物聯(lián)卡（）：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展的過程中，其熱度一直在上升。面對的困難和不斷出現(xiàn)的問題也成為了物聯(lián)網(wǎng)工程師、數(shù)據(jù)科學家和企業(yè)在進行產(chǎn)品開發(fā)以及工作和服務數(shù)字化時常常夜不能寐的頭疼原因。

物聯(lián)網(wǎng)決策者面臨的壓力

很多公司認為物聯(lián)網(wǎng)解決方案從長遠來看會對其業(yè)務產(chǎn)生重大影響。因此，讓合適的人來做出由數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策將變得至關(guān)重要。外，從大量數(shù)據(jù)中建立、管理和提取價值需要數(shù)據(jù)科學家或工程師的專業(yè)知識，他們可以負責關(guān)鍵物聯(lián)網(wǎng)決策流程、計劃、執(zhí)行和實現(xiàn)既定目標或概念驗證。那么，阻礙或阻止數(shù)據(jù)科學家、工程師和企業(yè)采用和/或開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)應用的最大挑戰(zhàn)是什么？

物聯(lián)網(wǎng)技能差距

TEKsystems的調(diào)查顯示，45%的企業(yè)很難找到物聯(lián)網(wǎng)及其安全專業(yè)人員。

Immarsat采訪了來自大公司的500名高級信息技術(shù)專業(yè)人員，發(fā)現(xiàn)46%的受訪者缺乏分析和數(shù)據(jù)科學方面的經(jīng)驗。這種技能差距給愿意將物聯(lián)網(wǎng)和人工智能納入其決策過程的企業(yè)帶來了障礙。

數(shù)據(jù)訪問

數(shù)據(jù)的完整性是數(shù)據(jù)科學家和應用工程師面臨的挑戰(zhàn)。誰能訪問數(shù)據(jù)？誰擁有它？他們將如何訪問數(shù)據(jù)？這些問題對承擔開發(fā)任務的專業(yè)人員來說是一個真正令人頭痛的問題。

數(shù)據(jù)共享的頻率需要嚴格管理，因為數(shù)據(jù)的性質(zhì)各不相同，從而產(chǎn)生了永無止境的用戶安全管理挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)范圍太大

這是一個矛盾的挑戰(zhàn)——大數(shù)據(jù)可能太大而無法分析，甚至對實現(xiàn)既定目標也是有害的。

怎么會？在預測分析中，有必要了解哪些數(shù)據(jù)與您的目標相關(guān)，哪些數(shù)據(jù)與您的目標無關(guān)。由于數(shù)據(jù)太多，數(shù)據(jù)科學家和工程師最終可能會被困或淹沒在數(shù)據(jù)中。

高偏差和不能很好地結(jié)合，會阻礙他們開發(fā)高質(zhì)量的預測模型。這可能會導致更糟糕的后果，例如，基于錯誤解讀、異常或錯誤的數(shù)據(jù)和決策的曲解。

安全

隨著硬件或軟件系統(tǒng)不斷遭到黑客攻擊或劫持，物聯(lián)網(wǎng)解決方案在商業(yè)中的實施既令人興奮，又讓人擔憂。

物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡安全比傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全更具挑戰(zhàn)性，因為它具有更廣泛的設(shè)備功能、通信協(xié)議和標準。因此，確保物聯(lián)網(wǎng)安全是一項極其困難的任務。

但是，像使用VPN這樣簡單的措施有助于克服安全威脅。使用VPN最有效的方法之一是在路由器上安裝它，除了簡單的加密之外，所有連接到它的設(shè)備都會受到額外的安全保護。

數(shù)據(jù)質(zhì)量差

精確的數(shù)據(jù)準備是獲得高質(zhì)量、高效率數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。然而，當數(shù)據(jù)科學家開始分析數(shù)據(jù)時，無論公司的規(guī)模或類型如何，他們通常都要經(jīng)歷大量雜亂的數(shù)據(jù)、傳感器錯誤或讀數(shù)缺失。

數(shù)據(jù)集成工具的應用在數(shù)據(jù)管理中至關(guān)重要。這些工具有助于自動輸入數(shù)據(jù)，從而避免手動輸入時可能出現(xiàn)的錯誤，例如，拼寫或印刷錯誤。

使用經(jīng)過生產(chǎn)測試的集成和物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化的時間序列數(shù)據(jù)存儲服務器，用戶可以毫不費力地將數(shù)據(jù)發(fā)送到平臺，然后在平臺上可以按時間進行組織數(shù)據(jù)并根據(jù)需要應用分析。

讓利益相關(guān)方進行適當?shù)臏蕚涫侵陵P(guān)重要的。整個準備過程可能需要花費工程師和數(shù)據(jù)科學家的大量時間和精力。

預測分析

由于物聯(lián)網(wǎng)，預測分析已經(jīng)成為公司的一種增值能力。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和預測分析的結(jié)合對于我們進行流程優(yōu)化來說可能是革命性的。它還可以在效率和成本節(jié)約方面帶來顯著進步。

然而，要實現(xiàn)這一點，就必須充分了解預測分析的工作原理以及如何將其應用于具體情況。

因此，精心準備是必須的，而且還需要一個明確的目標，然后進行徹底的研究和規(guī)劃。此外，由于缺乏能夠充分利用預測分析的專家，這也可能成為一個挑戰(zhàn)。

因為隨著時間推移，必須部署或操作所需的硬件來記錄數(shù)據(jù)。然后，必須應用機器學習和人工智能相結(jié)合的軟件來訓練系統(tǒng)識別關(guān)聯(lián)度，以便根據(jù)收集到的原始數(shù)據(jù)對失敗概率進行模擬。