每天，我們都被傳感器包圍著，它們以某種形式監控、測量和發送數據。通過物聯網(IOT)連接的設備和技術可以實時監控和測量數據，幫助節省時間、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。數據也可以從商業設備中收集，包括商業安全系統、交通監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。

狀態數據：最基本和最流行的物聯網數據類型是狀態數據。大多數物聯網設備生成狀態數據，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、業務流程和生產等等。可以使用多種類型的數據分析：

規范性分析：規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。當用于商業應用時，規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”數據集。可以對這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測和天氣監測系統。

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。