工程物联网数据是敏捷，聪明和有价值的

物联网数据洪水

各种规模的组织越来越迫切需要组织不同的数据，这些数据可用于提高运营效率，提高客户服务和收集宝贵的业务见解。这需要对所有数据的整体视图，无论是源和任何形式的方式，无论是操作数据，与客户相关的SaaS数据，大量社交媒体和机器数据，还是非结构化的数据，例如联系人，电子邮件和网络日志。

存储和维护数据的成本和复杂性的上升是推动对新的创新技术的需求。但这不仅仅是存储和组织的问题。互连的设备，机器和事物创建了往返于集中式网关的高交易数据，其中大部分需要智能计算以进行概率和分析。当今的企业需要高级数据工程功能，以使其数据更加聪明，更有价值。

例如，考虑物联网中的连接汽车。道路上的每辆连接的车辆都将传输和接收各种分析数据 - 系统诊断，位置信息，交通导航等 - 可以用于从维护计划和路边援助服务到自动驾驶的所有内容。这种方案构成了接收，管理和计算各种类型的高交易数据的挑战。

推动业务见解

通信解决方案提供商Comtech电信开发连接汽车的基于位置的服务系统，提供车内用户界面和导航图以及管理数据聚合平台。发送到聚合网关的分析数据范围从需要实时操作（例如位置和路由导航）到较低的优先级数据，例如提醒以安排例程维护。

当然，要使用任何数据，它都需要进行汇总，分析，分类和共享，无论是内部含义在企业内部还是与第三方合作。如果没有计算资源的帮助，几乎不可能用大量的交易数据执行所有这些任务。数据工程促进并启用执行数据计算功能所需的功能，例如概率和分析。

良好的行为建模

例如，假设驾驶者已经与AAA这样的公司订婚或紧急的路边援助服务。用于汽车导航系统的位置信息也可以与路边援助公司共享。但是，让我们假设汽车破裂，并且不再传输其位置。预测算法可以通过分析车辆的最后一个已知位置以及与驾驶者的日常驾驶行为相关的历史数据来帮助路边服务查明驾驶员当前位置。

同样，有些保险公司正在使用已连接的汽车数据同样，为驾驶员提供机会选择加入该程序，该程序跟踪驾驶行为以换取安全驾驶折扣。一些消费者可能会担心共享此级别的个人数据，因此数据安全可能成为一个问题 - 就像其他许多类型的物联网数据一样。

有关数据安全性的问题只是设计强大的数据聚合和物联网分析平台所需的数据工程过程的一个方面。我与数据工程师合作，他们建立了复杂的数据集成和分析模型，测试他们对于非常高的数据获取率。想象一下道路上数十万辆汽车，每天每天每秒汇总数据！这个庞大的规模需要测试程序，以模拟数百万个连接的设备。

除了数据科学之外，数据工程还可以设计和开发集成系统，该系统不仅使用数据分析，还可以使用预测分析和机器学习，对数据进行建模并通过实时数据（例如流量条件）进行增强。结果，您的物联网数据的敏捷性和准确性随着时间的推移而增长，以及业务价值。从简化和简化数据系统中，运营其不同数据的智能企业可以从中获得很多收益，从而降低了所有权的复杂性和成本，同时引发了创新的新业务模型并解锁了推动竞争优势的宝贵业务洞察力。

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