这些公司中具体有哪些搭建了物联网平台？他们搭建的物联网平台又是怎么样的？
首先我们来了解一下什么是物联网平台，物联网平台全称物联网管理系统平台。即IOT管理系统平台， 那么，什么是IoT管理系统平台呢？
要了解什么是物联网平台，首先您需要了解一个完整的IoT系统的组件。
那么“物联网系统如何工作”。
完整的IoT系统需要硬件，如传感器或设备。 这些传感器和设备从环境(例如水分传感器)收集数据或在环境中执行动作(例如浇水作物)。
完整的IoT系统需要连接。 硬件需要一种将所有数据传输到云端的方法(例如发送湿度数据)或需要一种从云接收命令的方法(例如，现在对作物播种)。对于一些IoT系统，可以在硬件和连接到云之间的中间步骤，例如网关或路由器。
完整的IoT系统需要软件。 该软件托管在云端(什么是云端)，并且负责分析从传感器收集的数据并作出决定(例如，从湿度数据知道刚刚下雨，然后告诉灌溉系统今天不打开) 。
最后，完整的IoT系统需要用户界面。 为了使所有这些都有用，需要一种方式让用户与IoT系统进行交互(例如，具有显示湿度趋势的仪表板的Web应用程序，并允许用户手动打开或关闭灌溉系统)。
IoT平台是连接IoT系统中的所有内容的支持软件。IoT平台有助于通信，数据流，设备管理和应用功能。
IoT平台存在于第3部分中，通常是上述内容的第4部分。随着所有不同种类的硬件和不同的连接选项，需要一种使所有工作在一起的方式，这就是IoT平台所做的工作。
IoT管理系统平台帮助：连接硬件，处理不同的通讯协议，为设备和用户提供安全和身份验证和收集，可视化和分析数据与其他Web服务集成。您的业务何时应用物联网管理系统平台
由于IoT是一个系统系统，因此在所有相关领域拥有专长的组织很少见。存在物联网平台，可帮助企业克服技术挑战，而无需将其全部归咎于内部。
物联网作为未来发展重要方向，承载了世界梦想，面对新一轮信息 科技 机遇，越来越多的企业也在加大部署或者 探索 物联网，以此驱动产业转型升级，各界积极入局跑马圈地，以此抢夺时代制高点。
谷歌希望安卓 *** 作系统能能广泛应用在各种智能设备当中去，发布了Android Things物联网系统，同时，谷歌希望把强大AI能力扩展到各种物联网智能设备上，至此在今年面向智能终端首款AI芯片Edge TPU，核心用于边缘计算，让本地就具有AI处理能力。
美国另一 科技 巨头微软，希望win10无处不在，推出Win 10 IoT为全球各行各业智能设备提供服务，帮助他们迈向物联网时代。另外，Win10 IoT可以在边缘做更多工作，包括机器学习、事件处理、图像识别和人工智能，并与Azure物联网再到边缘无缝集成为Win 10 IoT设备带来了云智能和安全分析。与此同时，微软也将投入50亿美元支持物联网创新。
亚马逊则在多年前就发布了AWS IoT平台，以此抢占物联网应用市场，例如帮助工业企业提高运营效率，使用AWS IOT构建的机器学习模型可以在云中或直接在工业设备上运行，从而设备可以响应本地事件并采取智能动作。
物联网连接规模呈现高速增长态势，以LoRa和NB-IoT等低功耗广域网LPWAN通信技术发展迅猛，连接复合年增长率为109%，在城市井盖、水、电、燃气表等得到了大量应用。
随着5G通信技术的发展，万物互联得以实现，在国内，BAT以及华为等厂商战略纷纷向物联网转变，华为以大连接谋划，去撬开这个千亿级连接市场。
百度以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网在各垂直领域展开大规模应用，并赋能各行各业，促进物联网时代到来。
腾讯在今年迎来重大战略转型，被视为变革开启之年，新成立云与智慧产业事业群是腾讯战略大调整核心部门，寄托未来变革命运，拥抱产业互联网，助力产业与消费者形成更具开放性的新型连接生态。
中国移动：成立物联网公司、车联网公司，搭建物联网专网、提供专号、建设物联网设备接入管理平台和物联网应用开发平台，大力推动物联网业务展。
可以说基本上在国内有名的公司全部入局了物联网平台建设。物联网的发展，已经上升到国家战略的高度，必将有大大小小的 科技 企业受益于国家政策扶持，进入 科技 产业化的过程中。
从行业的角度来看，物联网主要涉及的行业包括电子、软件和通信，通过电子产品标识感知识别相关信息，通过通信设备和服务传导传输信息，最后通过计算机处理存储信息。
而这些产业链的任何环节都会开成相应的市场，加总在一起的市场规模就相当大，可以说，物联网产业链的细化将带来市场进一步细分，造就一个庞大的物联网产业市场。为人类的生产和生活方式带来全面的改变。
自己在电信上班，这个问题很不错。就现在成都电信物联网建设来说，已经很完善了。你好，搭建物联网流量池很简单的。
首先你要根据你的物联网项目规模，科学的确定好需要多少个物联网卡，合理估算出需要多少总流量。这也就是确定了自己的流量需求。其次你需要到通信运营商那里，根据自己的流量需求开设并包一个流量池，然后分摊给你所需要的多个物联网卡。再次你可以向运营商要一个管理账号，可以动态监管你这些流量卡的流量使用情况。衡水领航信息科技有限公司专业从事物联网项目的建设运营，有困难可以沟通交流。
希望可以帮到你，请采纳。1、首先打开onenet物联网平台。
2、其次在在浏览器窗口左侧，找到应用管理。
3、最后即可搭建控制室。OneNET平台服务于银行、担保公司、融资租赁等金融机构，助力金融实物资产管理各环节的状态监控与位置信息服务。常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte网站在线客服系统很多，尤其是这几年，很多企业都在跨入智能客服软件领域，网站在线客服系统可以随时选出好几十家出来，但是哪家最好，我推荐乐盈通客服系统。
因为乐盈通客服系统针对性的开发出各自特点的功能，来更好的为网站提供服务，未来在线客服系统的发展方向应该是更好的结合网站，结合客户管理系统（CRM），结合在线销售系统，为网站开辟一条发展之路，营销之路。1: 学习他人经验
企业决策者都听到过有关物联网的炒作，但很多人不知道物联网如何能对业务带来实际影响。因此，企业在考虑部署物联网设备时，应该先花些时间与实际应用物联网的企业进行沟通，了解他们如何利用物联网。
2: 制定战略
每个企业都有独特的需求，并没有适合所有人的物联网项目。在你试验物联网或提交项目申请书之前，应该与企业关键决策者共同制定战略。这有助于确保用户认同物联网项目，还可以确保物联网项目为企业提供最高价值。
3:先实现较容易的目标
你引进的新技术需要快速的高度可见的成功。如果你的企业IoT战略与其他公司已经有着良好记录的IoT项目一致，应该先专注这些项目，因为这些项目相对容易实现和产生结果。此外，如果有的IoT项目可展示“项目部署之前和之后”的数据对比指标，这可以为新的IoT项目奠定基础。
4: 清理你的数据
物联网设备产生的数据或通过互联网传输的数据可能堵塞网络，IoT项目应该确定你想要的IoT数据，还应该确定你想要清除的IoT数据，你可以自己进行数据清理过程，或者外包给供应商
5: 想想你的客户
最佳IoT项目通常专注于客户的需求。这里很好的例子是市政电车系统，该系统现在使用IoT传感器来预测系统设备和跟踪故障，让维修人员可以主动地解决这些问题。这些IoT系统甚至可以在系统故障时发送消息到客户的手机，建议客户改变路线。
6:不要忘记故障转移
对于依赖于稳定IoT数据流的系统，通常都可能面临机器或互联网故障的威胁，导致数据流停止。如果你在使用IoT数据驱动的自动化工作流，特别重要的是，你的故障转移系统需要可以将这些工作流的控制转移到手动模式。
7: 加强安全防范
如果你使用来自互联网的原始物联网数据，这些数据可能给你带来恶意软件、病毒和其他安全威胁。对于考虑使用互联网IoT数据的企业，应该重新评估其安全做法，以确保本地和广域网的安全。
8: 结合IoT数据与现有数据
最大限度地利用物联网的最佳方式是结合内部系统记录中的数据。例如，如果你在收集你网站客户行为的数据，你可以将这些数据结合已有的客户信息，例如客户住在哪里以及其他关键数据。这让你可以更好地了解每个客户及其购买行为和喜好。
9: 设置基线和指标
你的IoT项目应该可以与过去公司业绩基准进行对比，通过这种方式，你可以很容易地展示物联网项目的成效，这可能是收入提高、更好的客户服务、更快的内部 *** 作完成时间、成本节约等。
10: 定义你的下一代IoT应用程序
当你的IoT项目取得阶段性成功时，你应该开始考虑如何应对更多的IoT应用程序。与参与制定战略的业务决策者商讨这个问题可以帮助你的IoT项目向前推进。
最后，你还要有一个符合项目的域名，用于平台的搭建，市场上域名的选择比较多，有com、cn、top，看实际情况选择物联网平台并没有一个标准的定义，就如物联网并不是一项新技术，而是已有技术在新情景和新用例中的应用。每一个行业巨头都可以根据自己的业务特点，整合业务和产品线，抽离共性技术、业务流程等重组出一个“业务平台”，并称之为物联网平台。例如，系统服务/软件厂商通过开放开发工具、API 来搭建一个 AEP 平台;工业巨头将某一细分领域的 Kown-how 数字化并封装成一套解决方案，便能够提供一个工业互联网平台。
当然，一个平台的构建并没有说的那么简单，它是一个系统的工程，需要上下游的资源整合优化，以及根据业务需求和顶层规划进行有逻辑的重组，而不是简简单单的叠加。
基于平台供应商数量众多的现实，大多数的供应商只能提供平台能力的一部分。实际上，这类公司并不能称为物联网平台提供商。如果仅仅提供连接管理或者应用使能这类简单功能，那么只能被称为连接管理平台或者应用使能平台，而不能称为综合性物联网平台。
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