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什么是数据工程?数据工程以标准化的结构交付数据，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，并且数据交付以可接受的延迟完成。对于中型公司和大型企业而言，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平台进行的研究，2016年对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，企业期望在数据提取和分发方面投入更多资金。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，数据工程改善了决策，也增强了客户关系，供应链管理和目标营销。除此之外，这里有一些数据工程可以使用的最重要的方法:
将数据从一种格式转换为另一种格式清理数据并使其标准化总结和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，可以把数据转化为有价值的商业见解。从大规模构建和分析数据到实现直观的仪表板，数据工程彻底改变了企业的数据使用方式。数据工程如何帮助中大企业?有许多机构提供与物联网应用相关的服务。这些主要包括分析服务、工程服务和与预测分析相关的解决方案。在讨论服务范围时，值得一提的是，物联网服务属于四个不同的类别，即分析、咨询、实施和支持。1. 分析在分析技术下，企业可以在物联网中转换复杂的数据，并产生有见解的信息，包括全面的数据分析。在此之后，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，评估不同的物联网框架和平台。3. 实施那些与品牌携手合作以提高收入的企业，为物联网应用提供端到端的可定制解决方案。这个过程从了解架构设计和开发MVP/PoC实施的概念开始，产品推出，适当的维护和持续的支持。4. 支持在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。物联网数据工程的挑战是什么?庞大的数据量和速度有时会让人难以承受。需要强大的基础设施和健壮的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。其可以是结构化、半结构化和非结构化的。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，以进行适当的数据分析。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。在当今世界，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。到2025年，全球数据工程服务市场预计将扩大到873.7亿美元，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通过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，各种规模和属于不同行业的组织和品牌应该拥抱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。
关键词：
质检
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