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物聯網的數據有哪些特點？有沒有合理化的分類方式？我們有沒有應對物聯網數據帶來的壓力和挑戰的能力？物聯網1.0階段有價值的數據有哪些？

數據分類

靜態數據與動態數據

單從數據的變化上來說，物聯網數據可以分為靜態數據和動態數據，靜態數據多為標簽類，地址類數據，RFID產生的數據多為靜態數據，靜態數據多以結構性、關系型數據庫存儲；動態數據是以時間為序列的數據，物聯網動態數據的特點是每個數據都與時間有一一對應關系，并且這種關系在數據處理中尤其重要，這類數據存儲通常采用時序數據庫方式存儲。

靜態數據會隨著傳感器的增多，控制設備數量的增多而增加；動態數據不僅隨設備數量，傳感器數量增加而增加，還會隨時間的增加而增加。

無論靜態數據還是動態數據，在物聯網1.0階段數據的增長是線性的，并非是指數級的，但是因為物聯網動態數據是連續不間斷的，因此數據的量也是海量的。因此物聯網1.0階段數據的壓力是可控的，并不是如宣傳的那樣不可數，不可控。

能源類/資產屬性類/診斷類/信號類

就數據的原始特性來說，我們可以把物聯網數據分為能源類數據、資產屬性類數據、診斷類數據、信號類數據。

• 能源類數據：是指可以能耗相關的，或者是計算能耗所需的相關數據例如電流、電壓、功率因子、頻率、諧波等等。能源數據是物聯網最關鍵的數據類型，物聯網最終的目的之一就是節能，那么獲取能源數據，理解能源數據，分析能源數據是物聯網實施中必須的功能。能源采集設備也是物聯網重要的設備之一。
• 資產屬性類數據：資產類數據通常指硬件資產數據比如設備的規格、參數等屬性，設備的位置信息，設備之間的從屬關系等等。資產類數據主要用于資產管理，資產管理是工業物聯網非常重要的功能甚至可以作為獨立的系統研究，因為它可以和ERP系統、MES系統、物流等幾乎所有的系統對接。
• 診斷類數據：診斷類數據是指設備運行過程中檢測設備運行狀態的數據，診斷類數據可以有兩類：一類為設備運行參數，例如設備輸入/輸出值，這里通常為傳統工業自動化類數據即OT技術相關類數據；另外一類為設備外圍診斷數據，例如設備的表面溫度、設備噪音、設備震動等等，值得提出的是外圍診斷才是物聯網技術體現的地方它包括新型傳感器技術和物聯網通訊技術。外圍診斷數據是預測性維護的重要的元數據，也為深度控制模型提供依據，因此診斷類數據是我們需要著重關注的數據類型。
• 信號類數據：信號類數據或者告警類數據是目前工業領域使用最普及的數據，因為其直觀、易懂、關鍵，同時在本地、遠程同時告知。信號類數據容易被忽略，但是它是物聯網所需要的、也是快速可以采集到、并對物聯網系統提供重要參考價值的數據之一。

數據之間的關聯性

數據之間的關聯性是不同數據之間的關系，數據之間的關系對了解整個系統的運行有著最直接的影響，數據之間的正確關系的梳理是系統有效運行，產生價值的基石。

數據之間的關聯性可以從下面幾個方面分析：

• 時間關聯性：即同一時刻的數據照相，數據是同一時刻系統產生的，它反映的是系統這一時刻的狀態，從數據世界角度看，這個系統就是這一時刻的數據集合。數據照相體現的是系統靜態展示；時間戳是這類數據關鍵的因素，因此要求各個數據獲取的時間戳必須相同，時間戳是目前很多數據所缺失的，也是物聯網實施中需要關注和解決的問題之一。

流程關聯性：即一個點的數據進過一定時間后影響第二個點數據的產生，它體現的是系統動態的流程展示。數據之間的流程關系性需要模型提供，并在實施中進行修正。

數據的時效性

數據的時效性是指數據產生到其被清除的時間，數據時效性是由系統的實施部署所決定。數據可以被使用多次也可以被使用一次后就可以被清除。總體來說遠程部署數據還是邊緣部署數據影響著數據的時效性，通常邊緣部署的數據時效性短，遠程數據的時效性長。邊緣部署需要的數據通常及時性強，但是邊緣存儲空間，計算能力弱因此不能長期保存；遠程數據通常為歷史性數據展示、計算分析，同時云端空間、計算的伸縮性強，因此數據時效性長。