物联网数据和分析质量的可怕威胁
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-01-28
随着组织将物联网（IoT）添加到他们的分析中，由于很少有分析管理者考虑的无声威胁，嵌入式软件开发中的基本缺陷，该图变得越来越厚，嵌入式软件（而不是传统的IT应用程序）运行机器，产生机器自动化，并使机器彼此对话，并与制造车间和跨大地理范围的数据存储库进行通信，从历史上看，嵌入式软件是由工程师开发的，他们没有普遍采用传统IT应用程序的软件开发生命周期方法，这意味着并不总是会对程序进行详细的质量保证（QA）测试，或确保已对现场的所有机器或产品进行了程序升级。
这种情况正在发生变化，因为有更多的IT毕业生进入嵌入式软件领域
但是他们也有自己的缺点-这些毕业生了解IT生命周期和QA测试方法，但是与软件工程师不同，他们中的许多人都不了解角色安全性，安全性和环境“适合性”在物联网产品和机器中嵌入的软件中发挥作用，嵌入式软件的使用寿命可以长达数年，并且必须在整个生命周期中不断进行维护，未能遵循生产和维护该软件的实践会影响安全性和生命，采用嵌入式软件实践降低风险并减少出错的可能性要比处理软件故障的后果要便宜得多。
大数据和分析也感受到了这种影响
如果由于未检测到机器上的嵌入式软件中的缺陷而导致机器生成的数据（无论是流传输还是收集用于以后的批处理分析）不准确，则结果可能是会影响业务的错误分析结论，电子产品的生产商正在要求其自身及其供应商提供嵌入式软件以及硬件组件的安全性和合规性，汽车、航空航天和医疗设备等工业部门均具有电子设备必须达到的质量标准。
两种提高物联网生成数据质量的方法
此类措施将有助于提高IoT生成的数据的质量，但是数据分析人员和负责企业分析的人员可以并且应该采取一些步骤来保护和改善他们使用的IoT生成的数据的质量，立即调查异常数据，并与适当的团队分享您的发现，如果分析部门发现所分析的数据不正常并需要进一步调查，则应立即解决此问题，并应报告给承担机器或设备端职责的团队进行故障排除，在许多情况下，负责机器/设备的团队已经收到了来自机器的警报消息，但是在某些情况下，分析团队可以识别出机器警报无法捕获的潜在数据真实性问题。
如果负责机器/设备终责任的团队发现数据有异常，则应立即采取行动
并且他们必须向分析团队报告潜在问题可能会影响数据，让供应商留在机器上，而分析方面则与通讯保持联系，无论是在机器上还是在分析中，硬件和软件都不是的，数据可能会歪斜，因为分析人员或计算机供应商正在遇到并修复该问题，发生这种情况时，机器和分析团队应相互交流，并与供应商交流，以便每个人都能参与进来，终目标是确保您从IoT机器和设备接收的原始数据是的，以便可以放心地遵循并根据这些数据得出的前提和结论采取行动。