斯蒂爾曼物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理——IOTDAE3000-斯蒂爾曼

物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)必須經(jīng)過處理才能使用。但是，由于數(shù)據(jù)通常來自多種設(shè)備或不同的格式，因此在對數(shù)據(jù)進行處理或應(yīng)用任何類型的分析之前，您必須做幾件事：

▲將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式，確保該格式與您的應(yīng)用程序兼容。

▲存儲或創(chuàng)建新轉(zhuǎn)換格式數(shù)據(jù)的備份。

▲過濾任何重復(fù)、過時或不需要的數(shù)據(jù)，以幫助提高準(zhǔn)確性。

▲集成其他來源的其他結(jié)構(gòu)化(或非結(jié)構(gòu)化)數(shù)據(jù)，以幫助豐富您當(dāng)前的數(shù)據(jù)集。

斯蒂爾曼物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析——IOTDAE3000-斯蒂爾曼

通過將分析工具應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的各種類型數(shù)據(jù)來執(zhí)行物聯(lián)網(wǎng)分析。使用物聯(lián)網(wǎng)分析，可以從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，然后用于改進應(yīng)用、業(yè)務(wù)流程和生產(chǎn)等等。

斯蒂爾曼智能科技有限公司——IOTDAE3000-斯蒂爾曼

以近兩年火起來的共享單車為例，方便出行讓民眾歡欣鼓舞，亂停亂放也讓民眾苦不堪言。即使政府也出臺了不少相關(guān)政策，但并未得到有效解決。但是，單次旅行所用的智能漲閘鎖是一個理想的解決方案。共享單車的發(fā)展還將伴隨著國家綠色出行的口號繼續(xù)前進。如今電動自行車、高i檔自行車采用漲閘已越來越普遍。在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到一定階段，家用電器可以與外部網(wǎng)絡(luò)相連，通過傳感器來傳遞家用電器信息。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，必然會帶動傳感器的發(fā)展，傳感器的發(fā)展到了一定程度，或許變形金剛也會出現(xiàn)。毫不奇怪。在21世紀，計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展大大提高了信息處理的效率。無線通信技術(shù)，如 LTE、5 G的NB-IOT的迅速發(fā)展，提高了信息傳輸效率。

實際上，第二個原因尤其重要，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點決定了它需要大量的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)的有效數(shù)據(jù)的數(shù)量往往決定了訓(xùn)練后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果，甚至算法的重要性也可能排在數(shù)據(jù)量之后。

而且物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如智能家電、可穿戴設(shè)備等，每天都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過處理和清理之后，可以作為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種很好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以再一次應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上，形成良性循環(huán)。

在人工智能領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)是一個很好的應(yīng)用場景。伴隨著人工智能的快速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)這一同樣出現(xiàn)于多年前的理論和技術(shù)，將迎來新的春天。

伴隨著技術(shù)的進步，傳統(tǒng)的因特網(wǎng)已遠遠不能滿足日益增長的數(shù)據(jù)傳輸處理量，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)由此誕生。但是因為物聯(lián)網(wǎng)屬于新興事物，目前尚未被廣泛應(yīng)用，所以大家對它還不太了解。

資料收集

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)層是數(shù)據(jù)采集，一般由各種傳感器、識讀器、讀寫器、攝像機、終端、 GPS等智能模塊和設(shè)備組成。收集則是通過對這些模塊和裝置的識別、讀取和采集來完成信息的獲取。這些技術(shù)主要有 RFID技術(shù)、傳感器控制技術(shù)、短距離無線通信技術(shù)等。

使用物聯(lián)網(wǎng)會添加來自新設(shè)備、環(huán)境和過程的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)以前用戶無法連接或探索。可以把這些數(shù)據(jù)看作獨立的資產(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)建一個可分解和可利用的“數(shù)據(jù)庫”。盡管許多企業(yè)和組織都在按計劃收集這些數(shù)據(jù)，但是它們還沒有有效地挖掘數(shù)據(jù)，以使數(shù)據(jù)的真正價值zui大化。

它

當(dāng)越來越多的物聯(lián)網(wǎng)項目部署并成熟時，大量(可能達數(shù)十億)數(shù)據(jù)將添加到現(xiàn)有的存儲庫中。許多組織都在做大量的工作，包括如何使用數(shù)據(jù)，如何雇用數(shù)據(jù)科學(xué)家以及如何使用第三方資源，如何結(jié)合工具來實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘。

不管是靜態(tài)的還是動態(tài)的，物聯(lián)網(wǎng)1.0階段數(shù)據(jù)的增長都是線性的，并不代表數(shù)字水平，但由于物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)是連續(xù)不間斷的，所以數(shù)據(jù)的數(shù)量也很大。所以在物聯(lián)網(wǎng)1.0階段，數(shù)據(jù)的壓力是可以控制的，不像宣傳的那么不可計數(shù)和不可控制。

從數(shù)據(jù)的原始性來看，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可分為能源數(shù)據(jù)、資產(chǎn)屬性數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)、信號數(shù)據(jù)等幾類。能量資料：指能消耗的相關(guān)資料，或計算能量消耗所需的資料，如電流、電壓、功率因數(shù)、頻率、諧波等。能量數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵的數(shù)據(jù)類型，物聯(lián)網(wǎng)的zui終目標(biāo)之一就是節(jié)能，然后才能獲得能量數(shù)據(jù)，了解能量數(shù)據(jù)，分析能量數(shù)據(jù)，才能在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中發(fā)揮作用。能量采i集器也是物聯(lián)網(wǎng)的重要設(shè)備之一。

對于這種快速增長的需求，自動化有助于提高零部件的移動速度。自動 IoT設(shè)備(如機器人或自動駕駛汽車)能幫助你從工廠到達門口。因為這些設(shè)備都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)量，并且依賴于不斷增加的數(shù)據(jù)量，所以存儲在數(shù)據(jù)旅程的每一步上至關(guān)重要。

連通性：速度需求

對于具有多種 IoT設(shè)備的多用戶用戶來說，連接速度、可靠性和大帶寬在今天的新世界中越來越重要。有能力在需要的時候訪問數(shù)據(jù)和快速獲得洞察力是非常重要的。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施必須建立起來，以確保數(shù)據(jù)能夠在需要的時候和地方被傳送，接收，存儲和分析。越接近來源，延遲時間越短，這意味著更快的洞察力和價值。