本系列文章：
- 通俗易懂物联网(1)：什么是物联网?
- 通俗易懂物联网(2)：物联网的特点
- 通俗易懂物联网(3)：物联网产业链
- 通俗易懂物联网(4)：云技术与物联网
- 通俗易懂物联网(5)：近距离无线通信技术
- 通俗易懂物联网(6)：组网技术
- 通俗易懂物联网(7)：物联网网络 VS 计算机网络
当今社会，有价值的数据就是宝贝、就是生产力，而物联网的价值之一就是能够为我们收集并提供有用的数据。在这篇文章中，我们先来看看物联网数据的分类，然后分析数据的特点，最后介绍以数据为中心的物联网设计思想。
一、数据分类
1. 静态数据与动态数据
从数据的变化上来说，物联网数据可以分为静态数据和动态数据。
静态数据多为标签类、地址类数据，如RFID产生的数据多为静态数据。一般用结构性、关系型数据库来存储静态数据;动态数据是以时间为序列的数据，其特点是每个数据都与时间一一对应，动态数据通常采用时序数据库方式存储。
一般说来，静态数据会随着传感器和控制设备数量的增多而增加;动态数据不仅随设备数量的增加而增加，还会随着时间的流逝而增加。
2. 能源类、资产属性类、诊断类和信号类数据
根据数据的原始特性，可以把物联网数据分为：能源类数据、资产属性类数据、诊断类数据和信号类数据。
能源类数据是指与能耗相关的，或者是计算能耗所需的相关数据，如：电流、电压、功率因子、频率、谐波等。此外，能源数据也是物联网最关键的数据类型之一，因为物联网最终的目的之一就是节能。
资产属性类数据通常指硬件资产数据，如：设备的规格参数等属性、设备的位置信息、设备之间的从属关系等。这类数据主要用于资产管理。
诊断类数据是指设备运行过程中检测其运行状态的数据，它又可以分为两类：一类为设备运行参数，另一类为设备外围诊断数据。
信号类数据是目前工业领域使用最普及的数据，因为它直观、易懂，可同时在本地和远程查看处理。
二、数据特点
1. 关联性
在物联网中，数据之间有着千丝万缕的联系。物联网数据的关联性可以从以下两个方面理解：
第一，时间关联性。即同一时刻的数据照相，数据是同一时刻为系统所产生的，它反映的是系统在这一时刻的状态。从数据世界角度来看，这个系统就是这一时刻的数据集合。
第二，流程关联性。即一个点的数据经过一定时间后影响第二个点数据的产生，它体现的是系统动态的流程展示。
2. 时效性
数据的时效是指从数据产生到其被清除的时间，数据时效性是由系统的实施部署所决定。数据可以被多次使用，也可以使用一次后就被清除。总体来说，数据是远程部署还是边缘部署影响着其时效性，通常边缘部署的数据时效性短，远程部署的数据时效性长。
数据的实时性也是数据时效性的一部分，实时性和数据的部署位置、数据的重要性以及传输方式都有关联。
三、以数据为中心的物联网设计思想
有用的数据会产生价值，物联网中的数据各种各样，可以用海量来形容，因此以数据为中心的物联网解决方案甚至商业模式将会是物联网的主流设计思想。总的来说，以数据为中心的物联网的设计思想可以有如下两条设计思路：
第一，以数据流向为核心的设计思路。它具体包括：数据采集、数据汇聚、数据传输、数据持久化、数据展示、数据处理、数据矫正和数据消费等。
第二，以数据生产/消费为核心的设计思路。它多以云端业务为中心，尤其以整合现有各个分散子系统为目标或者提供产业链上下游的协同操作。这种设计思路的典型应用是供应链系统设计和综合管理系统设计。
总结
本文对物联网中的数据进行了详细的介绍，包括：数据分类、数据特点和以数据为中心的物联网设计思想。了解物联网数据是什么，并能够提出相应的物联网技术方案，我们才能够在物联网行业中做出特色、做出水平，并享受物联网为我们带来的成长机会。
