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我们都知道，分析大数据可以对企业和他们如何运作有很大的帮助。这里有一些关于它的问题：

大多数数据是孤立的，不能与其他类型的数据相分离，不能用于宏观分析。举例来说，很难将财务数据与消费者数据进行简单地汇总，以便深入了解特定客户行为对公司财务业绩的影响。

要快速处理大数据来获得洞察力是非常困难的。大部分类型的数据的价值都是短暂的，消费者今天做的事情在明天和后天都会有所不同。企业需要洞察力来迅速采取行动以获取zui大收益，但是大多数传统的数据库系统不能处理所需的速度。

当物联网被引入时，在广泛分享数据方面可能会产生矛盾，例如，测量气候和污染的数据点可能会越来越多，从而暴露出一个城市日益增长的二氧化碳水平，这将导致这个城市受到严厉的检查和罚款。由于对污染环境的暴露和对新型“超级病毒”的脆弱性之间的联系已经建立，现在迫切需要测量空气质量水平。此外，数据洞察力和潜在的社会和商业影响之间的平衡可能会成为需要处理的复杂问题。

但是首先，数据必须以一种可用的方式被挖掘和构建，所以必须有一个系统来决定谁有权使用这些数据。资料是否免费或商用？或者数据是保密的，只供内部使用？随着个人追i踪数据的公开，在冠状病毒流行期间的zui新进展已经超出了对数据保护的担心——是否会成为确保我们城市居民健康的常规措施？

安全性是每一个解决方案的***，物联网也不例外。为了保证物联网项目的安全性，集成商应该遵循以下指导原则。设备安全至关重要物联网设备是物联网网络中zui易受攻击的部分，因为它们通常使用不能支持高i级安全功能的简单处理器和操作系统。在单位数量方面，以及产品和制造商的多样性方面，他们也是zui多的。因此，保护数十亿台设备的物联网解决方案将面临复杂的问题。更有甚者，物联网设备超出了传统网络的界限，通常由非 IT组织在开放且不受保护的场所(如农田、停车场和工厂车间)安装和管理。

BensonChan，他是 Strategy Things公司的高i级合伙人，他解释说：“一种特定的物联网设备可能是安全的，而另一种可能是脆弱的。在接下来的几年里，有数十亿的物联网设备被部署，黑i客们正日益关注这一领域。

在物联网数据使用方面的进展还在继续，但是对于那些从计划和项目中收集越来越多的数据的组织来说，这也是一个挑战。把物联网数据与其他资源整合起来，进行挖掘，并以更灵活和定制的方式提供给各个利益相关者，这是一项复杂的工作，需要与***团队协作。

想要有效利用新数据的组织应当设法建立一个由专i家和提供者组成的互补生态系统，使之能够在复杂情况下为数据的收集、挖掘和分发以及处理所有必要障碍，包括基础设施、安全和文化障碍等方面获得指导。

资料利用的潜在价值是巨大的，它能给所有人带来更好、更安全、更高i效的生活。

边缘化产生的数据在不断增长， IT/OT融合和边缘化产品成为物联网中数据处理的zui佳选择。“边缘计算”和“物联网”是当今发展非常迅速的两种技术，结合了“边缘计算”和“物联网”的领i导者将会发现，边缘计算与操作技术和 IT融分。

大多数运行技术和用户数据都是在边缘生成的，主要来自物联网设备。

边界数据可以帮助组织提高业务洞察力、库存是否充足、机器是否得到维护等等。这对组织是有价值的。高i效的边缘数据能够缩短响应时间，降低连接成本，提高传输安全性，减少存储，提高可靠性。

每一天，我们的周围都是各种形式的传感器，它们监测、测量和发送数据。连接在一起的 IOT (物联网)设备和技术能够实时监测和测量数据，有助于节省时间、能源和金钱。但如何收集、处理和分析物联网数据？

感应器收集来自物联网消费设备的数据，例如安全系统，智能电器，智能电视，以及可穿戴健康设备。还可以从商用设备上收集数据，包括商用安全系统，交通监测设备和天气追i踪系统。资料可传送，保存，并可随时取回。物联网设备收集数据的例子如下：自动化数据，很多人对设备自动化持怀疑态度。不管是办公室的自动灯具还是温度调节装置，都需要自动化。若无自动控制，某人的工作就是记得每天调节2次温度，zui后调节完，关掉所有灯光。

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物联网是当今信息时代的重要标志之一。随着物联网技术的迅猛发展，前端数据采集的需求日益增长，在物联网系统中，数据采集是一项重要的基础工作。

在数据采集系统中，由于工作环境复杂多变，为了保证数据的实时、稳定采集和传输，对系统的可靠性和稳定性也提出了要求。所以设计和研究数据采集系统，具有重要的意义。

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阐述了国内外数据采集系统的发展状况，分析了国内数据采集系统的特点和不足，有针对性地设计了数据采集终端。它由数据采集系统和数据处理系统两部分组成，实现了数据的采集、存储、网络传输、 LCD显示器的显示、报警和操作人员的身份验证功能。

由于物联网(IOT, Internet of Things)技术在国民经济和社会信息化领域的广泛应用，从感知层、采集到的数据呈现出异构性、海量、不确定等特点，使数据处理面临着一系列挑战，如何对成倍增长的物联网数据进行有效处理和利用，成为制约物联网发展的瓶颈问题. RFID (Radio Frequency Identification, RFID)技术是物联网技术系统的重要组成部分，