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行業通?。?個難點讓物聯網項目負責人睡不著覺

更新時間:2018-12-27
摘要:

  物聯網仍然是一個不斷擴張的科技行業,就像物聯網之前的其他技術革命一樣,一項新技術的快速發展和宣傳往往伴隨著各種各樣的斗爭,物聯網也不例外。本文回顧了2018年穩恒在物聯網解決方案開發部署中遇到的難點,我們總結了一下那些讓工程師、數據專家和企業負責人夜不能寐的難點。

  決策者的壓力

  很多公司相信,從長遠來看,物聯網解決方案將對他們的業務產生很大的影響。因此,擁有合適的人員來做出數據驅動的決策變得至關重要。而且,由于需要建立、管理和從該領域收集的大量數據中提取價值的專業知識,需要數據科學家或受過培訓的工程師的專業知識,他們可以負責關鍵的物聯網決策過程、計劃、執行,并實現既定的目標。

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  那么,阻礙物聯網開發的最大難點是什么?

  預測分析

  多虧了物聯網,預測分析已經成為公司的增值能力。工業物聯網和預測分析的結合可能是革命性的,就像我們現在理解過程的優化一樣。它還可以在效率和成本節約方面帶來重大進步。

  然而,要實現這一點,有必要充分掌握預測分析的工作原理,以及如何將其應用于恰當的情況。因此,認真準備是必須的;需要明確的目標,然后進行徹底的研究和規劃。而且,這可能會成為一個難點,因為缺乏能夠充分利用預測分析的專家,因為隨著時間的推移,必須部署或操縱所需的硬件來記錄數據。然后,必須使用合適的機器學習軟件和人工智能來訓練系統識別,以便能夠從收集到的原始數據中建模來分析數據中蘊藏的信息。

  而精通這些的人才在我國十分稀缺。

     數據質量差

  準確的數據是獲得高質量、高效數據的關鍵。然而,當數據科學家開始分析信息時,無論公司的規?;蝾愋腿绾?,他們通常都要經歷大量混亂的數據、傳感器錯誤或未讀取的數據。

  數據集成工具的應用是數據管理的關鍵。這些工具有助于自動化信息輸入,避免手工輸入可能出現的錯誤。例如,拼寫或排版錯誤。因此,像透傳云這樣的物聯網平臺提供了必不可少的應用技術組件,所以工程師和數據科學家在傳感器數據收集和數據管理方面不需要重新發明輪子。使用經過生產測試的集成和經過物聯網優化的時間序列數據存儲服務器,用戶可以輕松地將數據發送到平臺,在平臺上可以根據時間現實組織數據,并根據需要應用分析。

  整個準備過程可能需要很多工程師和數據科學家的時間和精力。

  網絡安全

  看來物聯網的快速增長在未來幾年不會放緩,這意味著安全必須提升議事日程。因此,隨著對硬件或軟件系統的黑客攻擊不斷,在商業中實現物聯網解決方案既令人興奮,又有些危險。

  物聯網網絡安全由于其設備能力、通信協議和標準的范圍更廣,比傳統網絡安全更具挑戰性。

  然而,像使用可靠VPN這樣簡單的措施可以幫助克服安全威脅。在路由器上安裝VPN,這樣所有連接到它的設備都受到額外安全級別的保護,而不僅僅是簡單的加密。

  數據范圍太大了

  有一個矛盾的挑戰——大數據可能太大,無法分析,甚至誤導。比如在一個智慧樓宇項目里,密布500個4G模塊,他們收集起來的數據,包括監控、消防、水電抄表、空調溫度、打卡機等數據,幾乎整個樓宇都用的4G模塊,那么收集起來的數據是海量的。怎么處理?他們在預測分析中,有必要了解哪些信息與目標相關,哪些信息與目標無關。由于信息太多,數據科學家和工程師可能最終陷入或淹沒在數據之中。高方差字段的組合和不能很好地概括可能會阻礙他們開發高質量的預測模型。它可能導致更糟糕的后果,例如,基于錯誤數據做出的決策是非??膳碌?。

  數據的可訪問性

  數據的完整性對數據科學家和應用程序工程師來說是一個挑戰。誰可以訪問數據?誰擁有它?他們將如何訪問數據?這些問題確實令人頭痛。數據共享的頻率需要嚴格管理,因為數據的性質不同,這就給用戶管理安全性帶來了無盡的挑戰。

  物聯網技術差距

  權威調查顯示,45%的企業難以找到對口的專業人才。經過對500名來自大公司的高級IT工程師的訪問,發現46%的受訪者缺乏分析和數據科學方面的經驗。這種知識鴻溝為那些愿意將物聯網和人工智能納入決策過程的企業制造了不小的困擾。

  結論

  由于物聯網仍處于開發和采用的早期階段,因此解決這個問題還需要不停的探索。但是,在物聯網應用程序開發平臺的幫助下,這個問題可能沒有那么可怕了。

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