虽然物联网主要用于收集可操作的见解，但企业应该认识到物联网分析生成的数据的价值，并学习如何利用它来推动创新。随着物联网的商业价值变得越来越明显，其在各个行业的采用也因此变得越来越重要。大多数领先公司已将这项技术用于试验阶段，而许多其他公司则计划很快实施。物联网结合了收集和分析数据、与连接的设备通信以及根据执行的分析触发操作的能力。该技术主要应用于需要持续自动化分析和快速响应的企业业务，如油气安全机制业务。然而，企业应该意识到物联网生成的大量数据的价值，以执行其自主功能。企业可以使用物联网分析来升级现有的大数据计划。物联网分析是大数据分析的升级虽然大数据和物联网分析侧重于数据收集和分析，但它们在收集数据的数量和质量上有所不同。从本质上讲，物联网网络进一步增强了大数据的关键特征——容量、速度和多样性。物联网网络由众多传感器组成，这些传感器不断收集大量数据，远远超过大数据分析收集的数据。通过物联网分析，收集和处理数据的速度或速率也更高，因为使用了大量不同类型的传感器来收集数据，因此物联网数据分析的种类更多.与大数据相比，物联网收集的数据也是高度结构化的，大数据由于用于收集数据的来源不同而大多是非结构化的。物联网数据是结构化的，因为数据是使用专为收集特定类型的数据而设计的专用传感器获取的，从而更容易对数据进行排序和索引，例如热传感器仅测量可以轻松索引的卡路里。物联网数据使投资回报多样化随着物联网基础设施产生大量有用数据，没有计划利用物联网的企业正在错失增长机会。使用物联网数据分析的增长机会可能远远大于使用物联网自动化运营的机会，例如，使用物联网对设备进行预测性维护的企业可以使用物联网传感器生成的数据来重新设计设备以消除最常见的原因的失败。考虑另一个例子：一家企业使用物联网传感器来识别进入其商店的顾客，以提供个性化服务和产品推荐。利用物联网的整个数据库来挖掘客户行为模式，从而产生创新的产品或创造性的服务创意，这些创意甚至可以让企业找到新的收入来源。虽然大多数物联网供应商都将物联网技术作为解决业务问题的最终解决方案，但企业领导者应该意识到，可以从物联网数据分析中获得有价值的信息。寻求创新的企业应积极利用物联网生成的丰富数据，以最大限度地提高物联网投资回报率。
