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斯蒂爾曼物聯網數據分析——數據采集智慧終端-IOTDAE-4000

1.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。

2.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。

3.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?？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。

4.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。

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隨著物聯網技術的發展，物聯網平臺的發展也越來越完善，在功能完善之后，將逐漸分層，按照平臺能力，有以下功能層：連接管理平臺、服務支持平臺、應用支持平臺、應用平臺、業務分析平臺和業務服務平臺等層。

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同樣重要的是提出正確的問題和定義數據集。消費者若不能通過提出正確的問題來獲得zui佳的洞察力，那么收集越來越多的數據就毫無價值。利用物聯網平臺處理數據的益處包括強大的分析和可視化能力，這些能力能夠提供趨勢分析，甚至投資回報。可以為不同部門和利益相關者定制這些工具和可視化功能。

安全是實現物聯網網絡基礎設施的首要任務。很多物聯網部署需要結合使用公共和私人數據源，但如何安全地管理數據？有些數據將與關鍵任務基礎設施和運作(例如交通流量、能源和供水基礎設施)相關。另外，還有一些由中央政府、地方政府和公共機構公開的公共領域或“公開”數據，包括環境(天氣、水災、空氣質量)、交通(機場、道路、電動汽車、停車場、公交)、城市(住房、城市規劃、休閑、廢物和能源)、教育、衛生(醫院、醫i療工作)等等。

資料傳輸

所謂數據傳輸，就是連接物聯網硬件設備到網絡，然后把獲得的信息傳上去。通常由終結點、接入網關和網絡組成，并完成應用終結點各節點信息的組網控制和匯總上傳，或完成將信息發送到終結點設備等功能。數據傳輸的質量，速度，穩定性在接入時是必須保證的。

資料處理

在物聯網的神經中i樞和大腦中，數據處理是物聯網的重要組成部分。在數據被傳送到服務器或云計算平臺之后，接下來的過程中，服務器或云計算平臺對數據進行收集、記錄、分析、處理、提取、再處理、存儲、管理等，然后將得到的結論數據，反饋給各個終端應用設備。

物聯網數據是什么？

近幾年來，被稱為物聯網的聯網對象系統發展迅速，任何物理對象都可以成為物聯網的一部分。全世界估計在2021年擁有350億臺物聯網設備。另外，在2025年，來自物聯網設備的數據預計將達到79.4 ZB。很明顯，來自物聯網設備的數據加劇了問題。

物聯網數據收集以多種方式影響大數據：在很多方面，物聯網設備產生的數據比其他類型的數據更為豐富。因為傳感器可以與任何物理設備相連，所以物聯網數據是多種多樣的，也是精細的，這就意味著企業可以獲得更多關于其商業運作的數據。

安全是實現物聯網網絡基礎設施的首要任務。在很多物聯網部署中，需要結合使用公共和私人數據源，但如何才能安全地管理數據？有些數據將與關鍵任務基礎設施和運作(例如交通流量、能源和供水基礎設施)相關。另外，還有一些由中央政府、地方當局和公共機構發布的公共領域或“公開”數據，包括環境(天氣、水災、空氣質量)、交通(機場、道路、電動汽車、停車場、公交)、城鎮和城市(住房、城市規劃、休閑、廢物和能源)、教育、健康(醫院、醫i療表現)等等。

在此情況下，需要中間件，它可以對數據網絡進行有效的分割，并確定合適的通信優先級，以便將數據準確、高i效地路由到合適的存儲庫和分析引擎。數據收集得越多，挑戰越大。它要求一個綜合的數據策略，不僅包括各種數據源，而且還包括引入數據的途徑和收集數據的方法。

利用分析工具對物聯網設備產生的各種類型的數據進行分析，從而進行物聯網分析。利用物聯網分析，有價值的信息可以從大量數據中提取出來，然后用來改進應用程序、業務流程和生產等。多種類型的數據分析可用：

標準分析：標準分析是用來分析特定情況下應該采取的步驟。這就是通常所說的描述與預測分析的結合。規范分析在商業應用中可以幫助解釋大量的信息，從而得到更加準確的結論。

SpaceAnalytics：該方法用于分析基于位置的物聯網數據和應用。對各種地理模式進行空間分析，確定各種物理對象之間的空間關系；泊車應用、智能汽車和作物規劃都從空間分析的應用實例中獲益。

在安全和網絡支持方面， OT與 IT合作。軟體與資料融合，邊緣資料直接進入 IT系統，例如預算管理。集成了 OT和 IT功能的物理設備，包括路由器，控制系統等。

如果企業把 IT和 OT結合起來，就能減少空間、時間和能量的消耗，減少采購和管理。常規系統中，對傳感器或執行機構的數據進行分析可以立即得到結果，但不能得到深度結果。當數據分析越來越接近云端或遠程數據中心時，計算結果的深度會增加，但時間會增加。近幾年，數據分析主要是在云中進行，但云的功能已經轉向了邊緣。在數據中心中，企業組織面臨著前所未i有的挑戰，如帶寬限制、關鍵任務 OT系統、惡劣的物理環境、不可靠的連接和不斷增加的安全漏洞。為了管理這些困難，企業組織正在轉向邊緣即服務產品。