Электронная пошта: anwenqq2690502116@gmail.com
Інжынерынг дадзеных для Інтэрнэту рэчаў (IoT) прыкладанняў. There's a lot of buzz in the tech world around the constant update of Threads, найноўшая платформа сацыяльных сетак і новы канкурэнт Twitter.
Інжынерынг дадзеных для Інтэрнэту рэчаў (IoT) прыкладанняў
Запушчаны ў ліп 6, 2023, з над 23.6 мільёнаў актыўных карыстальнікаў, Threads адкрывае новы спосаб абмену абнаўленнямі праз тэкст. Дзякуючы папулярнасці гэтага новага прыкладання ў Інтэрнэце, дыскусія зноў перайшла да масавай вытворчасці дадзеных, абслугоўванне, і распрацоўка дадзеных IoT.
абсталяванне для IOT - датчыкі - Праекты інжынірынгу дадзеных iot
Statista прагназуе, што чакаецца, што колькасць прылад IoT перавысіць 29 мільярд на 2030. Асноўныя галіны з больш чым 100 мільёны падлучаных прылад IoT ўключаюць транспарціроўку і захоўванне, пара і кандыцыянер, электрычнасць, прыродны газ, ўрад, і больш. Незалежна ад таго, выкарыстоўваецца ў прамысловых памяшканнях або ў жылых памяшканнях, гэтыя прылады генеруюць вялікія аб'ёмы дадзеных. Затым гэтыя дадзеныя дадаткова аналізуюцца і ізалююцца.
Інжынерынг дадзеных для Інтэрнэту рэчаў (IoT) прыкладанняў
Тут у гульню ўступае інжынерыя дадзеных!
Што такое Data Engineering?
Інжынірынг дадзеных забяспечвае дадзеныя ў стандартызаванай структуры, забеспячэнне нулявога дубліравання даных і належная ацэнка ўсіх блокаў даных. З інжынерыяй дадзеных, дадзеныя становяцца больш надзейнымі, а перадача даных завяршаецца з прымальнымі затрымкамі.
Апрацоўка дадзеных з'яўляецца вялікай праблемай для сярэдняга бізнесу і буйных прадпрыемстваў. Дасведчаныя і вузкаспецыялізаваныя навукоўцы па апрацоўцы дадзеных ствараюць надзейныя канвееры даных і працуюць з інжынерамі-праграмістамі і інжынерамі па апрацоўцы даных, каб зрабіць даныя даступнымі, наладзіць базы дадзеных, пераўтвараць дадзеныя, і аптымізаваць сістэмы перадачы дадзеных.
Паводле даследаванняў на платформе Burning Glass Nova, попыт на інжынераў па апрацоўцы дадзеных рэзка вырас 2016. Паколькі выкарыстанне даных у IoT павялічваецца, прадпрыемствы разлічваюць інвеставаць больш у выманне і распаўсюджванне даных.
Які аб'ём распрацоўкі дадзеных IoT?
З павелічэннем выкарыстання прылад IoT, інжынірынг дадзеных можа палепшыць прыняцце рашэнняў і палепшыць адносіны з кліентамі, кіраванне ланцужкамі паставак, і мэтавай маркетынг.
iot апаратных кампаній
У дадатак да гэтага, вось некаторыя з найбольш важных спосабаў выкарыстання інжынерыі дадзеных:
Пераўтварэнне даных з аднаго фармату ў іншы, ачысціць дадзеныя, стандартызаваць, абагульніць, і аб'яднаць дадзеныя
Як інфармацыя з даных IoT можа дапамагчы бізнесу?
Калі прадпрыемствы выкарыстоўваюць машыннае навучанне ў спалучэнні з інжынерыяй дадзеных, Даныя IoT можна ператварыць у каштоўную інфармацыю для бізнесу. Ад стварэння і аналізу даных у маштабе да ўкаранення інтуітыўна зразумелых прыборных панэляў - распрацоўка даных зрабіла рэвалюцыю ў тым, як кампаніі выкарыстоўваюць даныя.
гэта праект - Інжынерынг дадзеных IoT - датчык
Як распрацоўка дадзеных IoT можа дапамагчы сярэднім і буйным прадпрыемствам?
Ёсць шмат устаноў, якія прапануюць паслугі, звязаныя з праграмамі IoT. У першую чаргу да іх адносяцца аналітычныя сэрвісы, інжынерныя паслугі, і рашэнні, звязаныя з прагнастычнай аналітыкай.
прыклады праектаў iot
Пры абмеркаванні аб'ёму паслуг, неабходна адзначыць, што паслугі IoT падзелены на чатыры розныя раздзелы: аналіз, кансалтынг, рэалізацыя і падтрымка.
1. Аналіз:
Праз аналітыку, прадпрыемствы могуць трансфармаваць складаныя даныя ў IoT і ствараць глыбокую інфармацыю, уключаючы комплексны аналіз дадзеных. З таго часу, кампаніі пачалі ствараць падрабязныя прыборныя панэлі і выкарыстоўваць штучны інтэлект або машынную мову для прагназавання аналітыкі.
2. Кансультацыя:
Калі прадпрыемствы выкарыстоўваюць прылады IoT, вельмі важна знайсці крыніцу ўсіх тэхнічных збояў. Экспертныя прадпрыемствы прапануюць глыбокія рашэнні, аналізаваць першапрычыну праблем, і ацаніць розныя фрэймворкі і платформы IoT.
3. Рэалізацыя:
Кампаніі, якія супрацоўнічаюць з брэндамі, каб паскорыць рост даходаў з дапамогай комплексных наладжвальных рашэнняў для прыкладанняў IoT. Працэс пачынаецца з разумення канцэпцыі праектавання архітэктуры і распрацоўкі MVP/PoC, разгортванне вытворчасці, адпаведнае абслугоўванне, і пастаянная падтрымка.
4. Падтрымка:
Пасля атрымання разумення з даных IoT, прадпрыемствы павінны пастаянна сачыць за сваёй інфраструктурай, таму ім патрэбна надзейнае агенцтва для збору паслуг падтрымкі. Гэта ўключае ў сябе аўтаматызацыю, кіравання, аптымізацыя хмарнай інфраструктуры, і больш.
Якія праблемы IoT інжынерыі дадзеных?
Велізарны аб'ём і хуткасць даных часам могуць быць надзвычайнымі. Для апрацоўкі пастаяннага патоку даных неабходны надзейная інфраструктура і сістэмы апрацоўкі даных.
Даныя IoT пастаўляюцца ў розных фарматах. Можна структураваць, полуструктурированный, і неструктураваных. Распрацоўваючы унікальныя стратэгіі і метады, навукоўцы па дадзеных могуць трансфармаваць крыніцы даных у прыдатныя фарматы для належнага аналізу даных.
Прыкладанні IoT - воблачная платформа iot
Якасць і надзейнасць даных часта ставяцца пад сумнеў, калі пагражаюць збоі ў сетцы, няспраўнасці датчыка, і больш. У гэтым выпадку, працэс ачысткі і праверкі дадзеных мае вырашальнае значэнне для ліквідацыі колькасці памылак або няправільнага кіравання дадзенымі.
In today's world, пытанні бяспекі і канфідэнцыяльнасці дадзеных выклікаюць вялікую заклапочанасць. Таму, павінны быць прыняты адпаведныя меры бяспекі, каб прадухіліць уцечку канфідэнцыйнай інфармацыі.
рэзюмэ
Чакаецца, што глабальны рынак паслуг па распрацоўцы дадзеных пашырыцца $87.37 мільярд на 2025, расце з CAGR $39.5 мільярд у 2020 каб 17.6%. У выніку, інтэграцыя і зліццё дадзеных можа палепшыць працэс прыняцця рашэнняў, аптымізаваць працэсы і сістэмы, і садзейнічаць апрацоўцы дадзеных у рэжыме рэальнага часу.
Інжынерынг дадзеных IoT
Інжынерынг даных IoT можа выкарыстоўваць метады штучнага інтэлекту і машыннага навучання, каб дапамагчы IoT раскрыць свой сапраўдны патэнцыял. Таму, арганізацыі і брэнды ўсіх памераў і галін павінны выкарыстоўваць усе магчымасці для прымянення інжынерыі дадзеных для пашырэння магчымасцей і ўплыву прылады IoT.
