物联网大数据平台是通过无线网络，以视频为核心，将各种传感器采集到的数据汇聚到大数据平台，进行数据分析统计，以一张图的形式，对当前状态和未来趋势进行概况展示，让决策者可以实时全局掌控系统内的各项关键数据，并根据对历史数据的统计分析，预测未来趋势，辅助决策者及时做出准确的判断和决策。
物联网大数据根据数据类型的不同，分析方式也不同。
一、实时数据
有些数据的实时性很强，如果没有及时分析处理就会失去价值，甚至可能造成损失，我们称之为实时数据。典型的实时数据包括设备位置信息、设备实时状态等，应用于实时监控、实时告警等场景，例如，车辆实时上报位置数据，实时分析后呈现到交通监控中心的大屏上，交通专家根据实时数据下达各种交通控制决策，如红绿灯时间调整等。为了实现高实时性，我们可以采用实时流分析方案，从物联网平台对外的数据通道中实时提取流动数据，分析和处理之后再输出至数据通道继续流转，保证呈现的数据永远是“新鲜”的。
二、时序数据
有些数据实时性没那么强，但是和时间顺序强相关，分析后的数据需要分类后按时序储存，并提供按时序浏览、查询数据的能力，我们称之为时序数据。典型的时序数据包括设备移动轨迹、股票价格曲线等，应用于行为分析、趋势预测等场景，例如，基于物联网的公路监控系统保存了近期所有车辆的行驶轨迹，可随时从中提取*车辆的形式的轨迹，推测出*的目的地，从而进行包抄。时序数据的分析一般依赖于时序数据库，数据保存至时序数据库进行分类与排序，再由其他应用或服务从数据库中获取进行进一步处理。
三、离线数据
还有一些数据，对于实时性和有序性的要求都没那么强，分析时数据已经固化，我们称之为离线数据。典型的离线数据包括产品销量数据、景点游客数据等，应用于统计分析，总结盘点等场景，例如，物联网平台将自动售货机上报的销售数据汇总后保存，然后定期使用大数据分析平台分析销售数据，以报表形式呈现给厂家，协助厂家进行销售策略的调整。离线分析的挑战主要在于庞大的数据量，一般会采用分布式处理的方案来提升海量数据分析的效率。
