物联网和ML连接创造更大的价值
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-17
在数据中心内，这样的交集就是机器学习（ML）与物联网（IoT）之间的交集
在越来越多的过程领域，包括图像识别，自然语言处理，预测，预测和过程优化中，ML成为必不可少的参与者，同时，物联网正在使来自不断增加的能够记录位置，声音，面部，音频，温度，情绪，健康状况等的传感器的结构化和非结构化数据激增。ML正在发展到能够从这些实时数据流中绘制出有趣的模式和推理，并将这些结果提供给分析人员并将其直接嵌入业务流程的地步。
从数据科学家到业务分析师的用户提供访问复杂分析过程的权限
与其他自助服务平台不同，它的重点主要放在驻留在云中的超大型数据集，我们看到IoT和ML融合在一起的早的地方之一是制造，如今许多高频，高价值产品都受益于集成更多的传感器，从而可以对正向或负向发展提供早期预警，从而在诸如质量控制和重新调整等无数领域做出近乎实时的决策，这样就可以将模型直接放入流程中。
有许多行业正准备利用ML的新机会
但这并没有掩盖这一革命与近大数据和分析发展不同的事实，数据的产生和对数据的需求都是巨大的，并且常常是实时的，数据必须存储，保护并准备使用，物联网提供了大量的结构化，半结构化和非结构化数据；ML带来了一系列新问题，例如算法选择和建模，同时企业对安全性和数据治理的需求不可忽视。
每个人至少都必须了解数据
一线经理需要不断提醒他们周围有数据，并且要了解这为预测未来提供了机会，数据意识以及健康的因果关系可以帮助您确定所需的数据，并如何主动部署传感器来收集它，物联网会生成大量需要重复控制的大量重复数据，越来越多的问题是确定保留什么和必须保留什么。从大数据时代开始，数据存储就很普遍了，因为多样性具有价值，但是借助物联网，这种可能性和实用性将降低。
制定内部策略以保留哪些数据以及应将其存储在何处变得越来越重要
重要的是要有一个抽样策略，并使用户理解为什么要存储数据，存储太多错误类型的数据会导致治理，资源使用以及安全性方面的问题，机器学习和物联网的交集除了产生了对数据，传感器和业务可能性的新思考方式的需求之外，还带来了对数据的更深入理解，更多的“公民数据科学家”和更多能够帮助解决问题的软件的需求。要求扩大以数据为基础的行动的权限。
更多的专家也很重要-尤其是那些专注于物理和时间序列数据等领域的专家
在越来越多的过程领域，包括图像识别，自然语言处理，预测，预测和过程优化中，ML成为必不可少的参与者，同时，物联网正在使来自不断增加的能够记录位置，声音，面部，音频，温度，情绪，健康状况等的传感器的结构化和非结构化数据激增。ML正在发展到能够从这些实时数据流中绘制出有趣的模式和推理，并将这些结果提供给分析人员并将其直接嵌入业务流程的地步。
从数据科学家到业务分析师的用户提供访问复杂分析过程的权限
与其他自助服务平台不同，它的重点主要放在驻留在云中的超大型数据集，我们看到IoT和ML融合在一起的早的地方之一是制造，如今许多高频，高价值产品都受益于集成更多的传感器，从而可以对正向或负向发展提供早期预警，从而在诸如质量控制和重新调整等无数领域做出近乎实时的决策，这样就可以将模型直接放入流程中。
有许多行业正准备利用ML的新机会
但这并没有掩盖这一革命与近大数据和分析发展不同的事实，数据的产生和对数据的需求都是巨大的，并且常常是实时的，数据必须存储，保护并准备使用，物联网提供了大量的结构化，半结构化和非结构化数据；ML带来了一系列新问题，例如算法选择和建模，同时企业对安全性和数据治理的需求不可忽视。
每个人至少都必须了解数据
一线经理需要不断提醒他们周围有数据，并且要了解这为预测未来提供了机会，数据意识以及健康的因果关系可以帮助您确定所需的数据，并如何主动部署传感器来收集它，物联网会生成大量需要重复控制的大量重复数据，越来越多的问题是确定保留什么和必须保留什么。从大数据时代开始，数据存储就很普遍了，因为多样性具有价值，但是借助物联网，这种可能性和实用性将降低。
制定内部策略以保留哪些数据以及应将其存储在何处变得越来越重要
重要的是要有一个抽样策略，并使用户理解为什么要存储数据，存储太多错误类型的数据会导致治理，资源使用以及安全性方面的问题，机器学习和物联网的交集除了产生了对数据，传感器和业务可能性的新思考方式的需求之外，还带来了对数据的更深入理解，更多的“公民数据科学家”和更多能够帮助解决问题的软件的需求。要求扩大以数据为基础的行动的权限。
更多的专家也很重要-尤其是那些专注于物理和时间序列数据等领域的专家
需要适应IoT数据的需求，并且公司管理层需要了解规划传感器驱动的智能数据未来的价值，ML / IoT交叉路口已经在进行中，并且在自动驾驶汽车和机器人技术等领域非常引人注目，物联网的需求将帮助制定未来数年的数据战略，并影响AI和ML技术如何集成到工作场所中，尽早了解这些影响将有助于确保您的公司能够应对该领域的下一波创新。
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