窄带物联网（NB-IoT）在数据收集、分析和利用方面可以采用以下技术和方法：
传感器技术：利用各类传感器实时采集环境数据，如温度、湿度、压力等，通过NB-IoT网络上传至云平台或数据中心。
数据存储和管理：将采集到的数据存储在云端或本地服务器中，并建立合适的数据存储结构，以便后续分析和利用。
数据分析：利用数据分析工具和算法对收集到的数据进行处理和分析，提取有用信息和洞察。
机器学习和人工智能：应用机器学习和人工智能技术，对数据进行深层次的分析和预测，实现智能化决策和优化。
可视化分析：利用数据可视化工具，将分析结果以图表、报表等形式展示出来，帮助管理者更直观地理解数据。
实时监控和报警：建立实时监控系统，通过NB-IoT网络实时监测设备状态和环境数据，一旦出现异常情况，及时发出报警通知。
数据安全和隐私保护：加强数据安全措施，采取加密、权限控制等手段保护数据安全，同时遵守相关隐私法规，确保用户数据隐私不被泄露。
案例：某工厂利用NB-IoT技术实现设备数据的实时监测和远程控制，通过传感器采集设备运行数据，上传至云平台进行实时分析，利用机器学习算法预测设备故障，实现设备维护的智能化管理。