Sítě objektů vybavených senzory, elektronikou a softwarem jsou tu. Senzory už nejsou výhradou kapitálového vybavení a továrenské infrastruktury. Jsou všude: počínaje semafory, kde umožňují optimalizovat průjezd křižovatkami, po hodinky, kde monitorují životní funkce nositele. Ekonomika internetu věcí je neuvěřitelně slibná: senzory jsou stále menší a levnější, potřebují méně energie a poskytují větší výpočetní kapacitu.

A cloud zatím poskytuje stále levnější úložiště, kam lze uložit všechna nová data. Stále však existují různá úskalí. Společnosti musí v záplavě strukturovaných a nestrukturovaných informací internetu věcí identifikovat smysluplné informace, na jejichž základě lze jednat. Dnes se účelně využívá méně než jedno procento senzorových dat (jichž může být několik set miliard zpráv denně).

Byznysové aplikace jako je řízení vztahů se zákazníky (CRM) a plánování podnikových zdrojů (ERP) tradičně fungovaly na sítích, které nebyly propojené se systémy, jako je HVAC a výrobní zařízení. Ke spojení různorodých dat do jednotného formátu jsou třeba protokoly o výměně dat. Naštěstí jsou k dispozici řešení SaaS specifická pro dané odvětví a založená na cloudu. Ta integrují systémy, poskytují bezpečnost a provádějí datovou analýzu.

Objevila se nová generace agregace dat a analytických nástrojů, například opensourcový Apache Hadoop pro distribuované zpracování dat a databáze NoSQL a platformy business intelligence (BI) jako MongoDB. Pak tu ovšem ještě je problém s organizací. Obrovské objemy dat IoT se budou šířit napřič odděleními, lokacemi a odvětvími v různých formátech a systémech. Čas strávených čištěním a srovnáváním dat snižuje čas na jejich analýzu, komunikaci nebo možnost reagovat na ně.

ICT musí poskytnout prostředí a platformu pro celý cyklus analýzy dat a jejich řízení. To znamená vytvořit a zdokonalit datové modely, analýzu a podporu rozhodování. Některé scénáře IoT vyžadují podporu rozhodování v reálném čase, zatímco u jiných je pořadí dané. Pro každý z těchto scénářů je odlišná technologie a byznys proces. Ve většině případů užití je ovšem třeba hybridní přístup, který zahrnuje obojí.

Jedna věc je ale jasná: na data IoT se budou muset využívat metody analýzy velkých dat, aby bylo možné plně realizovat dopad investic do IoT. Využívání předností IoT vyžaduje nové způsoby uvažování o tom, jak se data využívají, jak velké množství jich lze zvládnout, jak rychle je lze zpracovávat a analyzovat a kde a kdy se dochází k rozhodnutím, jež z nich vyplývají. Úspěšné podniky tyto potíže překonají a využijí radikální proměnu dovednosti, jež IoT přináší, aby zlepšily výkon a spojení se zákazníky.