Einige Einsatzszenarien fordern, dass Daten aus dem gesamten Sensornetz zusammengetragen und schließlich an einen einzelnen Empfänger („zentrale Senke“), übermittelt werden. Naive Ansätze zur Durchführung einer solchen Aggregation können dazu führen, dass sich bei großen Datenmengen Kommunikationsengpässe bilden, die die Leistung des Systems unnötig vermindern. Datenbündelung und Datenkompression helfen, solche Engpässe zu vermeiden. Soll beispielsweise die maximale gemessene Temperatur in einem Sensornetz ermittelt werden, so wäre der naive Ansatz, alle gemessenen Temperaturen an die zentrale Senke zu übermitteln, die dann das Maximum heraussucht, während ein fortgeschrittener Ansatz die Daten schon bei der Weitergabe vergleicht und letztlich nur noch einen einzigen Temperaturwert an die zentrale Senke übermittelt.

Tiny Aggregation (TAG)

Tiny Aggregation (TAG) behandelt das Sensornetz wie eine Datenbank, aus der mittels einer Datenbankanfragesprache Daten abgefragt werden. Datenanfragen werden von der zentralen Senke in einem einfachen, SQL-ähnlichen Format in das Sensornetz propagiert. Die Knoten werten die Anfrage auf ihren eigenen Daten und von Nachbarn empfangenen Daten aus und sortieren so schrittweise redundante und überflüssige Daten schon im Vorfeld aus.

Empirische gegenseitige Codierung

Die empirische gegenseitige Codierung gibt Informationen nur dann weiter, wenn sie nicht dem Normalwert entsprechen. Das Prinzip wird bereits in naiven Ansätzen umgesetzt, wenn etwa ein Brandbekämpfungs-Sensorknoten nur solche Temperaturmessungen weitergibt, die einen Vorgabewert überschreiten. Die empirische gegenseitige Codierung vertieft diese Idee aufgrund der Beobachtung, dass die Messungen räumlich nah beieinander liegender Sensorknoten stets ähnlich sind. Ein Sensorknoten gibt seine Messung relativ zu der seines Nachbarn an und nur dann weiter, wenn der Messwert stark von dem des anderen abweicht. Die Stärke des Ansatzes ist, dass die Korrelationen der Messwerte automatisch ermittelt werden.