根据IDC对物联网2019年的预测，数据科学家必须与IT部门和工程师通力合作，才能从物联网收集的数据中获取最大价值，这一点非常重要。
IDC集团物联网和移动业务副总裁Carrie MacGillivray在一个网络研讨会上说，物联网的数据处理方面将成为物联网给企业带来价值的核心支柱，而想要以一种有意义的方式处理这些数据则需要使用机器学习和人工智能。
根据MacGillivray的说法，问题在于没有足够的专业技术人员来让每个AI/IoT实现工作，因此企业通常会采用以下的三种选择之一:让现有的在职数据科学家参与工作，将ML模型构建外包给专业服务团队或直接尝试使用开源的ML模型。
但她表示，越来越多的工程师-包括机械、电气、软件、系统-从大学毕业时就掌握了AI和ML技术，因此物联网分析管理也可能会转向工程师团队。
IDC预计，企业将迅速接受这一事实，到2020年，企业实现支持人工智能的物联网系统的成功率将达到90%。MacGillivray说，目前物联网分析的未来和现实之间的脱节是当下的一个重点难题。特别是在制造业和车队管理等部门，其焦点一直是放在如何尽快地连接每台机器或车辆，并从系统中获取详细信息。因此，物联网技术最常见的早期应用之一就是预测性的维护分析。
但是，物联网的应用还有很多不同的方面，要实现这些应用，首先要让数据科学家和数据科学原理更充分地参与到这项技术中来。
她演讲的其他关注点还包括：
•到2020年，全球30%以上的物联网项目将无法清晰地展示投资回报，因为企业根本不具备制定物联网项目关键绩效指标的专业技能。IDC表示，这种情况虽然会改变，但不会一蹴而就，甚至在未来几年也不会发生。识别特定的KPI应该是支持IOT的企业的首要任务。
•根据MacGillivray的研究，在未来三到四年的时间里，大约40%的物联网数据分析将在其端点附近的边缘设备上完成。这将引发一波对边缘网关硬件的投资，使企业能够对更大的数据集进行更高级别的分析。此外，这也将要求IT部门能够在远离数据中心舒适环境的地方更好地管理这些设备。
•到2021年，45%的视频监控将专注于提供给定物联网设备的更完整画面，尤其是在车辆管理和公共安全方面。“视频提供了有价值的视觉数据，以弥补其他传感器数据的不足，为决策提供信息，”MacGillivray说。她认为，将计算机视觉和人工智能系统结合起来也将具有巨大的价值。
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