物联网数据科学：它是如何工作的？

物联网 (IoT) 是一项突破性的技术，它改变了商业和我们日常生活的面貌。 它已将个人转变为与智能设备相连的消费者，将企业转变为重叠的企业。

但是到底是什么呢？

物联网是指一个由相互关联、联网的智能对象组成的系统，无需人工干预即可通过无线网络收集和传输数据。

智能设备会产生大量数据，这对于渴望为客户提供最佳服务的组织来说是极好的。 唯一的问题是物联网为传统数据科学创造了太多信息。

这就是我们进入物联网数据科学的方式。

数据科学及其如何应用于物联网

数据科学最简单的定义是研究帮助我们从数据中获取价值的过程。 在物联网的情况下，数据是指由传感器、设备、应用程序和其他智能小工具创建的信息。 同时，价值意味着根据该数据预测未来趋势和结果。

例如，假设您使用健身追踪器来测量您每天的步数。 有了这些信息，数据科学可以告诉你：

•       你燃烧了多少卡路里
•       你减了多少体重
•       什么时候是你锻炼的最佳时间

但这只是数据科学实际应用的一个简单示例。 物联网是不同的，因为它是一个大容量数据生产者。 报告称，到2025年物联网设备产生的数据量预计将达到 73.1 ZB. 标准的数据科学无法处理它，所以它必须进化。 物联网帮助数据科学更上一层楼。

物联网传统科学与数据科学之间的主要区别

传统数据科学和基于物联网的数据科学之间存在很多差异，但我们只会指出几个关键区别。

物联网数据科学是动态的

数据科学的经典版本是静态的，因为它主要基于历史信息。 例如，一家公司从其客户那里收集有关他们的偏好和需求的数据。 历史数据成为帮助公司了解其未来客户的预测模型的基础。

然而，物联网改变了数据分析的动态，因为它完全是关于来自智能设备的实时传感器读数。 此信息使数据科学顾问几乎可以立即创建高度准确的评估。

在这种情况下，客户数据会不断变化和更新——这是传统数据科学无法应对的特征。 IoT 的数据科学支持持续学习，随时间发展，并改进移动中的操作流程。

物联网数据科学处理更大的数据量

数据科学随着物联网的发展而发展，因为它可以处理大量的信息。 我们不再谈论兆字节甚至千兆字节的信息。 相反，物联网的数据科学处理的是可以达到整个泽字节的海量数据。

更好的预测分析方法

物联网的数据科学是动态的，比传统数据科学更全面。 相反，它也是一种更好的预测分析方法。

得益于数据科学，企业可以创建解决方案来帮助他们降低运营成本并实现业务增长。 然而，物联网凭借其实时功能更进一步。

决策变得更加准确，帮助公司和组织发现新机会、增加销售额、改善客户体验并优化绩效。

物联网数据科学的挑战

物联网的数据科学显然具有巨大的潜力，但它并不是万能的。 物联网数据科学在成为主流之前必须克服一些挑战。 这里有四个风险突出：

数据管理和安全

物联网产生海量数据，但这也意味着有更多机会破解或泄露私人信息。 例如，如果黑客设法劫持了您的健身追踪器和医生办公室应用程序之间的连接，他们就可以访问敏感的健康记录。

隐私问题是物联网数据科学的一个主要问题。 例如，许多公司因在客户不知情或未同意的情况下泄露有关客户的敏感信息而受到批评。

缩放问题

IoT 数据科学是一个重要的工具，但用户可能难以扩展它以满足他们的需求。 每当组织想要添加新传感器或将 IoT 系统与其他软件解决方案集成时，它都可能面临重大问题和挑战。

这就是为什么必须提前为扩展项目做好准备。 您需要预先设置从软件到人员的所有内容，才能成功扩展数据科学流程。

数据分析技能

物联网的数据科学可能非常有益，但是否有足够的专业人员具备相关分析技能？ 目前，传统的数据科学顾问仍然主导着市场，因为物联网分析尚未得到广泛采用。

然而，随着越来越多的公司开始采用物联网技术，这种情况可能很快就会改变。 IoT 数据科学家将不得不培养新技能并尝试理解部署过程的特殊性。 为此，他们需要了解以下内容：

边缘计算：是尽可能靠近源头处理数据，提高性能和减少网络拥塞的做法。

计算机辅助设计：弄清楚智能设备物理设计背后的逻辑很重要。  

物联网计算框架：数据科学家还需要使用开源学习工具来掌握物联网硬件。

运营成本

物联网数据科学的另一个问题是引入全新技术的巨大成本。 对于愿意更大规模使用它的公司来说尤其如此。 我们猜测许多组织在开始实施物联网数据科学技术时将面临严重的预算限制。

底线

物联网数据科学是传统数据分析的重大升级。 它采取额外的步骤使数据科学更加稳健、强大和准确。 物联网凭借其数据生成能力使之成为可能。 

互连设备网络不断通信，为企业和组织提供大量与用户相关的信息。 数据科学家从他们的数据库中得出相关结论绰绰有余。

为 IoT 部署数据科学的过程有些挑战性，但其好处不容忽视。 在这种情况下，我们预计物联网数据科学将在未来十年成为主流。

资料来源：https://www.iotforall.com/data-science-for-iot-how-does-it-work