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，也是Twitter的新興競爭對手。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。隨著互聯網對這款新應用的歡迎，討論再次轉向海量數據生產、維護和物聯網數據工程。

       據Statista預測，到2030年，物聯網設備的數量預計將超過290億臺。擁有超過1億臺聯網物聯網設備的主要行業包括交通運輸和存儲、蒸汽和空調、電力、天然氣、政府等。無論是用于工業設施還是住宅環境，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。

       這就是數據工程發揮作用的地方！

什么是數據工程？

       數據工程以標準化結構提供數據，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，并且數據傳輸以可接受的延遲完成。

       對于中型企業和大型企業而言，數據處理是一個大問題。經驗豐富且高度專業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、轉換數據和優化數據系統。

       根據Burning Glass Nova平臺的研究，2016年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，企業期待在數據提取和分發方面投入更多。

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，數據工程可以改善決策，并增強客戶關系、供應鏈管理和目標營銷。除此之外，以下是數據工程的一些最重要的使用方式：

       將數據從一種格式轉換為另一種格式清理數據并標準化匯總并合并數據

物聯網數據的見解如何幫助企業？

       當企業將機器學習與數據工程結合使用時，可以將物聯網數據轉化為有價值的業務見解。從大規模構建和分析數據到實施直觀的儀表板——數據工程徹底改變了企業的數據使用方式。

       物聯網數據工程如何幫助大中型企業？

       有許多機構提供與物聯網應用相關的服務。這些主要包括與預測分析相關的分析服務、工程服務和解決方案。

       在討論服務范圍時，有必要提及物聯網服務分為四個不同的部分：分析、咨詢、實施和支持。

1、分析：

       通過分析，企業可以轉換物聯網中的復雜數據并生成有見解的信息，包括全面的數據分析。此后，企業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。專家企業提供深入的解決方案，分析問題的根源，并評估不同的物聯網框架和平臺。

3、實施：

       與品牌攜手加速收入增長的企業，為物聯網應用提供端到端的可定制解決方案。這一過程從了解架構設計和開發MVP/PoC實施概念、生產部署、適當維護和持續支持開始。

4、支持：

       從物聯網數據中獲得見解后，企業需要持續監控其基礎設施，因此需要可靠的機構來收集支持服務。這包括自動化、管理、云基礎設施優化等。

物聯網數據工程面臨的挑戰是什么?

       數據量和速度的巨大有時可能令人難以承受。需要強大的基礎設施和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。可以是結構化的、半結構化的和非結構化的。通過開發獨特的策略和技術，數據科學家可以將數據源轉換為合適的格式以進行正確的數據分析。

       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。

       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。

總結

       預計到2025年，全球數據工程服務市場將擴大到873.7億美元，復合年增長率從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，各種規模、不同行業的組織和品牌都應該抓住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力。