Fusi data multisensor adalah proses memperoleh beberapa set data dari beberapa sensor dengan tujuan membangun set data yang lebih tepat. Seringkali dianggap lebih akurat daripada data sensor tunggal, jenis fusi informasi ini memiliki banyak aplikasi. Misalnya, menggabungkan data dari sensor suhu dengan sensor angin dingin dapat membantu seseorang di dalam memahami betapa dinginnya rasanya di luar. Selain aplikasi meteorologi, analisis data multisensor juga dapat diterapkan pada analisis lingkungan, manajemen transportasi, dan pelacakan target.
Banyaknya aplikasi fusi data multisensor menunjukkan betapa bergunanya fusi informasi. Ketika data berasal dari berbagai sumber, kumpulan data tertentu dapat direvisi, diganti, atau dipotong dari data yang digabungkan. Misalnya, seorang ahli biologi kelautan yang tertarik untuk melacak paus mungkin menggunakan fusi data untuk memantau faktor-faktor yang menurutnya dapat memengaruhi kebiasaan paus. Hasil akhir dari proses fusi data multisensor dapat berupa peta visual pergerakan ikan paus terkait dengan suhu air laut atau faktor lainnya. Jenis aplikasi ini bergantung pada banyak teknik, termasuk peralatan fisik, algoritme, dan matematika fusi informasi terkait.
Teknologi sensor, proses matematis, dan penerapan kumpulan data leburan semuanya menentukan aplikasi praktis fusi data multisensor. Teknologi dan proses yang digunakan untuk menggabungkan data terintegrasi dapat dianggap sebagai meniru kemampuan alami manusia untuk memahami lingkungan dan membuat keputusan berdasarkan panca indera. Namun, sensor berbasis teknologi dan teknik terkait yang diperlukan untuk fusi data mungkin lebih spesifik daripada persepsi manusia.
Kombinasi dari kumpulan data spesifik ini adalah fitur yang menentukan fusi data multisensor dan membedakan fusi informasi dari integrasi data. Integrasi data adalah bagian besar dari proses fusi data multisensor, bagaimanapun, dan mungkin dianggap sebagai blok bangunan untuk membangun set data yang lebih maju. Misalnya, sebuah sensor dapat merekam banyak set suhu yang berbeda dalam periode waktu tertentu dan kemudian membangun set yang lebih besar selama periode waktu yang lebih lama. Namun, proses ini berbeda dari analitik data multisensor, karena umumnya tidak menyertakan informasi dari berbagai sumber.
Sebagai bagian dari proses fusi data, integrasi data tidak dapat dipisahkan. Tanpa informasi yang disediakan oleh integrasi data yang kuat, tidak akan ada dasar untuk penggabungan data multisensor. Faktanya, tipe umum dari analitik data multisensor adalah fusi data tingkat rendah. Proses ini mengacu pada kombinasi data mentah untuk membuat kumpulan data baru yang umumnya diharapkan lebih spesifik dan sintetik daripada data mentah.