分析大數據物聯網傳感器持續接收來自大量連接的異構設備的數據。隨著聯網設備數量的增加，物聯網系統需要具有可伸縮性，以適應數據的流入。分析系統處理這些數據并提供有價值的報告，這將使企業具有競爭優勢。由于數據是基于其類型挖掘的，因此必須對數據進行分岔以充分利用數據。根據問題數據的類型，可以進行不同類型的分析。比較常見的有：1）流分析（StreamingAnalytics）流分析結合了來自傳感器的未排序的流數據和來自研究的存儲數據，以發現熟悉的模式。這種方法的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。2）地理空間分析（GeospatialAnalytics）另一類大數據分析方法是地理空間，其中IoT傳感器數據和傳感器的物理位置的組合可以為預測分析提供整體視角。物聯網世界中的對象數量眾多，其通過無線網絡發送數據的能力有助于獲得詳細的數據轉儲，這些數據轉儲可用于促進洞察。從設備所使用的人員進行分析等等。舟山建筑工程物聯網大數據平臺綜合服務
9.數據多維度分析需要對數據支持靈活的多維度分析。對于聯網設備產生的數據，需要進行各種維度的統計分析，比如從設備所處的地域進行分析，從設備的型號、供應商進行分析，從設備所使用的人員進行分析等等。而且這些維度的分析是無法事先想好的，而是在實際運營過程中，根據業務發展的需求定下來的。因此物聯網大數據系統需要一個靈活的機制增加某個維度的分析。10.支持數據計算需要支持數據降頻、插值、特殊函數計算等操作。原始數據的采集可能頻次挺高，但具體分析時，往往不需要對原始收據進行，而是數據降頻之后。系統需要提供高效的數據降頻操作。設備是很難同步的，不同設備采集數據的時間點是很難對齊的，因此分析一個特定時間點的值，往往需要插值才能解決，系統需要提供線性插值、設置固定值等多種插值策略才行。工業互聯網里，除通用的統計操作之外，往往還需要支持一些特殊函數，比如時間加權平均。湖州醫院物聯網大數據平臺解決方案必須是高效的分布式系統。
數據自帶時間戳具有時間有效性，這意味著數據處理的實時性;都是小數據，這意味著數據存儲系統需要對此進行專門的設計；數據隨時間延續而無限增長，這意味著數據的無限性；數據到達的速度有快有慢、負載有高有低，這意味著靈活又細粒度的資源彈性需求；數據可能是有序或無序的，會有持久化需求，以及數據本身傳輸的環境可能是復雜的，在這些約束條件下要保證數據處理結果的***正確性。這幾個特性轉換成存儲技術的語義對應著：實時性、高性能、無限性、可伸縮性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事務。從存儲的視角來說，每種類型的數據都有其原生的屬性和需求，對應有比較好的適用場景以及**合適的存儲系統。那么目前又有哪種存儲系統**適合用于“流數據”呢？正如當前技術條件下**適合“流數據”計算的是類似Flink這樣的分布式流計算應用，**適合“流數據”存儲的系統我們認為應當是專門針對流數據而設計的分布式流存儲系統。
需要支持邊云協同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節點的數據上傳到云端，根據具體需要，可以將原始數據，或加工計算后的數據，或**符合過濾條件的數據同步到云端，而且隨時可以取消，更改策略。16.需要單一的后臺管理系統。便于查看系統運行狀態、管理集群、管理用戶、管理各種系統資源等，而且系統能夠與第三方IT運維監測平臺無縫集成，便于管理。17.便于私有化部署。因為很多企業出于安全以及各種因素的考慮，希望采用私有化部署。而傳統的企業往往沒有很強的IT運維團隊，因此在安裝、部署上需要做到簡單、快捷，可維護性強。以上總結了物聯網大數據平臺的主要功能和特點，而物聯網大數據平臺本身也在演變之中，但總的目標不會改變，那就是高效、可伸縮、實時、可靠、靈活、開放、簡單、易維護。需要高效的緩存功能。絕大部分場景，都需要能快速獲取設備當前狀態或其他信息，用以報警、大屏展示或其他。
大數據和分析將革新制造業生產制造商開始使用大數據和分析，并與物聯網相結合以作出決定，20年前，我們對此只能想象。例如，在汽車內連接傳感器，并結合大數據和分析來預測，當一輛汽車有可能出故障之前，實際上已經發生。這一過程不僅會通知司機，而且他們的車輛可能在服務之前出故障，這可以支持汽車制造商調查潛在的缺陷，并改進未來的車型。大數據在制造業成功部署的好處包括：提高生產效率。采用傳感器和數據能夠提高效率，減少損失和浪費，并提高員工的工作效率。新的收入流。可以產生更多收入的機會，通過制造智能產品。這方面的一個很好的例子是芬蘭通力公司起重機，研發創造了“智能”起重機。節省運營成本。使用生產車間的傳感器，現場管理人員能夠通過預測性維護，以減少停機時間。保持更強的競爭力。采用大數據和分析運營機構更為精簡，提高效率，并在市場中取得競爭優勢。.系統必須支持異構環境。鹽城多功能物聯網大數據平臺銷售
從設備所處的地域進行分析，從設備的型號、供應商進行分析。舟山建筑工程物聯網大數據平臺綜合服務
1.必須是高效的分布式系統。物聯網產生的數據量巨大，*中國而言，就有5億多臺智能電表，每臺電表每隔15分鐘采集一次數據，***全國智能電表就會產生500多億條記錄。這么大的數據量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統必須是分布式的,水平擴展的。為降低成本，一個節點的處理性能必須是高效的，需要支持數據的快速寫入和快速查詢。2.必須是實時處理的系統。互聯網大數據處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實時性，批處理即可。但是對于物聯網場景，需要基于采集的數據做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內。如果計算沒有實時性，物聯網的商業價值就大打折扣。舟山建筑工程物聯網大數據平臺綜合服務