物聯網仍然是一個不斷發展的技術產業，在過去的3年里，Gartner和Business Insider等市場調查機構的增長和融資預期經常被準確預測或超過。

而且，就像對以前即將到來的其他技術革命一樣，人們也毫不例外地對物聯網技術進行了大肆宣傳和炒作，然后隨之而來的是與物聯網相關的各種斗爭和挑戰。在這個物聯網應用程序開發案例的回顧中，我們將探討一些挑戰，這些挑戰使物聯網工程師、數據科學家和企業在進行產品開發以及工作和服務數字化時常常夜不能寐。

物聯網決策者面臨的壓力

很多公司認為物聯網解決方案從長遠來看會對其業務產生重大影響。因此，讓合適的人來做出由數據驅動的決策將變得至關重要。此外，從大量數據中建立、管理和提取價值需要數據科學家或工程師的專業知識，他們可以負責關鍵物聯網決策流程、計劃、執行和實現既定目標或概念驗證。

那么，阻礙或阻止數據科學家、工程師和企業采用和/或開發物聯網應用的最大挑戰是什么?

1. 預測分析

由于物聯網，預測分析已經成為公司的一種增值能力。工業物聯網和預測分析的結合對于我們進行流程優化來說可能是革命性的。它還可以在效率和成本節約方面帶來顯著進步。

然而，要實現這一點，就必須充分了解預測分析的工作原理以及如何將其應用于具體情況。因此，精心準備是必須的，而且還需要一個明確的目標，然后進行徹底的研究和規劃。此外，由于缺乏能夠充分利用預測分析的專家，這也可能成為一個挑戰，因為隨著時間推移，必須部署或操作所需的硬件來記錄數據。然后，必須應用機器學習和人工智能相結合的軟件來訓練系統識別關聯度，以便根據收集到的原始數據對失敗概率進行模擬。

2. 數據質量差

精確的數據準備是獲得高質量、高效率數據的關鍵。然而，當數據科學家開始分析數據時，無論公司的規模或類型如何，他們通常都要經歷大量雜亂的數據、傳感器錯誤或讀數缺失。

數據集成工具的應用在數據管理中至關重要。這些工具有助于自動輸入數據，從而避免手動輸入時可能出現的錯誤，例如，拼寫或印刷錯誤。使用經過生產測試的集成和物聯網優化的時間序列數據存儲服務器，用戶可以毫不費力地將數據發送到平臺，然后在平臺上可以按時間進行組織數據并根據需要應用分析。

讓利益相關方進行適當的準備是至關重要的。整個準備過程可能需要花費工程師和數據科學家的大量時間和精力

3. 安全

隨著硬件或軟件系統不斷遭到黑客攻擊或劫持，物聯網解決方案在商業中的實施既令人興奮，又讓人擔憂。

物聯網網絡安全比傳統網絡安全更具挑戰性，因為它具有更廣泛的設備功能、通信協議和標準。因此，確保物聯網安全是一項極其困難的任務。

但是，像使用VPN這樣簡單的措施有助于克服安全威脅。使用VPN最有效的方法之一是在路由器上安裝它，除了簡單的加密之外，所有連接到它的設備都會受到額外的安全保護。

4. 數據范圍太大

這是一個矛盾的挑戰——大數據可能太大而無法分析，甚至對實現既定目標也是有害的。怎么會?在預測分析中，有必要了解哪些數據與您的目標相關，哪些數據與您的目標無關。由于數據太多，數據科學家和工程師最終可能會被困或淹沒在數據中。高偏差和不能很好地結合，會阻礙他們開發高質量的預測模型。這可能會導致更糟糕的后果，例如，基于錯誤解讀、異常或錯誤的數據和決策的曲解。

5. 數據訪問

數據的完整性是數據科學家和應用工程師面臨的挑戰。誰能訪問數據?誰擁有它?他們將如何訪問數據?這些問題對承擔開發任務的專業人員來說是一個真正令人頭痛的問題。數據共享的頻率需要嚴格管理，因為數據的性質各不相同，從而產生了永無止境的用戶安全管理挑戰。

6. 物聯網技能差距

TEKsystems的調查顯示，45%的企業很難找到物聯網及其安全專業人員。Immarsat采訪了來自大公司的500名高級信息技術專業人員，發現46%的受訪者缺乏分析和數據科學方面的經驗。這種技能差距給愿意將物聯網和人工智能納入其決策過程的企業帶來了障礙。

總結

由于物聯網仍處于開發和采用的早期階段，因此需要一段時間才能找到克服物聯網挑戰的方法。但是，在物聯網應用開發平臺的幫助下，對于希望并開始物聯網解決方案開發和采用的工程師、數據科學家和企業來說，物聯網啟用和數字化可能不會那么可怕。