数据采集智慧终端-IOTDAE-4000-「多图」

斯蒂尔曼智能科技有限公司——数据采集智慧终端-iotdae-4000

伴随着技术的进步，传统的因特网已远远不能满足日益增长的数据传输处理量，物联网技术由此诞生。但是因为物联网属于新兴事物，目前尚未被广泛应用，所以大家对它还不太了解。

资料收集

物联网应用的基础层是数据采集，一般由各种传感器、识读器、读写器、---机、终端、 gps等智能模块和设备组成。收集则是通过对这些模块和装置的识别、读取和采集来完成信息的获取。这些技术主要有 rfid技术、传感器控制技术、短距离无线通信技术等。

使用物联网会添加来自新设备、环境和过程的数据，而这些数据以前用户无法连接或探索。可以把这些数据看作独立的资产，但是zui终目标是把它与其他数据结合起来，创建一个可分解和可利用的“数据库”。尽管许多企业和组织都在按计划收集这些数据，但是它们还没有有效地挖掘数据，以使数据的真正价值zui大化。

它

当越来越多的物联网项目部署并成熟时，大量(可能达数十亿)数据将添加到现有的存储库中。许多组织都在做大量的工作，包括如何使用数据，如何雇用数据科学家以及如何使用第三方资源，如何结合工具来实现数据挖掘。

同样重要的是提出正确的问题和定义数据集。消费者若不能通过提出正确的问题来获得zui佳的洞察力，那么收集越来越多的数据就-价值。利用物联网平台处理数据的益处包括---的分析和可视化能力，这些能力能够提供趋势分析，甚至---。可以为不同部门和利益相关者定制这些工具和可视化功能。

安全是实现物联网网络基础设施的首要任务。很多物联网部署需要结合使用公共和私人数据源，但如何-管理数据？有些数据将与关键任务基础设施和运作(例如交通流量、能源和供水基础设施)相关。另外，还有一些由中央---、地方---和公共机构公开的公共领域或“公开”数据，包括环境(天气、水灾、空气)、交通(机场、道路、电动汽车、停车场、公交)、城市(住房、城市规划、休闲、废物和能源)、教育、卫生(医院、医i疗工作)等等。

资料传输

所谓数据传输，就是连接物联网硬件设备到网络，然后把获得的信息传上去。通常由终结点、接入---和网络组成，并完成应用终结点各节点信息的组网控制和汇总上传，或完成将信息发送到终结点设备等功能。数据传输的，速度，稳定性在接入时是必须---的。

资料处理

在物联网的神经中i枢和大脑中，数据处理是物联网的重要组成部分。在数据被传送到服务器或云计算平台之后，接下来的过程中，服务器或云计算平台对数据进行收集、记录、分析、处理、提取、再处理、存储、管理等，然后将得到的结论数据，反馈给各个终端应用设备。

---建立的体系结构使用设备、平台、系统和解决方案，它们可以将数据价值zui大化地用于实时物联网用例。必须为 iot专门设计存储策略。试想一下，一个蜂窝塔楼，一个地下矿，或者一个风车，其中的物联网设备可能很遥远，并且能够承受温度和湿度等-环境条件。存储器不能是事后想的；相反，系统架构师需要尽早与存储专i家合作，设计能够满足系统i---i需求的架构。

互联网新常态

存储的重要性无疑会影响到家庭、企业环境和整个供应链中的所有这些数据场景。它必须被看作是组织经营策略的一部分。存储器不仅支持人与机器之间的通讯，而且还可以与 ai、 iot和5 g结合使用，让企业快速获取数据，从中获得洞察力。随着新常态下大流行后新业务模式的发展，在正确的时间和正确的地点访问这类数据将成为关键。

概括物联网中各种类型的数据和特征，或者抽象它们的通用性，目的在于---地选择不同的物联网技术，以便---地实施。在物联网中，以数据为中心的解决方案和商业模式将成为主流的设计思想。

下面我们从数据如何采集，数据如何预处理，数据如何传输等不同的角度来分析物联网的各种技术应用。

设计思想以数据流为---

来自数据流的设计包括：数据采集，数据汇聚，数据传输，数据---，数据显示，数据处理，数据校正，数据消耗等。

人们所创造的物质有多大，我们就有测量的概念，但人们所创造的数字究竟有多大，相信这一概念并不十分明确。

多数人认为，数据就是数字，或者一定是由数字组成的，但事实并非如此，数据的范畴远大于数字，信息，现象，数据，状态和知识都可以成为数据的一部分。

人所创造的物质的一切都可以是数据，通过互联网传播的文字、图片和视频就是数据；工厂里的所有档案、大小、记录就是数据；大小、年代、手工艺品也是数据。地甚至宇宙存在的时空也可以是数据，小到一粒，大到一颗行星的轨道和生命周期。

---数据的困境

对---数据的分析能够对公司的业务和经营方式产生重要的影响。但围绕这一目标，下列问题也存在了很长时间：

大多数数据是孤立的，不能同其他类型的数据相分离，不能进行宏观的综合分析。举例来说，很难将财务数据与消费者数据进行简单地汇总，以便更深入地了解特定客户行为对公司财务业绩的影响。

难以快速处理大数据，以便让洞察力发挥作用。大部分类型的数据的价值都是短暂的，今天的消费者行为将会在明天和后天改变。企业需要能够迅速提供行动指引的洞察力，才能实现效益zui大化，但是大多数传统数据库系统不能快速处理数据。