茂名STEELMAN物联网能源管理监控系统承诺守信「在线咨询」

斯蒂尔曼智能科技有限公司——steelman物联网能源管理监控系统

使用物联网会从新设备、环境和过程中添加更多数据，而组织在此之前无法连接或探索这些数据。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”。但是，虽然许多组织和实体(例如地方-)都在按顺序收集这些数据，但它们还没有有效地挖掘数据，加以-，以便产生新的信息，使数据的真正价值zui大化。

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。今天，数据正以-的速度累积，并且这些数据将会对组织和公民很有价值，很有用。有些数据可用于收集并主动与第三方共享，以帮助社区做出决定。

自2005年术语“大数据”首i次被使用以来，大量数据集等待被挖掘以获得洞察力的想法对于企业来说是一个-的机会，但是事实证明，这种机会很难打开。如今，随着 iot (iot)所产生的信息量的增加，大数据也变得越来越庞大，这一挑战-。

因此，物联网数据是什么？它如何与大数据结合？在这篇文章中，我们将回答这些问题，并介绍一些公司如何利用物联网和大数据成功地实现业务目标。早在物联网问世之前，企业就开始收集数据——而且是-数据。营销数据，运营数据，金融数据，人力，消费者数据等等，都是-同的来源收集的，通常需要对其进行分析，以获取特定的洞察力。这类数据通常来自多种渠道，如社会媒体、金融市场和销售交易(即所谓大数据的数量、速度和多样性三个方面)。

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-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。

对于这种快速增长的需求，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-。

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、-性和大带宽在今天的新中越来越重要。有能力在需要的时候访问数据和快速获得洞察力是非常重要的。数据基础设施必须建立起来，以-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，-时间越短，这意味着更快的洞察力和价值。

利用分析工具对物联网设备产生的各种类型的数据进行分析，从而进行物联网分析。利用物联网分析，有价值的信息可以从大量数据中提取出来，然后用来改进应用程序、业务流程和生产等。多种类型的数据分析可用：

标准分析：标准分析是用来分析特定情况下应该采取的步骤。这就是通常所说的描述与预测分析的结合。规范分析在商业应用中可以帮助解释大量的信息，从而得到准确的结论。

space-ytics：该方法用于分析基于位置的物联网数据和应用。对各种地理模式进行空间分析，确定各种物理对象之间的空间关系；泊车应用、智能汽车和作物规划都从空间分析的应用实例中获益。

在安全和网络支持方面， ot与 it合作。软体与资料融合，边缘资料直接进入 it系统，例如预算管理。集成了 ot和 it功能的物理设备，包括路由器，控制系统等。

如果企业把 it和 ot结合起来，就能减少空间、时间和能量的消耗，减少采购和管理。常规系统中，对传感器或执行机构的数据进行分析可以立即得到结果，但不能得到-结果。-据分析越来越接近云端或远程数据中心时，计算结果的-会增加，但时间会增加。近几年，数据分析主要是在云中进行，但云的功能已经转向了边缘。在数据中心中，企业组织面临着前所未i有的挑战，如带宽-、关键任务 ot系统、-的物理环境、不-的连接和不断增加的安全漏洞。为了管理这些困难，企业组织正在转向边缘即服务产品。