每天，我們都被傳感器包圍著，它們以某種形式監(jiān)控、測量和發(fā)送數據。通過物聯網（IOT）連接的設備和技術可以實時監(jiān)控和測量數據，幫助節(jié)省時間、能源和金錢。但是，物聯網數據是如何收集、處理和分析的？
傳感器從物聯網消費者設備收集數據，如安全系統、智能電器、智能電視和可穿戴健康裝置。數據也可以從商業(yè)設備中收集，包括商業(yè)安全系統、交通監(jiān)控設備和天氣跟蹤系統。數據被傳輸、保存，并且可以隨時檢索。 以下是物聯網設備收集數據的類型示例：
自動化數據：許多人對設備自動化持懷疑態(tài)度。無論是辦公室里的自動燈還是恒溫器上的自動設置，都需要自動化。如果沒有自動化，某人的工作就是記住每天調整2次恒溫器的設置，最后一次調整后，關閉所有燈。
狀態(tài)數據：最基本和最流行的物聯網數據類型是狀態(tài)數據。大多數物聯網設備生成狀態(tài)數據，這些數據作為原始數據收集，然后用于更復雜的分析。
位置數據：將位置數據想象成一個室內全球定位系統。位置數據使您能夠實時跟蹤包裹、托盤和設備，而不是將您引導到特定的目的地。農民可以在收割期間跟蹤設備；倉庫主管可以在車間找到特定的零件托盤；在消費者層面，您可以使用位置數據來跟蹤丟失的手機、筆記本電腦，甚至是鑰匙。
物聯網數據處理
物聯網傳感器和設備產生的大量數據必須經過處理才能使用。但是，由于數據通常來自多種設備或不同的格式，因此在對數據進行處理或應用任何類型的分析之前，您必須做幾件事：
▲將數據標準化或轉換為統一格式，確保該格式與您的應用程序兼容。
▲存儲或創(chuàng)建新轉換格式數據的備份。
▲過濾任何重復、過時或不需要的數據，以幫助提高準確性。
▲集成其他來源的其他結構化（或非結構化）數據，以幫助豐富您當前的數據集。
物聯網數據分析
通過將分析工具應用于物聯網設備生成的各種類型數據來執(zhí)行物聯網分析。使用物聯網分析，可以從海量數據中提取有價值的信息，然后用于改進應用、業(yè)務流程和生產等等?？梢允褂枚喾N類型的數據分析：
規(guī)范性分析：規(guī)范性分析用于分析特定情況下應采取的步驟。它通常被稱為描述性和預測性分析的結合。當用于商業(yè)應用時，規(guī)范性分析有助于破譯大量信息，以獲得更準確的結論。
空間分析：該方法用于分析基于位置的物聯網數據和應用。空間分析解讀各種地理模式，確定各種物理對象之間的任何類型的空間關系。停車應用、智能汽車和作物規(guī)劃都是受益于空間分析的應用實例。
流式分析：流式分析，有時也稱為事件流處理，有助于分析大量“動態(tài)”數據集?？梢詫@些實時數據流進行分析，以檢測緊急情況，從而促進立即響應。從流式分析中受益的物聯網數據類型包括流量分析、空中交通和金融交易跟蹤中使用的數據類型。
時間序列分析：時間序列分析基于基于時間的數據，數據被分析以揭示任何異常、模式或趨勢。從時間序列分析中獲益匪淺的兩個系統是健康監(jiān)測和天氣監(jiān)測系統。
我們被物聯網數據包圍著——在我們的家里、汽車里、辦公室里，而且物聯網技術產生的數據量是巨大的。通過收集、處理和分析物聯網數據，消費者和組織可以獲得有價值的見解，幫助他們成長并對未來做出更好的決策。
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