การรวมข้อมูลแบบ Multisensor เป็นกระบวนการรับชุดข้อมูลหลายชุดจากเซ็นเซอร์หลายชุดโดยมีจุดประสงค์เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น บ่อยครั้งที่พิจารณาว่ามีความแม่นยำมากกว่าข้อมูลเซ็นเซอร์เดียวการรวมข้อมูลประเภทนี้มีแอปพลิเคชั่นมากมาย ตัวอย่างเช่นการรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิกับเซ็นเซอร์ลมหนาวสามารถช่วยให้คนที่อยู่ภายในเข้าใจว่ารู้สึกเย็นแค่ไหนข้างนอก นอกเหนือจากแอพพลิเคชั่นอุตุนิยมวิทยาแล้วการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายจุดยังสามารถนำไปใช้กับการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมการจัดการการขนส่งและการติดตามเป้าหมาย
แอปพลิเคชั่นหลายตัวของการรวมข้อมูลแบบหลายตัวแสดงให้เห็นว่าการฟิวชั่นข้อมูลที่มีประโยชน์สามารถทำได้อย่างไร เมื่อข้อมูลมาจากหลายแหล่งข้อมูลชุดเฉพาะสามารถแก้ไขเปลี่ยนหรือตัดออกจากข้อมูลที่หลอมรวมได้ ตัวอย่างเช่นนักชีววิทยาทางทะเลที่สนใจติดตามวาฬอาจใช้การรวมข้อมูลเพื่อติดตามปัจจัยที่เขาหรือเธอคิดว่าอาจส่งผลกระทบต่อพฤติกรรมของวาฬ ผลลัพธ์ที่ได้จากกระบวนการฟิวชั่นข้อมูลมัลติเซนเซอร์อาจเป็นแผนที่ภาพของการเคลื่อนไหวของวาฬที่เกี่ยวข้องกับอุณหภูมิของน้ำทะเลหรือปัจจัยอื่น ๆ แอปพลิเคชันประเภทนี้ใช้เทคนิคหลายอย่างรวมถึงอุปกรณ์ทางกายภาพอัลกอริทึมและคณิตศาสตร์ฟิวชั่นข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
เทคโนโลยีเซ็นเซอร์กระบวนการทางคณิตศาสตร์และการประยุกต์ใช้ชุดข้อมูลที่หลอมรวมทั้งหมดจะเป็นตัวกำหนดการใช้งานจริงของการรวมข้อมูลแบบหลายจุด เทคโนโลยีและกระบวนการที่ใช้ในการรวมข้อมูลแบบบูรณาการสามารถคิดได้ว่าเป็นการเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ตามธรรมชาติในการรับรู้สภาพแวดล้อมและการตัดสินใจตามประสาทสัมผัสทั้งห้า เซ็นเซอร์ที่ใช้เทคโนโลยีและเทคนิคที่เกี่ยวข้องที่จำเป็นสำหรับการหลอมข้อมูลอาจมีความเฉพาะเจาะจงมากกว่าการรับรู้ของมนุษย์
การรวมกันของชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงเหล่านี้เป็นคุณสมบัติที่กำหนดของการรวมข้อมูลแบบหลายเครื่องและสร้างความแตกต่างของการหลอมข้อมูลจากการรวมข้อมูล การรวมข้อมูลเป็นส่วนใหญ่ของกระบวนการฟิวชั่นข้อมูลแบบหลายผู้รับอย่างไรก็ตามและอาจถูกพิจารณาว่าเป็น Building Block สำหรับการสร้างชุดข้อมูลขั้นสูงเพิ่มเติม ตัวอย่างเช่นเซ็นเซอร์อาจบันทึกชุดของอุณหภูมิที่แตกต่างกันจำนวนมากภายในช่วงระยะเวลาหนึ่งและต่อมาก็จะสร้างชุดที่ใหญ่กว่าในช่วงระยะเวลาที่ยาวนานขึ้น กระบวนการนี้แตกต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายจุดอย่างไรก็ตามโดยทั่วไปแล้วจะไม่รวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มากมาย
ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการฟิวชั่นข้อมูลการรวมข้อมูลจึงแยกออกไม่ได้ หากไม่มีข้อมูลจากการรวมข้อมูลที่แข็งแกร่งจะไม่มีพื้นฐานสำหรับการฟิวชั่นข้อมูลแบบหลายผู้รับ ในความเป็นจริงประเภททั่วไปของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายตัวคือการรวมข้อมูลระดับต่ำ กระบวนการนี้อ้างถึงการรวมกันของข้อมูลดิบเพื่อสร้างชุดข้อมูลใหม่ที่โดยทั่วไปคาดว่าจะมีความเฉพาะเจาะจงและสังเคราะห์มากกว่าข้อมูลดิบ
