“如何管理和用好物联网里的数据？”这个问题像一个规划者的思考，有前瞻性。好的规划就是要具备前瞻性，是好的规划或设计者才能提出来的。优秀的科技，再投入应用以前，做好规划设计必须的。

很明显，这个问题里面有两部分内容:1、如何管理物联网里的数据。2、怎样利用好物联网里的数据。那我们就从以下两方面（当然，我们不考虑人的外在因素，只专注技术。）。

一、关于管理物联网里的数据。

首先，我们要明白数据的产生与应用的全过程。物联网里的数据，是跟大数据技术分不开来的。

那么，我们先来自上而下的，分析一下数据的传输过程。人工智能中央处理器单元（或者可能是普通计算机中央处理单元），发出数据采集指令——指令通过网络（互联网和物联网）传达到数据采集器——出去采集器，随时随地通过各种传感器件，收集到第一手的数据；然后，数据的传输就将通过一个自下而上的过程，反向传输到最先发出指令的指令单员。这样就完成了一个数据交互。

如何管理及用好物联网里的数据？

物联网（Internet of Things，IoT）是通过射频识别（RFID）、无线传感器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业的第三次浪潮。物联网是由多项信息技术融合而成的新型技术体系，目前多个国家都在花巨资进行深入研究，主要集中在射频识别RFID 技术、无线传感技术、纳米技术、嵌入技术、云计算和IPV6 等。

物联网是在互联网基础上的延伸和扩展的网络，它将终端延伸和扩展到了任何物品与物品之间。计算机和互联网的出现创造了大量数据，物联网创造出的数据将远多于互联网，物联网包含了数以亿级的节点，代表各种对象，从小型的无处不在的传感器设备、手持设备到大型网络服务器和超级计算机集群，数据每时每刻都在大量产生，且形式多样，如结构化数据、半结构化数据、流数据和多维数据等，有对决策贡献大的数据，也有帮助较小的数据，还有噪声数据，各种数据性质不同，处理的方式、存储的手段以及在此之上的信息提取方法各不相同，这些数据在不同的系统或场合中被使用、重用或引用，比如数据的查询、分析等。对如此海量数据的有效处理、存储和管理是物联网得以广泛应用的关键所在。而现有国内外对物联网的研究多集中在体系结构、RFID、传感网络和标准化以及物联网中间件等，对数据方面的研究比较少，Keith G.Jeffery 等指出传统数据库不适于管理物联网数据，Anne James 等指出了物联网数据库结构的研究方向。

鉴于此，本文在分析物联网数据特点的和现有数据管理技术的基础上，从数据模型、数据预处理与集成、存储与索引和查询分析等几个方面对物联网数据进行了有益的探索。从而管理及用好物联网里的数据。

一、物联网数据分析

1、物联网数据的特点

1、“云-边-端”架构

在面向新一代信息基础设施的物联网体系架构中，数据处理以及基于数据的智能服务变得越来越重要。前两年出现了一个比较热的词，叫做"边缘计算"，是指把简单的、需要实时计算和分析的过程放到离终端设备更近的地方，以保证数据数据处理的实时性，同时也减少数据传输的风险。最近又出现了一个新的热词，叫做“云边协同”，其含义跟边缘计算相差不是很大，只是强调“云-边-端”这样的架构，终端负责全面感知，边缘负责局部的数据分析和推理，而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据，完成对行业以及跨行业的态势感知和分析。

基于AI的智能服务则是贯穿“云-边-端”整个架构，在感知终端，AI技术旨在提高全面感知的敏感性、准确性以及人机交互、物物交互的实时性，同时也可以通过芯片来进行简单的逻辑推理。

在边缘处，AI技术主要负责汇集该域内的局部数据以及相关的业务数据，完成感知数据的分析和推理，并且能够把相关的分析结果或模型传送给感知终端，达到感知终端与边缘云的协同，同时，边缘云与边缘云之间也可以通过联网共享，共享数据、资源、算法等，完成边缘云之间的相互协同。

在云端，不仅需要提供类似边缘云的云计算相关的存储、计算、网络、安全资源，还需要汇集、融合所有的数据，提供基于全局数据的智能服务，包括智能调度、运维、宏观决策等。