数据集成和分析以及机器人只是构成第四次工业革命的部分技术
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-07
1、传感器是关键：工业互联网依赖于连接的传感器，这些传感器不仅监视过程，而且还传输这些读数，并可以将这些读数添加到其他传感器以获得更完整的图像。在美国，有12％的工业传感器包括智能传感器。
2、数据集成：获取所有传感器数据后，您不仅会在电子表格中对其进行编译，还需要在私有或公共云中提供一个可使用的平台。
3、数据分析：专利正在飞速发展，以使数据分析更智能。您的数据分析越聪明，您就可以基于它做出更明智的决策。
4、使用机器人：我们也不是在谈论1980年代的大型汽车铆钉机。机器人不仅可以复制死记硬背的任务，而且可以协助甚至制定智能数据引导您做出的决策。
5、它渗透到供应链中：这不仅适用于工厂车间-交付各种产品（包括后勤复杂的东西，如食品）的无人驾驶汽车都受益于4.0技术。
工业的未来是传感器提供的数据，这些数据将由AI解释并指示机器人进行制造以及自动驾驶车辆进行搬运。人们只会坐下来，吃掉刚被无人机放下的那只聪明的墨西哥卷饼，再也不明智。但是你会的。
数据科学是企业中有利可图的实践之一，但是公司必须注意这五个因素
作为拥有职业机会的顶级技术工作之一，数据科学家近年来已成为各行业中令人垂涎的工作之一，的工作名单在过去的四年中，高技术的专业人才都争先恐后地降落后的工作岗位这个抢手，数据科学对于任何正在大量生产数据的业务都至关重要，这导致了人工智能（AI）和机器学习的迅速发展，企业的数据科学自动化，无论是要降低风险的金融服务公司，试图预测客户购买行为的零售商，还是试图减轻客户流失的软件公司，企业界中AI和机器学习的用例都基于有效的预测，数据科学战略。
了解数据科学意味着要认识到有效的数据科学实践通常会遇到的局限性
其中主要的是缺乏专家人才，这是由于数据科学的高度复杂性和对熟练的数据科学专家的高需求共同造成的，数据科学家必须具备的一些顶级技能包括编码，大数据分析，统计，机器学习，自然语言处理，数据处理，探索性数据分析等等，就软技能而言，要成为数据科学家，通常也需要有效的沟通，协作和强大的教育背景，但是就像技术世界中的所有事物一样，数据科学也在不断变化和发展。
1.使数据可用于数据科学
数据准备不充分是数据科学成功的障碍之一。为了加快数据科学项目并减少失败，CIO和CDO必须专注于提高数据质量，并向与现有项目相关且可付诸实践的数据科学团队提供数据
2.数据科学人才短缺
尽管数据科学仍然是应届毕业生增长快的领域之一，但需求远远超过了可用的供应。解决方案是继续加速招聘，同时寻找替代方法，以加快数据科学流程并使BI和分析等领域的其他熟练专业人员民主化对数据科学的访问。在这里，数据科学的自动化可以产生的影响。
3.加速“实现价值的时间”
数据科学是一个反复的过程。它涉及创建“假设”，然后对其进行测试。这种来回方法涉及许多专家-从数据科学家到主题专家和数据分析师。企业必须找到加速数据科学过程的方法，以使此“尝试，测试重复”过程更快，更可预测。
4.业务用户的透明度
数据科学应用采用的障碍之一是业务用户缺乏信任。尽管机器学习模型非常有用，但是许多业务用户并不信任他们不理解的流程。数据科学必须找到使ML模型更容易向业务用户解释和更易于业务用户信任的方法。
5.改善运营
2、数据集成：获取所有传感器数据后，您不仅会在电子表格中对其进行编译，还需要在私有或公共云中提供一个可使用的平台。
3、数据分析：专利正在飞速发展，以使数据分析更智能。您的数据分析越聪明，您就可以基于它做出更明智的决策。
4、使用机器人：我们也不是在谈论1980年代的大型汽车铆钉机。机器人不仅可以复制死记硬背的任务，而且可以协助甚至制定智能数据引导您做出的决策。
5、它渗透到供应链中：这不仅适用于工厂车间-交付各种产品（包括后勤复杂的东西，如食品）的无人驾驶汽车都受益于4.0技术。
工业的未来是传感器提供的数据，这些数据将由AI解释并指示机器人进行制造以及自动驾驶车辆进行搬运。人们只会坐下来，吃掉刚被无人机放下的那只聪明的墨西哥卷饼，再也不明智。但是你会的。
数据科学是企业中有利可图的实践之一，但是公司必须注意这五个因素
作为拥有职业机会的顶级技术工作之一，数据科学家近年来已成为各行业中令人垂涎的工作之一，的工作名单在过去的四年中，高技术的专业人才都争先恐后地降落后的工作岗位这个抢手，数据科学对于任何正在大量生产数据的业务都至关重要，这导致了人工智能（AI）和机器学习的迅速发展，企业的数据科学自动化，无论是要降低风险的金融服务公司，试图预测客户购买行为的零售商，还是试图减轻客户流失的软件公司，企业界中AI和机器学习的用例都基于有效的预测，数据科学战略。
了解数据科学意味着要认识到有效的数据科学实践通常会遇到的局限性
其中主要的是缺乏专家人才，这是由于数据科学的高度复杂性和对熟练的数据科学专家的高需求共同造成的，数据科学家必须具备的一些顶级技能包括编码，大数据分析，统计，机器学习，自然语言处理，数据处理，探索性数据分析等等，就软技能而言，要成为数据科学家，通常也需要有效的沟通，协作和强大的教育背景，但是就像技术世界中的所有事物一样，数据科学也在不断变化和发展。
1.使数据可用于数据科学
数据准备不充分是数据科学成功的障碍之一。为了加快数据科学项目并减少失败，CIO和CDO必须专注于提高数据质量，并向与现有项目相关且可付诸实践的数据科学团队提供数据
2.数据科学人才短缺
尽管数据科学仍然是应届毕业生增长快的领域之一，但需求远远超过了可用的供应。解决方案是继续加速招聘，同时寻找替代方法，以加快数据科学流程并使BI和分析等领域的其他熟练专业人员民主化对数据科学的访问。在这里，数据科学的自动化可以产生的影响。
3.加速“实现价值的时间”
数据科学是一个反复的过程。它涉及创建“假设”，然后对其进行测试。这种来回方法涉及许多专家-从数据科学家到主题专家和数据分析师。企业必须找到加速数据科学过程的方法，以使此“尝试，测试重复”过程更快，更可预测。
4.业务用户的透明度
数据科学应用采用的障碍之一是业务用户缺乏信任。尽管机器学习模型非常有用，但是许多业务用户并不信任他们不理解的流程。数据科学必须找到使ML模型更容易向业务用户解释和更易于业务用户信任的方法。
5.改善运营
数据科学采用率增长的其他障碍之一是它太难以实施，在实验室中通常运行良好的模型在生产环境中无法正常运行，即使成功部署了模型，随着时间的推移，持续增长和生产数据变化也会对模型产生负面影响，这意味着，即使在生产中，拥有有效的“微调” ML模型的方法也是该过程的关键部分。
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