有技術故障的根源變得至關重要。專家企業(yè)提供深入的解決方案，分析問題的根源，評估不同的物聯網框架和平臺。
3. 實施
那些與品牌攜手合作以提高收入的企業(yè)，為物聯網應用提供端到端的可定制解決方案。這個過程從了解架構設計和開發(fā)MVP/PoC實施的概念開始，產品推出，適當的維護和持續(xù)的支持。
4. 支持
在從物聯網數據中獲得見解后，企業(yè)需要持續(xù)監(jiān)控其基礎設施，因此，需要可靠的機構來收集支持服務。這包括自動化、管理、云基礎設施優(yōu)化等。
物聯網數據工程的挑戰(zhàn)是什么?
龐大的數據量和速度有時會讓人難以承受。需要強大的基礎設施和健壯的數據處理系統來處理不斷流動的數據。
物聯網數據有各種格式。其可以是結構化、半結構化和非結構化的。通過開發(fā)獨特的策略和技術，數據科學家可以將數據源轉換為合適的格式，以進行適當的數據分析。
當受到網絡中斷、傳感器故障等威脅時，數據質量和可靠性往往會受到質疑。在這種情況下，數據清理和驗證過程對于消除錯誤或數據管理不當的范圍至關重要。
在當今世界，數據安全和隱私問題備受關注。因此，必須采取適當的安全措施，防止敏感信息泄露。
到2025年，全球數據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，數據集成和融合可以改善決策，優(yōu)化流程和系統，并有助于實時數據處理。物聯網數據工程可以通過利用人工智能和機器學習技術幫助物聯網釋放其真正的潛力。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據工程的所有機會，以增強物聯網設備的可能性和影響。
