一直以来，物联网都被视为信息技术的第三次浪潮，确立未来信息社会竞争优势的关键。而作为大数据分析法和物联网相结合的产物，产业物联网则以智能互联的设备和机器为基础，帮助企业拓展全新的数字化服务和商业模式。
在目前全球经济增长前景并不明晰的背景下，产业物联网愈加凸显出为工业企业创造巨大商机的能力，也因此越来越受到企业的重视。一项分析预测显示，在2020年之前，全球在产业物联网方面的支出保守估计约为5000亿美元，到2030年，产业物联网的全球生产总值更可能高达15万亿美元。
产业物联网之所以能够被称为运营效率和创新的源泉，是得益于多种技术发展的有效融合。依托产业物联网，企业可以利用传感器、软件、机器对机器学习等各种技术手段，收集并分析从实物或其他大规模数据流中获取的数据，并利用分析结果来管理运营，或是提供新的增值服务。
根据埃森哲与通用电气的一项调研显示，在所有受调查的行业中，八到九成的企业都表示，大数据分析是他们当前最重要或是前三大重要的事务之一。尤其是在航空业，61%的受访企业表示，大数据分析在该企业具有最高的优先程度。同时，73%的企业在大数据分析方面的投资已超过企业技术总预算的20%，而两成以上的企业投资比例超过了30%。
事实上，更加熟练地使用数据分析法是大势所趋。例如，过去10年中，航空业燃料成本平均每年上升19%。而航空公司通过使用飞机各部件的全程飞行数据以及使用性能分析工具，将飞机的飞行数据、天气、导航、风险数据和燃料操作整合在一起，就可以缩短飞行时间，进而直接节约成本、提升利润。
医疗行业的趋势同样如此。医疗服务机构正在利用技术手段进行健康数据的实时采集，然后使用先进的预测分析技术，帮助预测未来情况。通过对数据进行预测性的测量、监控和管理，医疗组织可以有效提高护理水平，提早处理风险因素和慢性病的症状，并提供新的、更加有效的积极治疗方案。
而在信息技术和产业物联网领域，智能化服务是被广泛看好的未来下一步。一位受访高管人员表示：信息技术需要从仅仅以自动化为基础的成本节约时代，迈向一个智能化与价值创造的时代。
不过埃森哲的调查也显示，只有36%的企业内部各个部门采用了大数据分析。更为普遍的情况则是，企业只在一个运营部门（16%）或是在多个相互独立的部门（47%）中部署了这一能力。但是，缺乏一种纵览企业全局的分析法战略，往往会导致分析技能互不衔接、重复工作，而最重要的是会影响到数据分析的投资回报。
当被问及实施大数据分析战略的三大挑战时，受访者提及频率最高的是“部门间的系统障碍影响了数据收集和数据关联发挥最大作用”（36%）。此外，对于29%的高管而言，前三大挑战之一便是零散数据的合并以及能否使用整合后的数据仓库。
因此，打破企业部门间的数据和系统孤岛，不仅是企业实行大数据分析策略的一个先决条件，也是一项重要成果，至少对于那些期望从大数据战略中获取最大收益的企业而言是如此。调查显示，企业正在想方设法要令数据功能逐步集中，数据管理本身将成为一种关键的技能组合。
将运营技术与信息技术部门结合，共同实现产业物联网的价值，是推动效益最大化的关键。只有26%的企业考虑将两个部门整合起来，共同制定分析法解决方案。埃森哲认为，信息技术和运营技术的融合是关键一步：
其一，研究发现，企业面临的前三大挑战中的两个——部门间系统障碍（36%）、零散的数据（29%）——完全可以通过运营技术与信息技术的联手负责使问题大大缓解。运营技术高管对操作程序、数据存储和使用有清晰的认识，而信息技术高管能够找到有助于缓解数据集中问题的新技术。
其二，由于其他机构往往利用运营领域以外的资产数据（例如运用财务数据来达到资本管理的目的），因此企业为了数据整合和建立以业务为核心的分析法寻求有价值的洞见，必将会推动运营技术与信息技术的融合。
因此，在着手推动产业物联网解决方案走向成熟时，企业一定要大胆地设想所需要的全新商业模式。一些企业正在努力将产品转化为产品与服务相结合的模式——即先生产出智能实物产品，再利用该产品生成数据，用于数字服务。如此一来，企业就可以确立起混合业务模式，将运营效率与来自数字服务的循环收入流结合起来。这些数字服务也有助于企业进行资源提取，推动企业优化决策、提高价值链的可见度、采用新的方式提高生产效率。
同时，企业要把重点放在迅速发展预测性分析能力和优化能力上面，从而可以从运营的洞见中获得最大的价值。事实上，资产绩效管理（APM）只要保持在基线水平上，就可以通过跟踪监测整个企业的资产可用性与表现，为工业企业创造价值。不过，如果能够预测到设备故障并在灾难性事件发生之前开展积极行动，不但会创造更大价值，而且还将提高总体生产率。如果提升到下一个层级——优化——企业可以掌握更深入的洞见，由此做出更佳的业务决策。
此外，考虑到未来的合作伙伴生态系统也很重要。企业将与合作伙伴和供应商合作，共同创造并提供服务，共同寻找潜在的新客户。
