永盈购彩大厅_连物联网数据都理不清楚还怎么搞大数据分析？

本文摘要：（文章部分节录迪云物联CEO许小刚待出版发行的著作《物联网商业设计以及案例》）数据即价值是目前计算机领域极为尊崇的观念。

（文章部分节录迪云物联CEO许小刚待出版发行的著作《物联网商业设计以及案例》）数据即价值是目前计算机领域极为尊崇的观念。数据无论多少都被归结大数据，数据分析更加热门，资本也对印有大数据标签的公司趋之若鹜。数据如同流动的数字货币一样被再三的评估、追崇。当物联网在行业开始落地和应用于后，由于其数据产生的速度之慢，种类之多，体量之极大都会对现有云端技术架构、数据处理方式带给惊人想象的压力和挑战。

面临如此简单的数据，传说中的“数据即价值”将被“有价值的数据”这一理性的了解所超越。物联网的数据有哪些特点？是不是合理化的分类方式？我们是不是应付物联网数据带给的压力和挑战的能力？物联网1．0阶段有价值的数据有哪些？数据分类静态数据与动态数据单从数据的变化上来说，物联网数据可以分成静态数据和动态数据，静态数据多为标签类，地址类数据，RFID产生的数据多为静态数据，静态数据多以结构性、关系型数据库存储；动态数据是以时间为序列的数据，物联网动态数据的特点是每个数据都与时间有一一对应关系，并且这种关系在数据处理中特别是在最重要，这类数据存储一般来说使用时序数据库方式存储。

静态数据不会随着传感器的激增，掌控设备数量的激增而减少；动态数据不仅随设备数量，传感器数量减少而减少，还不会随时间的减少而减少。无论静态数据还是动态数据，在物联网1．0阶段数据的快速增长是线性的，并非是指数级的，但是因为物联网动态数据是倒数不间断的，因此数据的量也是海量的。因此物联网1．0阶段数据的压力是高效率的，并不是如宣传的那样不可数，不高效率。

能源类／资产属性类／临床类／信号类就数据的完整特性来说，我们可以把物联网数据分成能源类数据、资产属性类数据、临床类数据、信号类数据。能源类数据：是指可以能耗涉及的，或者是计算出来能耗所需的涉及数据例如电流、电压、功率因子、频率、谐波等等。

能源数据是物联网最关键的数据类型，物联网最后的目的之一就是节约能源，那么提供能源数据，解读能源数据，分析能源数据是物联网实行中必需的功能。能源收集设备也是物联网最重要的设备之一。资产属性类数据：资产类数据一般来说指硬件资产数据比如设备的规格、参数等属性，设备的方位信息，设备之间的从属关系等等。资产类数据主要用作资产管理，资产管理是工业物联网十分最重要的功能甚至可以作为独立国家的系统研究，因为它可以和ERP系统、MES系统、物流等完全所有的系统接入。

临床类数据：临床类数据是指设备运营过程中检测设备运营状态的数据，临床类数据可以有两类：一类为设备运营参数，例如设备输出／输入值，这里一般来说为传统工业自动化类数据即OT技术涉及类数据；另外一类为设备外围临床数据，例如设备的表面温度、设备噪音、设备震动等等，有一点明确提出的是外围临床才是物联网技术反映的地方它还包括新型传感器技术和物联网通讯技术。外围临床数据是预测性确保的最重要的元数据，也为深度掌控模型获取依据，因此临床类数据是我们必须侧重注目的数据类型。

信号类数据：信号类数据或者监测类数据是目前工业领域用于最普及的数据，因为其直观、易懂、关键，同时在本地、远程同时告诉。信号类数据更容易被忽视，但是它是物联网所必须的、也是较慢可以收集到、并对物联网系统获取最重要参考价值的数据之一。数据之间的关联性数据之间的关联性是有所不同数据之间的关系，数据之间的关系对理解整个系统的运营具有最必要的影响，数据之间的准确关系的辨别是系统有效地运营，产生价值的基石。

数据之间的关联性可以从下面几个方面分析：时间关联性：即同一时刻的数据摄影，数据是同一时刻系统产生的，它体现的是系统这一时刻的状态，从数据世界看作，这个系统就是这一时刻的数据子集。数据摄影反映的是系统静态展出；时间砍是这类数据关键的因素，因此拒绝各个数据提供的时间砍必需完全相同，时间砍是目前很多数据所缺陷的，也是物联网实行中必须注目和解决问题的问题之一。

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