物联网数据采集终端应用前景——数据采集智慧终端-斯蒂尔曼
农业信息化是国家大计，是建立农业科技种植的基础。精细化种植农业是农业信息化的重要内容，对于提高农业产量，提升农业种植技术水平具有很大推力；精细化种植需要实时了解农作物生长状态、生长环境变化等信息，通过采集终端来实现对上述信息的感知和处理，是通用技术手段。因此，如何能够更进一步使得农业类数采终端具有便利操作、部署以及传感器互换和即插即用的功能，是目前市场，也是农业现代化重要我这点的和亟需的应用产品。
物联网数据如何采集——数据采集智慧终端-斯蒂尔曼
自动化数据：许多人对设备自动化持怀疑态度。无论是办公室里的自动灯还是恒温器上的自动设置，都需要自动化。如果没有自动化，某人的工作就是记住每天调整2次恒温器的设置，后一次调整后，关闭所有灯。
状态数据：基本和的物联网数据类型是状态数据。大多数物联网设备生成状态数据，这些数据作为原始数据收集，然后用于更复杂的分析。
位置数据：将位置数据想象成一个室内全球定位系统。位置数据使您能够实时跟踪包裹、托盘和设备，而不是将您引导到特定的目的地。农民可以在收割期间跟踪设备；仓库主管可以在车间找到特定的零件托盘；在消费者层面，您可以使用位置数据来跟踪丢失的手机、笔记本电脑，甚至是钥匙。
斯蒂尔曼智能科技有限公司——数据采集智慧终端-斯蒂尔曼
静态资料和动态资料
就数据的变化而言，物联网数据可分为静态数据和动态数据，静态数据以标签类为主，地址类数据， RFID生成的数据多为静态数据，静态数据以结构型、关系型数据库为主；动态数据以时间序列的数据为主，物联网动态数据的特点是每个数据都与时间有一一对应关系，而且这种关系在数据处理中特别重要，而时间序列数据库通常存储这些数据。
传感器越多，控制设备越多，静态数据越多；动态数据不仅越多，传感器越多，动态数据越多，动态数据越多。
自动与供应链弹性
想一想供应链中配送和履约的数据需求：由于流行病对运输条件和配送中心的影响，配送中心已经遭到了大规模的破坏。在COVID-19之前，典型的请求会被发送到中央数据中心，在那里，请求被分发到离用户很近的zui大中心，这些中心中的大多数库存都是库存。所以，两天的交货期早已成为业界所确立的标准。
但当地的收容所、食品杂货、电子产品等需求剧增，甚至使事情变得更加复杂。大规模分发是因为有大量的请求。但这并非导致交货时间延长的技术，而是人类无法跟上步伐的人为因素。特别是在“zui后一公里”，供应链中的系统严重依赖人来完成订单。
状况资料：物联网中很基本、很流行的资料是状况资料。多数物联网设备会产生状态数据，作为原始数据收集起来，然后用于更复杂的分析。
定位资料：把定位资料想像为室内 GPS。定位数据可以让你实时跟踪包裹，托盘和设备，而不是引导你去特定的目的地。农场主可在收获时追i踪设备；仓库管理员可在车间找到特定的零件托盘；在消费者层面，可利用定位数据跟踪手机、笔记本电脑，甚至是钥匙。
必须对物联网传感器和设备产生的大量数据进行处理才能使用。然而，因为数据通常来自多种设备或不同格式，所以在对数据进行处理或应用任何分析之前，都需要做一些事情：将数据标准化或转换成统一格式，以确保格式与应用程序兼容。为新转换的格式数据存储或创建备份。筛选重复、过时或无用的数据，以帮助提高精i确度。整合其它来源的结构性(或非结构性)数据，从而丰富您当前的数据集。
它可以直接从设备向云端传输数据，也可以从设备向驱动器传输数据。信息技术与 OT融合和边缘服务不断改善过程。如果 IT承担着保护任务， OT负责生产、供电， IT和 OT团队就会产生分歧。
理解数据采集和 OT非常重要，这是非常重要的。边界包括计算机和传感器。信息技术/OT使边界分析更加有效
公司必须识别优点，比如机器上有 IoT传感器。它是由传感器、致动器、数据采集系统等一系列通用技术构成的，主要应用于机械臂、自动驾驶汽车等领域。
人们所创造的物质世界有多大，我们就有测量的概念，但人们所创造的数字世界究竟有多大，相信这一概念并不十分明确。
多数人认为，数据就是数字，或者一定是由数字组成的，但事实并非如此，数据的范畴远大于数字，信息，现象，数据，状态和知识都可以成为数据的一部分。
人所创造的物质世界的一切都可以是数据，通过互联网传播的文字、图片和视频就是数据；工厂里的所有档案、大小、记录就是数据；大小、年代、手工艺品也是数据。地甚至宇宙存在的时空也可以是数据，小到一粒，大到一颗行星的轨道和生命周期。
海量数据的困境
对海量数据的分析能够对公司的业务和经营方式产生重要的影响。但围绕这一目标，下列问题也存在了很长时间：
大多数数据是孤立的，不能同其他类型的数据相分离，不能进行宏观的综合分析。举例来说，很难将财务数据与消费者数据进行简单地汇总，以便更深入地了解特定客户行为对公司财务业绩的影响。
难以快速处理大数据，以便让洞察力发挥作用。大部分类型的数据的价值都是短暂的，今天的消费者行为将会在明天和后天改变。企业需要能够迅速提供行动指引的洞察力，才能实现效益zui大化，但是大多数传统数据库系统不能快速处理数据。
