传感器技术是计算机应用中的一项关键技术。它将传输线上的模拟信号转换成可处理的数字信号,并将其交给计算机进行处理。
它主要将传感器、数据处理单元组件和通信组件集成在需要随机分布的信息采集和传输的区域,形成一个网络结构(即传感器网络)。节点数量相对较多,可以适应复杂多变的环境。作为物联网技术的核心,它在物联网与信息交换和传输之间起着非常重要的作用。
在物联网技术中,以物联网卡片为载体。通过在设备中插入物联网卡来实现身份识别和承载服务的功能,可以实现物联网的各种技术。
大数据分析
物联网传感器不断从大量连接的各种各样的设备接收数据。随着连接设备数量的增加,物联网系统需要可扩展以适应数据流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的分析报告,这些报告将给企业带来竞争优势。
由于数据是根据其类型进行挖掘的,因此必须对数据进行分类以充分利用数据。根据所讨论的数据类型,可以完成不同类型的分析。
流分析将来自传感器的未分类流数据与来自研究的存储数据结合在一起,以找到熟悉的模式。通过这种方法进行的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等应用中提供帮助。
地理空间分析
另一类大数据分析方法是基于地理空间,其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多,其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储,这些数据转储可用于促进洞察。
挑战
目前,我们处于大多数企业都必须捕获、分析和报告IoT数据的阶段。但是,由于这些技术仍处于发展阶段,因此这些组织面临许多挑战。例如:
集成
由于物联网数据是通过多种渠道以不同的格式接收的,因此收集和集成它具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据具有足够的可 *** 作性以确定见解的格式。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器提取文本数据。但是,提取图像、视频等非文本格式的数据无法快速完成。
隐私
物联网系统通常具有敏感信息,需要加以保护以免受外部干扰。不断涌入的数据难以保护数据的每个部分并进行分析。这些系统由于容量有限而依赖于第三方基础结构,这将增加安全风险。因此,采用了诸如数据匿名性和加密之类的预防措施来加强数据安全性。
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