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CPDA数据分析师培训:物联网成功所需的五个真理是什么?

来源:中国物联网  日期:2021/7/5 11:37:01   浏览次数:    我要收藏

CPDA数据分析师培训:物联网成功所需的五个真理是什么?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 /

这是关于传感器数据的愚蠢

这些传感器产生的数据是不可靠的,不愿意的,在某些情况下是彻头彻尾的欺骗,是我们关心的事件的见证,这是企业需要考虑的五个有关物联网的硬道理。

1.传感器有时会说谎

这通常令业务和物联网人员大吃一惊,他们倾向于认为,由于智能设备永远不会与合作伙伴发生争执或分散注意力,他们所记录的一切都可以被认为是完整,一致和准确的, 他说,但是如果您与维护传感器网络的硬件工程师交谈,您会发现事实并非如此,如果传感器的部署足够大,随着硬件的降级,它们收集的数据的准确性会随着时间的推移而漂移,在恶劣的环境中,例如在炎热的沙漠环境中测量温度的油田传感器,这种退化会很快发生,这些受损的传感器无法轻松更换,因为尽管传感器本身如此便宜,它们几乎是免费的,但更换传感器所造成的生产损失的成本绝对不,一种应对传感器数据随着时间推移而增加的不可靠性的方法是,用邻居的数据来证实每个传感器的数据,创建一个从相邻传感器读数的神经网络中创建虚拟传感器。

需要了解的重要一点是,需要对传感器数据进行管理,我们不能仅凭机器生成的数据就假定机器生成的数据是完整,一致和准确的。

2.传感器可以遮挡更大的画面

传感器通常位于过滤和汇总其收集的数据的机器后面,抛弃不相关的数据有充分的理由,但是有时您后来认为是多余的数据却被证明是有价值的,特别是在与其他数据组合时可以收集的信息方面,正是因为一种应用的噪声可能对另一种应用至关重要,所以至少我们需要了解在何处以及如何汇总和过滤传感器数据,在很多情况下,我们的抱负应该是尝试捕获这些原始传感器数据,并避免这种过早的总结。

3.添加传感器是最简单的部分传感器通常不会衡量您感兴趣的内容

它们会收集数据以从中推断出所需的信息,健身手环根据您的脉搏和夜间运动向您介绍睡眠质量,手腕上的可穿戴设备并不能直接测量您的睡眠周期,要做到这一点,就需要将其连接到与您头部相连的电极上,并测量脑电波活动,与大多数物联网项目一样,您真正想知道的内容的推断取决于旨在解释数据的计算机模型,建立模型然后对其进行调整通常需要大量的前期工作,以及汇总来自许多传感器的数据。

4.提取有用的信息绝非易事

致力于各种依赖传感器数据的主要分析程序,这些措施包括帮助美国陆军预测直升机故障,以及帮助欧洲最大的火车运营商预测火车故障,这些项目的共同点是使程序正常运行所需的复杂分析集,收集数据仅仅是开始,从传感器数据中提取有意义的信息的许多分析步骤,时间序列分析以发现状态的重大变化,工程报告中的文本分析以标记这些重要事件,路径分析以了解导致此结果和图表的顺序分析和关联分析,以了解组件和事件之间的关系,从时间序列数据创建有用和可用的数据集的过程通常很简单。

5.就其本身而言,传感器数据通常是无用的

传感器数据只有与其他传感器的数据以及有关更广泛背景的信息结合起来才有用,假设火车上的机油压力传感器暂时超过阈值,我们应该担心还是将其视作暂时?要确定列车是否要发生故障,需要将现有数据与过去的传感器,操作和维护数据进行比较,以查找与先前故障的相关性,即使火车操作员可以确定机车处于故障边缘,但这种洞察力还是不够的,他们还需要知道故障是否迫在眉睫,是否需要在途修复,或者在火车到达目的地时可以进行处理,确定问题的性质之后,公司将需要更多信息,以了解最近的合格工程师在哪里,何时可以接受培训以及是否有可用的备件,仅靠传感器数据就无法回答任何这些问题,我们需要操作数据,HR数据等等。

因此我们看到数据爱数据的真实性在传感器数据中尤为明显,未能计划将传感器数据与组织中其他传感器数据和组织中的数据集成在一起,就等于计划失败以实施IoT计划。

为什么数据科学只是小学数学和写作

事实证明,机器不是非常善于解释数据,由于人们的偏见(而且我们在选择收集的数据和我们提出的问题方面都存在偏见),以及我们的分析可能存在的缺陷,人们对于理解数据仍然至关重要。关键在于找出人与机器之间的正确平衡,我将人与机器的共生体称为半人马智能,人的头脑永远是人的,人们以自己的精湛才能做事-好奇心,创造力和同情心。机器也尽力而为,大规模学习,处理数据并快速回答问题。机器答案需要人为解释才能将相关性转化为因果关系,人们整理数据并选择正确的问题,双方相互促进,半人马座骑着人与人为的智慧浪潮,这是常识,关于大数据可能性的激动之情再次缺乏常识,这种兴奋是有保证的,但仅在认为的情况下,才是人类解释的伴侣,您需要机器和人类智能才能从数据中获得最大收益。

您还需要人的才智来构建和构建复杂的分布式系统

实践证明这非常困难。它将使许多工程师在未来几年内受雇,数据驱动的失业,然而其他人却不是那么幸运,虽然我认为机器将取代许多人类工作是不可避免的事实,但这并不一定是一件令人愉快的事情,我们应该记住,每台机器在特定方面都有其优势(它具有数据和算法),人类是一门通用的机器,可以同时完成很多事情,但是对于那些不是特别擅长一次完成很多事情的人来说,单用途机器可能会证明是现成的,卓越的替代品。

技术曾经如此,但现在可能从未如此

在过去收入高业务遍及全球的公司几乎总是拥有大量资产和员工,但是拥有巨大市场估值和市场份额的数字公司通常资产很少,也许更具说服力的是,随着像公司拆除旧工业,他们正在使用数据将人们变成功能有限的齿轮,而这些齿轮的收益却很小如果有的话例如,健康保险,残疾等,这只是在提醒我们,当我们进行编码时,尤其是在我们这个日益数据驱动的世界中,我们需要对无论是患病还是患病的生活都保持敏感。

物联网的安全海啸来了,您准备好了吗?

物联网中存在着便利与隐私之间的巨大拉锯战,设备制造商还没有做足够的事情来保护隐私,为物联网的安全海啸做准备的演讲的重点,虽然与物联网相连的设备通常会带来更高的便利性或生产力水平,但它们却带来了新的安全威胁和隐私问题,这是一个通过Wi-Fi连接的芭比娃娃,被证明容易受到黑客攻击,这对儿童安全的明显影响尤其令人恐惧。

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大数据和物联网对56%的组织至关重要

但是连接的设备不会很快消失,制造商将继续在其设备中嵌入互联网有两个原因,第一个原因是它允许制造商在不派遣技术人员的情况下触摸设备并执行更新或更改,从而减少了开销,而且它使他们能够访问目标数据,这可以帮助他们为客户定位更多的商品和服务,一个很大的问题是,在大多数情况下,用户对安全性的考虑不够充分,安全性和隐私性已经很棘手,但是消费者在购买新产品时已经准备好用自己的隐私掷骰子,当消费者看到物联网的潜在便利时,他们通常不会考虑这些设备带来的新威胁。

这是否意味着公司应该在其终端上做更多的事情来保护设备?

芯片和设备制造商需要就可以实施并达成共识的标准进行合作,以提高这些设备的安全性,而且尽管工业互联网协会已经就安全芯片标准进行了一些讨论,但它们尚不可用,芯片制造商需要做更多的证明,以确保芯片是它所说的,并且正在做应该做的事情,他们还需要更多的可见性,以便可以保证何时进行更新并确认确实发生了更新,证明也可能有助于更新周期,制造商通常已经具有更新系统,以适应消费者对新功能的需求,而且有了更好的证明,它可以帮助设备验证这些更新是否来自已知来源。


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