在上一篇文章中我们给大家说了IOT中的知识图谱，并且也略微提到在数据分析中给大家介绍的物联网数据的相关知识。在这篇文章中我们给大家详细地解答一下物联网数据中的内容，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解物联网数据。
物联网数据分类有静态数据与动态数据。静态数据多为标签类，地址类数据，RFID产生的数据多为静态数据，静态数据多以结构性、关系型数据库存储。而动态数据是以时间为序列的数据，物联网动态数据的特点是每个数据都与时间有一一对应关系，并且这种关系在数据处理中尤其重要，这类数据存储通常采用时序数据库方式存储。 需要注意的是，静态数据会随着传感器的增多，控制设备数量的增多而增加；动态数据不仅随设备数量，传感器数量增加而增加，还会随时间的增加而增加。无论静态数据还是动态数据，在物联网初期阶段数据的增长是线性的，并非是指数级的，但是因为物联网动态数据是连续不间断的，因此数据的量也是海量的。
物联网数据还可以根据属性进行分类，比如能源类数据、资产属性类数据、诊断类数据、信号类数据。所谓能源类数据就是指可以能耗相关的，或者是计算能耗所需的相关数据。比如我们了解的电流、电压、功率、频率等等都可以划分为能源数据。能源数据是物联网最关键的数据类型，物联网最终的目的之一就是节能，那么获取能源数据，理解能源数据，分析能源数据是物联网实施中必须的功能。而资产类数据通常指硬件资产数据。比如设备的规格、参数等属性，设备的位置信息等等。
资产类数据主要用于资产管理，资产管理是工业物联网非常重要的功能甚至可以作为独立的系统研究。而诊断类数据是指诊断类数据是指设备运行过程中检测设备运行状态的数据，诊断类数据可以有两类，第一类为设备运行参数，这里通常为传统工业自动化类数据即OT技术相关类数据；第二类为设备外围诊断数据，设备的表面温度、设备噪音、设备震动等等，外围诊断数据是预测性维护的重要的元数据，也为深度控制模型提供依据。最后就是信号类数据。信号类数据或者告警类数据是目前工业领域使用最普及的数据，因为其直观、易懂、关键，同时在本地、远程同时告知。
通过这篇文章我们不难发现物联网数据的分类还是有很多的，大家在进行了解物联网数据的时候还是需要做好数据分析这一块的工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助。