斯蒂尔曼物联网数据分析——物联网防火门监控系统供应商
有人说，物联网是传感器；有人说，物联网是5 G,NB-IOT；有人说，物联网是大数据；也有人说，物联网是智慧地球，智慧城市，智能交通，智能家居；也有人说，平安城市，天网工程，雪亮工程，物联网；甚至有人说，物联网跟人工智能差不多。
互联网的概念zui初在1999年由美国麻省理工学院提出，英文名称是 Internet
物联网防火门监控系统供应商
斯蒂尔曼物联网数据分析——物联网防火门监控系统供应商
有人说，物联网是传感器；有人说，物联网是5 G,NB-IOT；有人说，物联网是大数据；也有人说，物联网是智慧地球，智慧城市，智能交通，智能家居；也有人说，平安城市，天网工程，雪亮工程，物联网；甚至有人说，物联网跟人工智能差不多。
互联网的概念zui初在1999年由美国麻省理工学院提出，英文名称是 Internet of Things，也就是“物质连接网络”。就其本质而言，物联网就是将任何测量对象，变成一串数字，然后通过网络传输出去，进行分析处理，然后支持相关应用的数据转换过程。
如果说物联网是万物互联，那么物联网是如何让不能沟通的事物和事物变得能沟通的呢？
斯蒂尔曼物物联网数据采集终端——物联网防火门监控系统供应商
“物”是物联网的主体
以前讲过，现代物联网应用是一种互联网应用，但物联网应用与传统互联网应用有很大区别，传统互联网生产、消费数据的主体是人，现代物联网应用的主体是物。
在现代物联网应用场景中，数据的生产者是“物”，如智能设备或传感器，而消费者通常也是“物”。
通过智能农业的应用，温度传感器可以定期地将智能设备内的温度上传到控制中心。在某一阈值时，中心根据预设规则远程开启加温装置。这种情况下，数据的生产者是温度传感器，数据的使用者是加温装置，两者都是“物”，不直接由人来控制。
斯蒂尔曼智能科技有限公司——物联网防火门监控系统供应商
安全性是每一个解决方案的核心，物联网也不例外。为了保证物联网项目的安全性，集成商应该遵循以下指导原则。设备安全至关重要物联网设备是物联网网络中zui易受攻击的部分，因为它们通常使用不能支持高i级安全功能的简单处理器和操作系统。在单位数量方面，以及产品和制造商的多样性方面，他们也是zui多的。因此，保护数十亿台设备的物联网解决方案将面临复杂的问题。更有甚者，物联网设备超出了传统网络的界限，通常由非 IT组织在开放且不受保护的场所(如农田、停车场和工厂车间)安装和管理。
BensonChan，他是 Strategy Things公司的高i级合伙人，他解释说：“一种特定的物联网设备可能是安全的，而另一种可能是脆弱的。在接下来的几年里，有数十亿的物联网设备被部署，黑i客们正日益关注这一领域。
在物联网数据使用方面的进展还在继续，但是对于那些从计划和项目中收集越来越多的数据的组织来说，这也是一个挑战。把物联网数据与其他资源整合起来，进行挖掘，并以更灵活和定制的方式提供给各个利益相关者，这是一项复杂的工作，需要与团队协作。
想要有效利用新数据的组织应当设法建立一个由专i家和提供者组成的互补生态系统，使之能够在复杂情况下为数据的收集、挖掘和分发以及处理所有必要障碍，包括基础设施、安全和文化障碍等方面获得指导。
资料利用的潜在价值是巨大的，它能给所有人带来更好、更安全、更高i效的生活。
不管是静态的还是动态的，物联网1.0阶段数据的增长都是线性的，并不代表数字水平，但由于物联网动态数据是连续不间断的，所以数据的数量也很大。所以在物联网1.0阶段，数据的压力是可以控制的，不像宣传的那么不可计数和不可控制。
从数据的原始性来看，物联网数据可分为能源数据、资产属性数据、诊断数据、信号数据等几类。能量资料：指能消耗的相关资料，或计算能量消耗所需的资料，如电流、电压、功率因数、频率、谐波等。能量数据是物联网关键的数据类型，物联网的zui终目标之一就是节能，然后才能获得能量数据，了解能量数据，分析能量数据，才能在物联网应用中发挥作用。能量采i集器也是物联网的重要设备之一。
对于这种增长的需求，自动化有助于提高零部件的移动速度。自动 IoT设备(如机器人或自动驾驶汽车)能帮助你从工厂到达门口。因为这些设备都会产生数据量，并且依赖于不断增加的数据量，所以存储在数据旅程的每一步上至关重要。
连通性：速度需求
对于具有多种 IoT设备的多用户用户来说，连接速度、可靠性和大带宽在今天的新世界中越来越重要。有能力在需要的时候访问数据和获得洞察力是非常重要的。数据基础设施必须建立起来，以确保数据能够在需要的时候和地方被传送，接收，存储和分析。越接近来源，延迟时间越短，这意味着更快的洞察力和价值。
状况资料：物联网中很基本、很流行的资料是状况资料。多数物联网设备会产生状态数据，作为原始数据收集起来，然后用于更复杂的分析。
定位资料：把定位资料想像为室内 GPS。定位数据可以让你实时跟踪包裹，托盘和设备，而不是引导你去特定的目的地。农场主可在收获时追i踪设备；仓库管理员可在车间找到特定的零件托盘；在消费者层面，可利用定位数据跟踪手机、笔记本电脑，甚至是钥匙。
必须对物联网传感器和设备产生的大量数据进行处理才能使用。然而，因为数据通常来自多种设备或不同格式，所以在对数据进行处理或应用任何分析之前，都需要做一些事情：将数据标准化或转换成统一格式，以确保格式与应用程序兼容。为新转换的格式数据存储或创建备份。筛选重复、过时或无用的数据，以帮助提高精i确度。整合其它来源的结构性(或非结构性)数据，从而丰富您当前的数据集。
它可以直接从设备向云端传输数据，也可以从设备向驱动器传输数据。
