在本文中，我们将重点关注列表的第三个元素：数据处理。
什么是数据处理？
如今，数据生成的数量和速度令人难以置信。根据麦肯锡的报告，目前全球数据的90％是在过去两年中产生的。
要了解物联网传感器收集的大量数据，我们必须对其进行处理。维基百科将数据处理解释为“收集和处理数据元素以产生有意义的信息”。换句话说，数据处理的目的是将原始数据转换为有用的信息。
数据是数据处理的输入或原材料。数据处理的输出是信息，输出可以以不同的形式呈现，例如纯文本文件，表格，电子表格或图像。
数据处理周期
那么，数据处理如何工作呢？这个过程通常遵循一个循环，包括三个基本阶段：进入，处理和退出。
为了简化本文，我们不打算深入研究数据处理阶段的技术细节，但我们将对每个阶段提供非常通用和简单的解释。
条目
输入是数据处理周期的第一阶段，其中收集的数据被转换成用于计算机处理的机器可读格式。这是一个非常重要的阶段，因为数据处理的输出完全依赖于输入数据（垃圾输入——输出垃圾）。
2.处理
在处理阶段，计算机将原始数据转换为信息。转换使用不同的数据操作技术完成，例如：
分类：数据分为不同的组。
排序：数据按特定顺序组织（按字母顺序排列）。
计算：对数字数据执行算术和逻辑运算。
3.出发
在最后阶段，接收输出。这是处理后的数据成为人类可读形式的阶段，并作为有用信息呈现给最终用户。此外，可以存储数据处理输出以供将来使用。
例如，存储的信息可以用作进一步处理的输入。它还可用于建立历史参考以检测未来趋势。
物联网数据处理的注意事项
既然我们知道数据处理是如何工作的，那么在物联网上进行数据处理时我们必须要了解一些注意事项。
预期产出
即使数据处理周期从输入阶段开始，我们也必须首先考虑所需的输出。换句话说，什么样的信息让我们感兴趣？
一个例子是当机器的温度超过阈值时接收警报。
2.数据存储。
一旦我们知道了期望的结果是什么，我们就必须找到获得它的方法。传感器收集的数据必须以合适的方式存储，以将其转换为我们正在寻找的信息。
例如，当机器运行时，我们可以定期接收数据（例如，每10分钟）。我们可能希望使用此数据来计算自上次维护以来机器运行的小时数。我们还可以检测这些数据的趋势，并估计何时达到一定的小时数（如果使用保持在同一水平）。由于传感器收集的数据量可能很大，我们必须购买可扩展的云服务来存储数据。此外，我们还必须制定数据保留政策，以定期清理不必要的数据。我们拥有的数据越多，保存所需的时间越长，数据存储的成本就越高。另一方面，较少的数据意味着较少的信息和历史参考。因此，我们必须优先考虑并平衡我们想要存储的数据的成本和数量。
3.更新频率
在执行数据处理之前，确定刷新率和资源消耗（例如，计算功率，功率）之间的良性平衡是很重要的。 “有益平衡”完全取决于物联网使用的情况。
在某些用例中，您应该立即知道收集的数据如何影响输出；然而，这需要实时数据处理，这可能消耗许多资源。在一些其他用例中，每天处理一次收集的数据就足够了。
4.数据处理工具
最后，有多种数据处理工具可供选择。例如，有许多软件解决方案可用于不同的物联网用例。 Trackinno云服务就是一个例子，专为资产管理和维护而设计。这些程序能够以易于理解的方式处理数据并将其呈现给最终用户。
或者，我们可以使用IoT平台创建自己的数据仓库，然后可以使用它创建自定义报告。当然，我们也可以聘请一位为我们创建报告的分析师。
边缘计算处理
之前，我们解释过传感器设备收集的数据被发送到云中的服务平台进行处理。然而，情况并非总是如此，并且存在处理数据的位置（或何时）的不同方式。
例如，可以在发送到云之前处理数据，这可以通过周边计算来完成。边缘计算允许在其原点（传感器）附近处理数据。数据从传感器传输到本地计算机系统，该系统处理和存储数据，然后将其发送到云。此外，系统可以编译处理后的数据并将其发送到云，例如，每天一次。
周边计算的优势在于只将处理后的数据发送到云端。这需要较少的网络带宽并且还节省了传感器设备的电池。
物联网工作流程的下一步是什么？
到目前为止，我们通过传感器收集数据，然后使用网络解决方案将数据发送到云服务平台，并将数据转换为有用的信息。接下来，是时候向最终用户显示结果了。请继续关注我们的下一篇文章“物联网如何工作——第4部分：用户界面！”
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