物联网：为我们未来的劳动力做好准备

Software AG 的物联网布道师 Anthony Sayers 说，数据科学家经常被比作物联网 (IoT) 项目运行的核心和灵魂 .作为每个组织的看门人，他们能够利用他们的数据做出更明智的决策，因此这些人被认为是物联网项目成功的关键。

数据科学家拥有解释关键数据所需的关键技能。这很简单 - 就像没有燃料就无法驾驶汽车一样，企业如果无法挖掘其真正价值，就无法利用其数据。

数据科学家的需求量很大

根据 Gartner 到 2020 年，超过一半的主要新业务流程和系统将包含物联网的某些元素。企业需要具备正确的技能才能成功实施这些项目。在当前数据科学家短缺的情况下，人工智能 (AI) 是我们开始实现更加成熟和集成的物联网自动化的一种方式。

我们需要提供更高级别的技术培训，包括人工智能和物联网，以弥合技能短缺与当前需求之间的差距。人工智能的好处在于，它将帮助公司扩大项目规模，同时让员工将时间专注于技术无法完成的工作。与此同时，人工智能可以专注于员工没有时间去做的平凡、重复的任务。人工智能随后成为物联网项目的推动者。

报告继续告诉我们，人员不足和缺乏专业知识是阻碍物联网市场发展的两件事。 Immersat Research Programme 的研究发现，33% 的组织将受益于额外的技能，而 47% 的组织认为他们完全缺乏合适的技能。

报告称，组织缺乏的三大主要技能是数据安全、数据科学和技术支持。解决方案不是简单地雇用更多的数据科学家。我们需要了解人工智能和机器学习等其他技术在支持这些物联网项目方面的重要性，以便我们能够培训未来的劳动力。

更具协作性的经济

目前认为数据科学家是唯一能够解决物联网问题的人的观点是错误的态度。

解决方案是确保组织内的员工能够了解他们的物联网数据。

一种方法是培训千禧一代。习惯于不断连接，它们非常适合推动进一步的连接。你会听到这被描述为进入共享经济。我们需要让员工掌握人工智能、机器学习和深度学习 (DL) 方面的必要技能。通过这样做，企业将能够将分析应用于流数据以获得更深入的洞察力。这将有助于做出更具预测性的决策，并与数据科学家的工作保持同步。

因此，我们需要专注于实施更多工具培训，这些工具可以通过以下方式帮助自动化和增强角色：

1. 实施更多培训 – 为了弥合当前的技能差距，我们需要专注于提供更多可作为推动因素的技术培训课程，包括人工智能、机器学习和深度学习。通过让更多员工专注于这些技能，企业将能够从更强大的分析中受益，从而做出更具预测性的决策。通过更具体、更有针对性的培训课程，将有更多机会提升员工技能。
2. STEM 不是唯一的答案 – 这 20 ^th 世纪认为 STEM 是答案并不是唯一的方法。我们需要专注于设计新业务并为市场带来新方法。数据科学家在设计未来的商业模式中可能很重要。所以，让我们提供更多的设计思维培训。这不仅仅是数据科学家追求的科学技能。实现公司战略的技能同样重要。
3. 没有一种技能是必需的 – 随着未来的劳动力准备在互联程度更高的工作场所工作，不再需要单一的技能。最终，物联网和数字化转型是相互关联的。因此，虽然数据科学家曾经是创建成功物联网战略的秘密要素，但它不再是唯一需要的要素。如果我们专注于培养具备 AI、DL 和 ML 技能的劳动力，那么数据科学家是可以替代的。如果我们能够跟上这些新技术的步伐，就可以确保我们具备必要的技能来更广泛地自动化我们的项目。

未来的劳动力必须能够使用人工智能、深度学习、机器学习和数据分析技术。只有这样，我们才能释放数据的真正价值，推动我们的物联网项目向前发展。这就是我们现在需要采取行动的原因。

作者是 Software AG 的物联网布道师 Anthony Sayers。