Mitme sensoriga andmete liitmine on protsess, mille käigus hangitakse mitmelt andurilt mitu andmekogumit eesmärgiga luua täpsem andmekogum. Seda tüüpi teabe sulandumisel, mida peetakse sageli täpsemaks kui ühe anduri andmed, on palju rakendusi. Näiteks temperatuurianduri andmete kombineerimine tuulekülmaanduriga võib aidata inimestel sees mõista, kui külm väljas võib tunduda. Lisaks meteoroloogilistele rakendustele saab mitme sensoriga andmeanalüüsi rakendada ka keskkonnaanalüüsi, transpordihalduse ja sihtmärkide jälgimise jaoks.
Mitme sensoriga andmete liitmise paljud rakendused näitavad, kui kasulik võib teabe liitmine olla. Kui andmed pärinevad mitmest allikast, saab konkreetseid andmekogumeid liitandmetest üle vaadata, asendada või välja lõigata. Näiteks võib vaalade jälgimisest huvitatud merebioloog kasutada andmete liitmist, et jälgida tegureid, mis tema arvates võivad vaalade harjumusi mõjutada. Mitme sensoriga andmete liitmise protsesside lõpptulemus võib olla merevee temperatuuri või muude teguritega seotud vaalade liikumise visuaalne kaart. Seda tüüpi rakendused tuginevad paljudele tehnikatele, sealhulgas füüsilistele seadmetele, algoritmidele ja sellega seotud teabesulandumise matemaatikale.
Andurite tehnoloogia, matemaatilised protsessid ja liitandmekogumite rakendamine määravad kõik mitme sensoriga andmete liitmise praktilise rakendamise. Integreeritud andmete kombineerimiseks kasutatavat tehnoloogiat ja protsesse võib käsitleda kui inimese loomulikku võimet tajuda keskkonda ja teha otsuseid viie meele põhjal. Tehnoloogiapõhised andurid ja nendega seotud andmete liitmiseks vajalikud tehnikad võivad aga olla spetsiifilisemad kui inimese taju.
Nende spetsiifiliste andmekogumite kombinatsioon on mitme sensoriga andmete liitmise tunnusjoon ja eristab teabe liitmist andmete integreerimisest. Andmete integreerimine on siiski suur osa mitme sensoriga andmete liitmise protsessist ja seda võib pidada keerukamate andmekogumite loomise ehitusplokiks. Näiteks võib andur salvestada teatud aja jooksul palju erinevaid temperatuurikomplekte ja hiljem luua pikema aja jooksul suurema komplekti. See protsess erineb aga mitme sensoriga andmeanalüütikast, kuna see ei sisalda üldiselt teavet paljudest erinevatest allikatest.
Andmete liitmise protsessi osana on andmete integreerimine lahutamatu. Ilma tugeva andmeintegratsiooni pakutava teabeta poleks mitme sensoriga andmete liitmiseks alust. Tegelikult on levinud mitmesensorilise andmeanalüütika tüüp madala taseme andmete liitmine. See protsess viitab toorandmete kombineerimisele, et luua uusi andmekogumeid, mis üldiselt peaksid olema algandmetest spetsiifilisemad ja sünteetilisemad.
SmartAsset.