物联网设备的数量如今正在以惊人的速度增长，所有这些设备都在捕获和转发不同的数据集，这为公共和私有组织提供了以前未知的见解。而为了利用这些物联网数据，组织需要一个有效的实时响应分析策略。

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利用物联网和数据分析

组织可以检查他们是否有能力进入物联网和数据分析的一个方法是寻找第三方数据，这可能会增强他们已经拥有的数据。一旦获得数据来源，他们就需要查看是否可以轻松地将这些数据与原始存储的数据结合起来，并将其放入分析平台来测试功能。

管理数据：5G和数据结构

物联网与数据分析融合的重点是成功管理数据。

5G技术的推出是无限水平的数据流和新的边缘计算功能的巨大增长的推动力。这意味着组织数据并使其有价值的挑战从未如此巨大。

数据结构确定为潜在的解决方案，这使单一的、标准化的数据管理和存储解决方案可以在不同的体系结构和平台上工作，深思熟虑的数据结构策略促进了数据平台、数据湖、API和密钥之间的链接分析产品，这些产品将在更高的层次上使用以产生有意义的物联网见解和行动。

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边缘的物联网数据

制造中的预测性维护警报、实用程序以及机器学习算法，可自动执行维护任务的计划。保险行业正在寻求收集越来越多的实时数据(例如远程信息处理或智能建筑)，以使用人工智能更好地理解风险。物流行业正在实施举措，以实时查看供应链中的产品。很多国家和地区的政府也希望开发智慧城市，以改善交通管理、停车和其他服务。

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物联网数据推动价值

物联网和数据分析的融合将是组织如何利用物联网驱动计算和边缘计算的关键方面。

数字化转型包括根据场景及时做出相关决策的能力，并且物联网设备生成的数据与分析数据的结合可以帮助提供这一功能。然而，只是收集物联网数据是不够的。组织需要在批量(使用传统分析)和实时场景中将这些数据转化为价值。在企业级(例如在云平台或数据中心)执行所有处理也是不可取的，在某些情况下也是不可能的。

面临的挑战

对于数据，仍然有一些组织采用传统的思维方式，他们将数据视为每周例会中看到的东西或是看到的有趣模式，仅此而已。不仅所有组织都需要具备尽快处理数据的能力，而且也越来越紧迫。物联网数据价值容易随着时间而下降。人们需要清楚地看到这一点，以便能够果断地采取行动。

    面临的挑战在于，这些数据很少存放在一个地方。这可能是因为基础设施在历史上是孤立的，或者组织是在多云环境中操作的。无论采用哪种方式，组织都需要整合他们的数据。这是分析能够看到它所需要的所有数据的唯一方法，而如果没有分析，任何数据都是无用的。