数据工程以标准化结构提供数据，确保零数据重复和对所有数据块的正确评估。通过数据工程，数据变得更加可靠，并且数据传输以可接受的延迟完成。

物联网（IoT）应用的数据工程

目前，科技界正围绕着Threads的不断更新而议论纷纷——Threads是最新的社交媒体平台，也是Twitter的新兴竞争对手。Threads于2023年7月6日推出，拥有超过2360万活跃用户，开辟了一种通过文本分享更新的新方式。随着互联网对这款新应用的欢迎，讨论再次转向海量数据生产、维护和物联网数据工程。

据Statista预测，到2030年，物联网设备的数量预计将超过290亿台。拥有超过1亿台联网物联网设备的主要行业包括交通运输和存储、蒸汽和空调、电力、天然气、政府等。无论是用于工业设施还是住宅环境，这些设备都会产生大量数据。随后，对这些数据进行进一步的分析和分离。

这就是数据工程发挥作用的地方！

什么是数据工程？

数据工程以标准化结构提供数据，确保零数据重复和对所有数据块的正确评估。通过数据工程，数据变得更加可靠，并且数据传输以可接受的延迟完成。

对于中型企业和大型企业而言，数据处理是一个大问题。经验丰富且高度专业的数据科学家构建强大的数据管道，并与软件工程师和数据工程师合作，使数据可访问、配置数据库、转换数据和优化数据系统。

根据Burning Glass Nova平台的研究，2016年数据工程师的需求急剧上升。随着数据在物联网中的应用逐渐增加，企业期待在数据提取和分发方面投入更多。

物联网数据工程的范围是什么？

随着物联网设备的使用越来越多，数据工程可以改善决策，并增强客户关系、供应链管理和目标营销。除此之外，以下是数据工程的一些最重要的使用方式：

将数据从一种格式转换为另一种格式清理数据并标准化汇总并合并数据

物联网数据的见解如何帮助企业？

当企业将机器学习与数据工程结合使用时，可以将物联网数据转化为有价值的业务见解。从大规模构建和分析数据到实施直观的仪表板——数据工程彻底改变了企业的数据使用方式。

物联网数据工程如何帮助大中型企业？

有许多机构提供与物联网应用相关的服务。这些主要包括与预测分析相关的分析服务、工程服务和解决方案。

在讨论服务范围时，有必要提及物联网服务分为四个不同的部分：分析、咨询、实施和支持。

1、分析：

通过分析，企业可以转换物联网中的复杂数据并生成有见解的信息，包括全面的数据分析。此后，企业开始制作详细的仪表板，并使用人工智能或机器语言来实现预测分析。

2、咨询：

当企业使用物联网设备时，找出所有技术故障的根源变得至关重要。专家企业提供深入的解决方案，分析问题的根源，并评估不同的物联网框架和平台。

3、实施：

与品牌携手加速收入增长的企业，为物联网应用提供端到端的可定制解决方案。这一过程从了解架构设计和开发MVP/PoC实施概念、生产部署、适当维护和持续支持开始。

4、支持：

从物联网数据中获得见解后，企业需要持续监控其基础设施，因此需要可靠的机构来收集支持服务。这包括自动化、管理、云基础设施优化等。

物联网数据工程面临的挑战是什么?

数据量和速度的巨大有时可能令人难以承受。需要强大的基础设施和数据处理系统来处理不断流动的数据。

物联网数据有各种格式。可以是结构化的、半结构化的和非结构化的。通过开发独特的策略和技术，数据科学家可以将数据源转换为合适的格式以进行正确的数据分析。

当受到网络中断、传感器故障等威胁时，数据质量和可靠性往往会受到质疑。在这种情况下，数据清理和验证过程对于消除错误或数据管理不当的范围至关重要。

当今世界，数据安全和隐私问题备受关注。因此，必须采取适当的安全措施，防止敏感信息泄露。

总结

预计到2025年，全球数据工程服务市场将扩大到873.7亿美元，复合年增长率从2020年的395亿美元增长到17.6%。因此，数据集成和融合可以改善决策、优化流程和系统，并有助于实时数据处理。物联网数据工程可以利用人工智能和机器学习技术帮助物联网释放其真正的潜力。因此，各种规模、不同行业的组织和品牌都应该抓住应用数据工程的所有机会，以增强物联网设备的可能性和影响力。