??物聯(lián)網到現在依然是一個不斷發(fā)展的技術產業(yè)，這就好像是對待以前的技術一樣，各大平臺對物聯(lián)網技術進行了大肆炒作和宣傳，隨之而來的是更多的挑戰(zhàn)和爭斗。物聯(lián)網解決方案從長遠來看，會對很多公司的業(yè)務造成影響，因此，讓合適的人做出數據驅動的決策變得非常重要。除此之外，數據科學家和工程師需要從大量數據中建立、管理和提取價值，負責關鍵物聯(lián)網決策的流程、計劃、執(zhí)行、實現既定目標和概念驗證。物聯(lián)網的這5大挑戰(zhàn)，對物聯(lián)網工程師和數據科學家也是極大的挑戰(zhàn)。
??1、分析預測
??物聯(lián)網中的預測分析已經成為公司的一種增值能力。工業(yè)物聯(lián)網和預測分析的結合對優(yōu)化流程來說可能是性的，可以提率、節(jié)約成本。但是想要實現這些，就要充分的了解預測分析的工作原理和如何將其適用于具體情況。除了精心準備之外，還需要有明確的目標，然后進行徹底的研究和規(guī)劃。能夠充分利用預測分析的專家少之又少，這也可能會成為一大挑戰(zhàn)。
??2、數據質量
??精確的數據準備是獲得高質量、率數據的關鍵。當數據科學家開始分析數據時，都需要經歷大量雜亂的數據、傳感器錯誤或者讀書缺失的問題。數據集成工具的使用對數據管理具有很大好處，這些工具有助于自動輸入數據，避免手動輸入時可能出現的錯誤。
??3、網絡安全
??物聯(lián)網解決方案在商業(yè)中的實施既讓人興奮，又讓人有很大擔憂，這是因為具有經常遭受黑客攻擊的風險。物聯(lián)網的網絡安全比傳統(tǒng)的網絡安全更具有挑戰(zhàn)性，這與它廣泛的設備功能、通信協(xié)議和標準有關。
??4、數據訪問
??數據的完整性對物聯(lián)網工程師和數據科學家來說，具有很大挑戰(zhàn)，誰可以訪問數據、擁有數據，又如何訪問數據是讓人非?？鄲赖氖虑椤祿蚕淼念l率需要嚴格管理，否則可能會出現永無止境的用戶安全管理挑戰(zhàn)。
??5、數據范圍過大
??大數據給我們的工作和生活帶來了巨大變化，但是如何在海量數據中找到自己想要的那部分比較困難，尤其是對物聯(lián)網工程師和數據科學家來說，很可能淹沒在數據中，阻礙開發(fā)高質量的預測模型，甚至影響決策。