一直以來，物聯網都被視為信息技術的第三次浪潮，確立未來信息社會競爭優勢的關鍵。而作為大數據分析法和物聯網相結合的產物，產業物聯網則以智能互聯的設備和機器為基礎，幫助企業拓展全新的數字化服務和商業模式。
在目前全球經濟增長前景并不明晰的背景下，產業物聯網愈加凸顯出為工業企業創造巨大商機的能力，也因此越來越受到企業的重視。一項分析預測顯示，在2020年之前，全球在產業物聯網方面的支出保守估計約為5000億美元，到2030年，產業物聯網的全球生產總值更可能高達15萬億美元。
產業物聯網之所以能夠被稱為運營效率和創新的源泉，是得益于多種技術發展的有效融合。依托產業物聯網，企業可以利用傳感器、軟件、機器對機器學習等各種技術手段，收集并分析從實物或其他大規模數據流中獲取的數據，并利用分析結果來管理運營，或是提供新的增值服務。
根據埃森哲與通用電氣的一項調研顯示，在所有受調查的行業中，八到九成的企業都表示，大數據分析是他們當前最重要或是前三大重要的事務之一。尤其是在航空業，61%的受訪企業表示，大數據分析在該企業具有最高的優先程度。同時，73%的企業在大數據分析方面的投資已超過企業技術總預算的20%，而兩成以上的企業投資比例超過了30%。
事實上，更加熟練地使用數據分析法是大勢所趨。例如，過去10年中，航空業燃料成本平均每年上升19%。而航空公司通過使用飛機各部件的全程飛行數據以及使用性能分析工具，將飛機的飛行數據、天氣、導航、風險數據和燃料操作整合在一起，就可以縮短飛行時間，進而直接節約成本、提升利潤。
醫療行業的趨勢同樣如此。醫療服務機構正在利用技術手段進行健康數據的實時采集，然后使用先進的預測分析技術，幫助預測未來情況。通過對數據進行預測性的測量、監控和管理，醫療組織可以有效提高護理水平，提早處理風險因素和慢性病的癥狀，并提供新的、更加有效的積極治療方案。
而在信息技術和產業物聯網領域，智能化服務是被廣泛看好的未來下一步。一位受訪高管人員表示：信息技術需要從僅僅以自動化為基礎的成本節約時代，邁向一個智能化與價值創造的時代。
不過埃森哲的調查也顯示，只有36%的企業內部各個部門采用了大數據分析。更為普遍的情況則是，企業只在一個運營部門（16%）或是在多個相互獨立的部門（47%）中部署了這一能力。但是，缺乏一種縱覽企業全局的分析法戰略，往往會導致分析技能互不銜接、重復工作，而最重要的是會影響到數據分析的投資回報。
當被問及實施大數據分析戰略的三大挑戰時，受訪者提及頻率最高的是“部門間的系統障礙影響了數據收集和數據關聯發揮最大作用”（36%）。此外，對于29%的高管而言，前三大挑戰之一便是零散數據的合并以及能否使用整合后的數據倉庫。
因此，打破企業部門間的數據和系統孤島，不僅是企業實行大數據分析策略的一個先決條件，也是一項重要成果，至少對于那些期望從大數據戰略中獲取最大收益的企業而言是如此。調查顯示，企業正在想方設法要令數據功能逐步集中，數據管理本身將成為一種關鍵的技能組合。
將運營技術與信息技術部門結合，共同實現產業物聯網的價值，是推動效益最大化的關鍵。只有26%的企業考慮將兩個部門整合起來，共同制定分析法解決方案。埃森哲認為，信息技術和運營技術的融合是關鍵一步：
其一，研究發現，企業面臨的前三大挑戰中的兩個——部門間系統障礙（36%）、零散的數據（29%）——完全可以通過運營技術與信息技術的聯手負責使問題大大緩解。運營技術高管對操作程序、數據存儲和使用有清晰的認識，而信息技術高管能夠找到有助于緩解數據集中問題的新技術。
其二，由于其他機構往往利用運營領域以外的資產數據（例如運用財務數據來達到資本管理的目的），因此企業為了數據整合和建立以業務為核心的分析法尋求有價值的洞見，必將會推動運營技術與信息技術的融合。
因此，在著手推動產業物聯網解決方案走向成熟時，企業一定要大膽地設想所需要的全新商業模式。一些企業正在努力將產品轉化為產品與服務相結合的模式——即先生產出智能實物產品，再利用該產品生成數據，用于數字服務。如此一來，企業就可以確立起混合業務模式，將運營效率與來自數字服務的循環收入流結合起來。這些數字服務也有助于企業進行資源提取，推動企業優化決策、提高價值鏈的可見度、采用新的方式提高生產效率。
同時，企業要把重點放在迅速發展預測性分析能力和優化能力上面，從而可以從運營的洞見中獲得最大的價值。事實上，資產績效管理（APM）只要保持在基線水平上，就可以通過跟蹤監測整個企業的資產可用性與表現，為工業企業創造價值。不過，如果能夠預測到設備故障并在災難性事件發生之前開展積極行動，不但會創造更大價值，而且還將提高總體生產率。如果提升到下一個層級——優化——企業可以掌握更深入的洞見，由此做出更佳的業務決策。
此外，考慮到未來的合作伙伴生態系統也很重要。企業將與合作伙伴和供應商合作，共同創造并提供服務，共同尋找潛在的新客戶。
