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物联网指的是可以连接到互联网的设备和物理对象(“物”)的庞大网络，识别其他设备和对象并与之通信。
物联网设备有传感器，每秒钟收集和传送惊人数量的数据。一些例子包括:装有传感器的车辆可以跟踪驾驶模式、速度、距离和路线，制造机器，传感器监视效率，安全和质量，飞机和机车的运输跟踪和监测系统，智能仪表，恒温器和家庭和工作场所的安全系统，风力涡轮机、太阳能电池板和其他“智能”网格组件，监控并对使用模式做出反应，可穿戴技术，如健身追踪器、起搏器或“智能”衣服
GPS设备和其他提供地理、地形和气候数据的系统
有这么多“东西”，Gartner估计到2020年将有260亿台设备成为IoT的一部分，这也就不足为奇了。
随着越来越多的设备安装传感器，会产生更多的数据。所有这些来自物联网的数据已经显示出它如何能够改变商业和社会。它帮助我们理解高度复杂系统的数字、物理和人类组成部分是如何相互关联和相互依存的。
但是，除非组织能够利用这些数据并做些聪明的事情，否则所谓的“智能”就是“东西”。如果没有捕捉、管理和查看数据的规模，传感器数据只显示其价值的一小部分。它基本上是无用的，不能用于战略决策。这让我们想到了AoT。
什么是事物的分析(AoT)?
物联网数据的庞大数量使得识别趋势和解释数据的任务具有巨大的挑战性和复杂性。这就是数据分析的切入点。AoT是物联网的“思考”部分。它的分析可以应用于物联网数据，因此它对企业来说变得有意义和可操作。这意味着AoT可以帮助企业更好地理解数字和物理世界之间的关系，以及许多构成物联网的复杂系统。
AoT主要是指在整个物联网生态系统中应用于传感器数据的分析。这包括边缘分析，操作分析，以及深思熟虑的深度分析。像探索平台这样的技术环境为业务和数据分析师提供了分析和探索原始传感器数据所需的工具。传感器数据通常存储在数据湖泊或数据仓库中，包括在场所和云中。