物联网数据的收集处理和分析

每天，我们都被传感器包围着，它们以某种形式监控、测量和发送数据。通过物联网(IOT)连接的设备和技术可以实时监控和测量数据，帮助节省时间、能源和金钱。但是，物联网数据是如何收集、处理和分析的?

传感器从物联网消费者设备收集数据，如安全系统、智能电器、智能电视和可穿戴健康装置。数据也可以从商业设备中收集，包括商业安全系统、交通监控设备和天气跟踪系统。数据被传输、保存，并且可以随时检索。 以下是物联网设备收集数据的类型示例：

自动化数据：许多人对设备自动化持怀疑态度。无论是办公室里的自动灯还是恒温器上的自动设置，都需要自动化。如果没有自动化，某人的工作就是记住每天调整2次恒温器的设置，最后一次调整后，关闭所有灯。

状态数据：最基本和最流行的物联网数据类型是状态数据。大多数物联网设备生成状态数据，这些数据作为原始数据收集，然后用于更复杂的分析。

位置数据：将位置数据想象成一个室内全球定位系统。位置数据使您能够实时跟踪包裹、托盘和设备，而不是将您引导到特定的目的地。农民可以在收割期间跟踪设备;仓库主管可以在车间找到特定的零件托盘;在消费者层面，您可以使用位置数据来跟踪丢失的手机、笔记本电脑，甚至是钥匙。

物联网数据处理

物联网传感器和设备产生的大量数据必须经过处理才能使用。但是，由于数据通常来自多种设备或不同的格式，因此在对数据进行处理或应用任何类型的分析之前，您必须做几件事：

▲将数据标准化或转换为统一格式，确保该格式与您的应用程序兼容。

▲存储或创建新转换格式数据的备份。

▲过滤任何重复、过时或不需要的数据，以帮助提高准确性。

▲集成其他来源的其他结构化(或非结构化)数据，以帮助丰富您当前的数据集。

物联网数据分析

通过将分析工具应用于物联网设备生成的各种类型数据来执行物联网分析。使用物联网分析，可以从海量数据中提取有价值的信息，然后用于改进应用、业务流程和生产等等。可以使用多种类型的数据分析：

规范性分析：规范性分析用于分析特定情况下应采取的步骤。它通常被称为描述性和预测性分析的结合。当用于商业应用时，规范性分析有助于破译大量信息，以获得更准确的结论。

空间分析：该方法用于分析基于位置的物联网数据和应用。空间分析解读各种地理模式，确定各种物理对象之间的任何类型的空间关系。停车应用、智能汽车和作物规划都是受益于空间分析的应用实例。

流式分析：流式分析，有时也称为事件流处理，有助于分析大量“动态”数据集。可以对这些实时数据流进行分析，以检测紧急情况，从而促进立即响应。从流式分析中受益的物联网数据类型包括流量分析、空中交通和金融交易跟踪中使用的数据类型。

时间序列分析：时间序列分析基于基于时间的数据，数据被分析以揭示任何异常、模式或趋势。从时间序列分析中获益匪浅的两个系统是健康监测和天气监测系统。

我们被物联网数据包围着——在我们的家里、汽车里、办公室里，而且物联网技术产生的数据量是巨大的。通过收集、处理和分析物联网数据，消费者和组织可以获得有价值的见解，帮助他们成长并对未来做出更好的决策。