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斯蒂尔曼智能科技有限公司——物联网电气火灾监控系统供应商

大部分收集到的数据都被浪费了。要从大量数据中寻找业务问题“答i案”，业务分析员必须对无关数据进行过滤，并找到可能存在答i案的具体数据集。因此，估计有60%至73%的资料没有被分析。

在面对处理大数据的挑战时，我曾设想这样一个场景：为数百万用户提供服务的大型电力公司试图预测即将到来的夏季用电高峰。搜集、整理必要的资料，然后进行预测、建立模型，这几乎是不可能完成的任务，因为资料集太大了，很难整理出来。(加上每个客户5分钟间隔内的物联网传感器数据，你就能清楚地看出这有多困难)

在如何使用数据、雇佣数据科学家和使用第三方资源、如何结合使用工具使数据挖掘变得有效等方面，公共部门正在进行大量的培训，其中zui关键的是获得正确的***知识。

还必须为数据集提出正确的问题和定义查询。假如你没有问出正确的问题来获得zui深刻的见解，收集更多的数据是没有任何价值的。利用物联网平台处理数据的好处包括强大的分析和可视化能力，这些能力能够提供趋势分析，甚至是投资回报(ROI)。可针对不同部门和利益相关者对工具和可视化功能进行定制和个性化。

不管是静态的还是动态的，物联网1.0阶段数据的增长都是线性的，并不代表数字水平，但由于物联网动态数据是连续不间断的，所以数据的数量也很大。所以在物联网1.0阶段，数据的压力是可以控制的，不像宣传的那么不可计数和不可控制。

从数据的原始性来看，物联网数据可分为能源数据、资产属性数据、诊断数据、信号数据等几类。能量资料：指能消耗的相关资料，或计算能量消耗所需的资料，如电流、电压、功率因数、频率、谐波等。能量数据是物联网关键的数据类型，物联网的zui终目标之一就是节能，然后才能获得能量数据，了解能量数据，分析能量数据，才能在物联网应用中发挥作用。能量采i集器也是物联网的重要设备之一。

对于这种快速增长的需求，自动化有助于提高零部件的移动速度。自动 IoT设备(如机器人或自动驾驶汽车)能帮助你从工厂到达门口。因为这些设备都会产生数据量，并且依赖于不断增加的数据量，所以存储在数据旅程的每一步上至关重要。

连通性：速度需求

对于具有多种 IoT设备的多用户用户来说，连接速度、可靠性和大带宽在今天的新世界中越来越重要。有能力在需要的时候访问数据和快速获得洞察力是非常重要的。数据基础设施必须建立起来，以确保数据能够在需要的时候和地方被传送，接收，存储和分析。越接近来源，延迟时间越短，这意味着更快的洞察力和价值。

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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。

采用 Zigbee无线传输模块，实现了各种模拟信号和传感器输出的数字信号的实时采集、处理和显示，实现了终端间数据交互和参数配置，并通过网络将数据上传到系统服务器，方便了数据的在线分析和管理。针对危险作业、突发事件，提供语音报警功能，并配置指纹采集模块，方便管理人员和设备。文中给出了整个数据采集终端的设计方案，完成了硬件电路的设计与调试，数据采集系统的软件设计，并对系统进行了测试。