你可以把工業物聯網想像為企業的神經系統：它是一個感應器網絡，能從工廠的每一個角落收集有用的信息，並把它們儲存在數據庫中，用於數據分析和使用。為了測量和獲得數據，需要工業物聯網來作出明智的決策。但接下來會怎樣呢?公司應如何處理所有這些數據?一般人都知道在可靠的信息基礎上做出正確的決定，盡管這聽起來很簡單，但是要達到目標卻並非易事。這篇文章將超越物聯網，專注於數據，以及如何通過IoT和數據分析對數據加以利用。
海量數據分析。
數十年來，尤其是在20世紀10年代，我們看到數字技術大量產生的數據(結構化和非結構化)令人震驚。充分利用大量信息是工業社會中企業成功的關鍵。
這一對商業數據處理的需要，催生了“大數據”、“數據科學”和“數據分析”等可互換的術語，人們可以把它們統稱為用於檢驗由設備網絡獲取的數據所遵循的過程，旨在揭示模糊的趨勢、模式或相關性。其基本目標就是利用新知識改善企業狀況。
由於大數據是一個新概念，因此對於大數據有不同的定義。Gartner提供的術語概括出三個關鍵領域：數據量、數據種類和捕獲速度。盡管其他定義擴展到5V，但它們通常被稱為3V，這增加了數據的真實性，以及它給企業帶來的價值。
但在理論上討論什么是大數據和非標准數據，因為數據采集設備無所不在，大數據分析和處理已經在工業界得到廣泛應用，所以它對數據的定義也就不再那么重要了。
互聯網與大數據。
大數據與物聯網是如何相關的?Imagination連接的主要點通常是數據庫。一般而言，物聯網的工作終止於數據庫;換言之，物聯網的目的是以或多或少地有序地把所有獲得的數據轉儲到一個公共存儲庫。DataScript首先訪問這個倉庫來操縱所獲得的數據，並獲得所需要的信息。
不管怎樣，將物聯網的大數據分析可視化為工具包是非常有用的。一種或另一種工具，取決於人們希望從這些數據中獲得的信息和知識的種類。其中很多工具都是以傳統算法的形式出現，並有一些類似的統計和代數原理對這些算法進行改進或修改。
答案是，目前可用的數據量遠遠超過了最初設計中描述的算法，但是更重要的是，今天機器的計算能力允許更大規模地使用這些技術，從而為舊方法提供新的用途無限上網不限速。
但別給人這樣的印象：“所有東西都是在創造，當前的數據分析趨勢並沒有產生什么新鮮感。”事實上，恰恰相反，數據生態系統非常廣泛，並在近幾年出現了一些重大革新。
發展最快的領域之一是人工智能，而人工智能並非一種新興技術，因為它早在1956年就誕生了。但是，人工智能是一個非常廣泛的概念，它的影響如此之廣，以至於它通常被視為一門獨立的學科。但實際上，在某種程度上，人工智能在大數據和數據分析中起著不可替代的作用。並且現在AIoT也在自然進化。
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