斯蒂爾曼智能科技有限公司——數(shù)據(jù)采集智慧終端-斯蒂爾曼

使用物聯(lián)網(wǎng)會(huì)從新設(shè)備、環(huán)境和過程中添加更多數(shù)據(jù)，而組織在此之前無(wú)法連接或探索這些數(shù)據(jù)?？梢园堰@些數(shù)據(jù)看作獨(dú)立的資產(chǎn)，但是zui終目標(biāo)是把它與其他數(shù)據(jù)結(jié)合起來，創(chuàng)建一個(gè)可分解和可利用的“數(shù)據(jù)庫(kù)”。但是，雖然許多組織和實(shí)體(例如地方當(dāng)局)都在按順序收集這些數(shù)據(jù)，但它們還沒有有效地挖掘數(shù)據(jù)，加以審查，以便產(chǎn)生新的信息，使數(shù)據(jù)的真正價(jià)值z(mì)ui大化。

當(dāng)越來越多的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目部署并成熟時(shí)，大量(可能達(dá)數(shù)十億)數(shù)據(jù)將添加到現(xiàn)有的存儲(chǔ)庫(kù)中。今天，數(shù)據(jù)正以驚人的速度累積，并且這些數(shù)據(jù)將會(huì)對(duì)組織和公民很有價(jià)值，很有用。有些數(shù)據(jù)可用于收集并主動(dòng)與第三方共享，以幫助社區(qū)做出決定。

自2005年術(shù)語(yǔ)“大數(shù)據(jù)”首i次被使用以來，大量數(shù)據(jù)集等待被挖掘以獲得洞察力的想法對(duì)于企業(yè)來說是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)，但是事實(shí)證明，這種機(jī)會(huì)很難打開。如今，隨著 IoT (IoT)所產(chǎn)生的信息量的增加，大數(shù)據(jù)也變得越來越龐大，這一挑戰(zhàn)更加嚴(yán)峻。

因此，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是什么？它如何與大數(shù)據(jù)結(jié)合？在這篇文章中，我們將回答這些問題，并介紹一些公司如何利用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)成功地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。早在物聯(lián)網(wǎng)問世之前，企業(yè)就開始收集數(shù)據(jù)——而且是海量數(shù)據(jù)。營(yíng)銷數(shù)據(jù)，運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，金融數(shù)據(jù)，人力，消費(fèi)者數(shù)據(jù)等等，都是從不同的來源收集的，通常需要對(duì)其進(jìn)行分析，以獲取特定的洞察力。這類數(shù)據(jù)通常來自多種渠道，如社會(huì)媒體、金融市場(chǎng)和銷售交易(即所謂大數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度和多樣性三個(gè)方面)。

利用分析工具對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的各種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)分析。利用物聯(lián)網(wǎng)分析，有價(jià)值的信息可以從大量數(shù)據(jù)中提取出來，然后用來改進(jìn)應(yīng)用程序、業(yè)務(wù)流程和生產(chǎn)等。多種類型的數(shù)據(jù)分析可用：

標(biāo)準(zhǔn)分析：標(biāo)準(zhǔn)分析是用來分析特定情況下應(yīng)該采取的步驟。這就是通常所說的描述與預(yù)測(cè)分析的結(jié)合。規(guī)范分析在商業(yè)應(yīng)用中可以幫助解釋大量的信息，從而得到更加準(zhǔn)確的結(jié)論。

SpaceAnalytics：該方法用于分析基于位置的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和應(yīng)用。對(duì)各種地理模式進(jìn)行空間分析，確定各種物理對(duì)象之間的空間關(guān)系；泊車應(yīng)用、智能汽車和作物規(guī)劃都從空間分析的應(yīng)用實(shí)例中獲益。

在安全和網(wǎng)絡(luò)支持方面， OT與 IT合作。軟體與資料融合，邊緣資料直接進(jìn)入 IT系統(tǒng)，例如預(yù)算管理。集成了 OT和 IT功能的物理設(shè)備，包括路由器，控制系統(tǒng)等。

如果企業(yè)把 IT和 OT結(jié)合起來，就能減少空間、時(shí)間和能量的消耗，減少采購(gòu)和管理。常規(guī)系統(tǒng)中，對(duì)傳感器或執(zhí)行機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以立即得到結(jié)果，但不能得到深度結(jié)果。當(dāng)數(shù)據(jù)分析越來越接近云端或遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心時(shí)，計(jì)算結(jié)果的深度會(huì)增加，但時(shí)間會(huì)增加。近幾年，數(shù)據(jù)分析主要是在云中進(jìn)行，但云的功能已經(jīng)轉(zhuǎn)向了邊緣。在數(shù)據(jù)中心中，企業(yè)組織面臨著前所未i有的挑戰(zhàn)，如帶寬限制、關(guān)鍵任務(wù) OT系統(tǒng)、惡劣的物理環(huán)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(yè)組織正在轉(zhuǎn)向邊緣即服務(wù)產(chǎn)品。

人們所創(chuàng)造的物質(zhì)世界有多大，我們就有測(cè)量的概念，但人們所創(chuàng)造的數(shù)字世界究竟有多大，相信這一概念并不十分明確。

多數(shù)人認(rèn)為，數(shù)據(jù)就是數(shù)字，或者一定是由數(shù)字組成的，但事實(shí)并非如此，數(shù)據(jù)的范疇遠(yuǎn)大于數(shù)字，信息，現(xiàn)象，數(shù)據(jù)，狀態(tài)和知識(shí)都可以成為數(shù)據(jù)的一部分。

人所創(chuàng)造的物質(zhì)世界的一切都可以是數(shù)據(jù)，通過互聯(lián)網(wǎng)傳播的文字、圖片和視頻就是數(shù)據(jù)；工廠里的所有檔案、大小、記錄就是數(shù)據(jù)；大小、年代、手工藝品也是數(shù)據(jù)。地甚至宇宙存在的時(shí)空也可以是數(shù)據(jù)，小到一粒，大到一顆行星的軌道和生命周期。

海量數(shù)據(jù)的困境

對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析能夠?qū)镜臉I(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)方式產(chǎn)生重要的影響。但圍繞這一目標(biāo)，下列問題也存在了很長(zhǎng)時(shí)間：

大多數(shù)數(shù)據(jù)是孤立的，不能同其他類型的數(shù)據(jù)相分離，不能進(jìn)行宏觀的綜合分析。舉例來說，很難將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與消費(fèi)者數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單地匯總，以便更深入地了解特定客戶行為對(duì)公司財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)的影響。

難以快速處理大數(shù)據(jù)，以便讓洞察力發(fā)揮作用。大部分類型的數(shù)據(jù)的價(jià)值都是短暫的，今天的消費(fèi)者行為將會(huì)在明天和后天改變。企業(yè)需要能夠迅速提供行動(dòng)指引的洞察力，才能實(shí)現(xiàn)效益zui大化，但是大多數(shù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)不能快速處理數(shù)據(jù)。

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一種物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集終端設(shè)備.包括外殼及安裝在外殼內(nèi)的局域網(wǎng)通信模塊、傳感器接口模塊、采集數(shù)據(jù)模塊、中央控制處理模塊、存儲(chǔ)處理模塊、外網(wǎng)通信模塊，傳感器接口模塊通過采集數(shù)據(jù)模塊與局域網(wǎng)通信模塊進(jìn)行接，

局域網(wǎng)通信模塊與中央控制處理模塊連接，中央控制處理模塊分別與存儲(chǔ)模塊和外網(wǎng)通信模塊連接。本實(shí)用新型采用無(wú)線低頻局域網(wǎng)通信模塊，快速安裝，自動(dòng)連接組網(wǎng)。

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通過采集數(shù)據(jù)模塊與局域網(wǎng)通信模塊進(jìn)行接，通過局域網(wǎng)通信模塊與中央控制處理模塊連接，并分別連接到存儲(chǔ)模塊和外網(wǎng)通信模塊。