原标题：自动化的未来？
曾经有一段时间，制造企业使用的数据量和异质性可以通过标准的数据处理应用软件轻松处理。然而，随着技术的进步，生产们开始觉得需要一名专业人士，来识别大量非结构化数据中的模式，并使用这些模式来解决实际或潜在的问题。数据科学家来了！
虽然数据科学家这个职位才出现了十年，但已经有数千人受雇于精通技术的初创公司和大型企业。然而，目前对数据科学家的需求超过了可用的数量。这一点，再加上进入该领域的学术途径有限，导致发现、雇用和留住数据科学家可能是一个真正的挑战。
由于缺乏进入该领域的途径，那么我们可以在哪里找到数据科学家？统计学家、数学家或计算机科学家是该职位的理想人选，因为数据科学是一个高度跨学科的领域，其中经常同时应用统计学、分析和机器学的技术。除了拥有扎实的数据和计算背景外，数据科学家还需要成为杰出的联想思想家。此外，强大的沟通技巧和简单明了地展示研究结果的能力也是不可或缺的。
虽然预测性维护始于传感器收集机器状态的数据，但它是由数据科学家获取这些数据，并将其转化为其他工作人员(在这种情况下是维护工程师)可以解释的东西来实现的。
数据科学家可以帮助发现机器生产力的模式，以预测机器何时可能发生故障，例如，如果电机变得越来越低效，则很可能会出现问题。这种洞察力使维护工程师能够进行预测性维护，在机器和系统完全崩溃之前对其进行维护。
在这种情况下，维护工程师必须采取行动。与零件供应商建立牢固的关系是一个良好的开端，因为这使他们能够获得一系列可以订购和储存的零部件，以备需要维修时使用。
自动化非但不会危及他们的职业机会，反而极有可能突出他们技能的独特性。简而言之，数据科学家的魅力只会随着技术的进步而增加。（编译：iothome）
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