斯蒂尔曼智能科技有限公司——物联网烟雾探测监控系统供应商

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---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---。

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、---性和大带宽在今天的新中越来越重要。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---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，---时间越短，这意味着更快的洞察力和价值。

人们所创造的物质有多大，我们就有测量的概念，但人们所创造的数字究竟有多大，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。

---数据的困境

对---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。

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一种物联网智能数据采集手持式终端，包括主体，所述主体以横杆和竖杆为基础形成的长杆型，所述长杆型的左端设有采集端口，所述采集端口内装有传感器；长杆型的竖杆内设有电路板；

长杆型的底端设有底座；长杆型的底座内装有电池，电池与电路板电连接，所述电池与电路板电连接；所述传感器与所述电路板电连接；所述长杆型的外表面内装有显示器和按键组，所述显示器和按键组分别电连接.本实用新型无需外置连接线，即可独立采集和显示物联网智能数据，且便于手持携带，移动测量。

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