信息时代，得数据者得天下，但是“数据”和“信息”不能够划等号，数据只是未经处理的原始测量结果，而信息是通过对数据经过分析，取其精华去其糟粕，获得的有用的数据。所以，只有数据是不够的，通过分析准确的数据得到的信息才是物联网中的终极价值。
所有这些数据意味着什么？
通过流式分析，它意味着可以对拯救生命事件的实时反应。例如，卡车接收关于道路上结冰的数据，然后，卡车不仅可以提醒驾驶员，而且还可以提醒其他车辆结冰的确切位置。
为了使这种实时数据能够以高容量和高速度从物联网传感器和网络操作中不断流入组织，你需要一种不同于传统静态事务数据所需的数据管理解决方案。
事件流处理
事件流处理系统使你能够通过实时数据清理和分析及时处理这些数据。
让我们定义事件流处理：“事件”是在明确定义的时间发生并记录在数据字段集合中的任何事件; “流”是数据事件的持续流动，或者是从成千上万个连网设备流入企业内部和企业周围的持续数据流;“处理”是指分析数据的行为。
当事件流处理系统管理来自物联网传感器的数据时，它们会执行将原始数据转化为实时操作信息的过程。随着大量数据快速流入系统，事件流处理系统会立即清理、规范和聚合内存中的数据。同时，在这些数据流中编码的实时分析模型将执行分析，以确定特定事件是否相关，并在需要紧急行动时生成即时警报。
实时分析与事后分析
事件流处理系统实时过滤数据。因为这些系统最初存储数据的内存是有限的，所以事件流处理系统决定要丢弃哪些数据或者要保存哪些数据，甚至可能以聚合形式保存，因为多个事件通常比单个事件更具信息性。
多阶段分析提供了优势
事件流处理为你提供了多个从数据中提取价值的机会。对于传统的数据管理，数据是历史的，不会改变。它可能会在事后进行分析一两次，而不是更多。
事件流处理系统首先实时分析数据，从而能够对事件做出即时响应。然后，你可以实时或接近实时地将来自多个传感器的数据子集带回云端或现场进行跨传感器分析。
物联网在促进人们生活方便，提高效率的同时产生了大量的数据，建立有效分这些大量的数据的能力，并从中获得真正的商业见解，这才是一个公司成功的物联网战略，也是对一个公司来讲的终极价值，这也给许多公司带来了新的商机，也是这些公司的首要任务。
文章来源：《智能家居开发平台》，智家网
