雖然物聯網主要用于收集可操作的見解，但企業應該認識到物聯網分析產生的數據價值，并學會如何利用它來推動創新。

隨著物聯網的商業價值變得越來越明顯，因此，它在各個行業中的采用也就越來越受到重視。大多數領先企業已將該技術應用于試驗階段之外，而其他許多企業正計劃盡快實施。物聯網結合了數據收集和分析、與連網設備通信以及根據執行分析觸發操作的能力。該技術主要用于需要持續自動化分析和快速響應的企業業務，例如石油和天然氣的安全機制業務。但是，企業應該意識到物聯網生成大量數據的價值，以執行其自主功能。企業可以把物聯網分析作為對現有大數據計劃的升級。

物聯網分析是對大數據分析的升級

盡管大數據和物聯網分析側重于數據收集和分析，但它們在數據收集的數量和質量上有所不同。

本質上講，物聯網網絡進一步增強了大數據數量、速度和多樣性的主要特征。物聯網網絡由眾多傳感器組成，這些傳感器持續收集大量數據，比大數據分析所收集的數據量要大得多。

使用物聯網分析，收集和處理數據的速度或速率也更高，由于使用大量不同類型的傳感器收集數據，因此，物聯網數據分析的種類更多。與大數據相比，物聯網收集的數據也是高度結構化的，而大數據由于用于收集數據的來源不同，所以大多數是非結構化的。物聯網數據是結構化的，是因為數據使用專門傳感器獲取的，而這些傳感器被設計成只收集特定類型數據，使得數據的分類和索引變得更加容易，例如，熱傳感器僅測量相對于時間的熱量，其可以容易地被索引。

物聯網數據使投資回報多元化

隨著物聯網基礎設施產生大量有用數據，而那些沒有計劃利用物聯網的企業正在錯失增長機會。使用物聯網數據分析帶來的增長機會可能遠遠大于使用物聯網自動化運營帶來的增長機會，例如，使用物聯網對設備進行預測性維護的企業，可以使用物聯網傳感器生成的數據來重新設計設備，以消除最常見的故障原因。再看另一個例子：一家企業使用物聯網傳感器識別進入其商店的顧客以提供個性化服務和產品推薦。使用物聯網的整個數據庫來挖掘顧客行為模式，從而產生創新產品或創意服務理念，這些想法甚至可以使企業找到新的收入來源。

雖然大多數物聯網供應商都將物聯網技術作為業務問題的最終解決方案，但商業領袖應該認識到可以從物聯網數據分析中獲得有價值的信息。尋求創新的企業應積極開發利用物聯網產生的大量數據，以最大限度地提高物聯網的投資回報率。

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