Multisensorinen datan yhdistäminen on prosessi, jolla hankitaan useita tietojoukkoja useilta antureilta tarkoituksena rakentaa tarkempi tietojoukko. Tämän tyyppisellä tiedon yhdistämisellä, jota pidetään usein tarkempana kuin yhden anturin tietoja, on monia sovelluksia. Esimerkiksi lämpötila -anturin tietojen yhdistäminen tuulen jäähdytysanturiin voi auttaa sisällä olevia ymmärtämään, kuinka kylmä voi tuntua ulkona. Meteorologisten sovellusten lisäksi monianturista data -analytiikkaa voidaan soveltaa myös ympäristöanalyysiin, kuljetusten hallintaan ja kohteen seurantaan.
Monisensoritietojen yhdistämisen monet sovellukset osoittavat, kuinka hyödyllistä tiedon yhdistäminen voi olla. Kun tietoja saadaan useista lähteistä, tietyt tietojoukot voidaan tarkistaa, korvata tai leikata sulautuneista tiedoista. Esimerkiksi valaiden seurannasta kiinnostunut meribiologi voi käyttää datan fuusiointia seuratakseen tekijöitä, jotka hänen mielestään voivat vaikuttaa valaiden tapoihin. Multisensoristen tietojen yhdistämisprosessien lopputulos voisi olla visuaalinen kartta valaan liikkeestä, joka liittyy meriveden lämpötilaan tai muihin tekijöihin. Tämäntyyppiset sovellukset perustuvat moniin tekniikoihin, kuten fyysisiin laitteisiin, algoritmeihin ja niihin liittyvään tiedon yhdistämismatematiikkaan.
Anturiteknologia, matemaattiset prosessit ja sulautettujen tietojoukkojen käyttö määräävät monianturisten tietojen yhdistämisen käytännön sovelluksen. Integroitujen tietojen yhdistämiseen käytettyä tekniikkaa ja prosesseja voidaan ajatella matkivan ihmisen luonnollista kykyä havaita ympäristö ja tehdä päätöksiä viiden aistin perusteella. Teknologiapohjaiset anturit ja niihin liittyvät tekniikat, jotka ovat välttämättömiä tietojen yhdistämisessä, voivat kuitenkin olla tarkempia kuin ihmisen käsitys.
Näiden erityisten tietojoukkojen yhdistelmä on multisensorisen datan yhdistämisen määrittävä ominaisuus ja erottaa tiedon yhdistämisen tietojen integroinnista. Tietojen integrointi on kuitenkin suuri osa monianturista tietojen yhdistämisprosessia, ja sitä voidaan pitää rakennuspalikkana kehittyneempien tietojoukkojen rakentamisessa. Esimerkiksi anturi voi tallentaa useita eri lämpötiloja tietyn ajan kuluessa ja myöhemmin rakentaa suuremman joukon pidemmän ajan kuluessa. Tämä prosessi eroaa kuitenkin monianturisesta data -analytiikasta, koska se ei yleensä sisällä tietoja monista eri lähteistä.
Tietojen yhdistäminen on erottamaton osa tietojen yhdistämisprosessia. Ilman vahvan tietojen integroinnin tarjoamia tietoja ei olisi perusteita monianturiselle tietojen yhdistämiselle. Itse asiassa yleinen monianturisten tietojen analysointityyppi on matalan tason tietojen yhdistäminen. Tämä prosessi viittaa raakatietojen yhdistelmään uusien tietojoukkojen luomiseksi, joiden yleensä odotetaan olevan tarkempia ja synteettisempiä kuin raakatiedot.