IoT datuak etengabeko aldaketak, gero eta handiagoak, sortzen dituzte digitalizazio prozesuaren bide honetan. Erakundeak datuetan oinarritutako negozio eredu berriak sortzen ari dira, etengabe aldatzen ari diren kontsumitzaileen eta enpresen beharrak asetzeko. Hala eta guzti ere, transformazio honek arrisku bat du, erakunde hauen arkitektura teknikoen bidez datuak gainezkatu daitezkeelako. Honek, eragilearen gastuak asko handitzen ditu. Gainera, konpainiak ahulagoak bihurtzen dira, bai segurtasun erasoen aurrean eta baita segurtasun sistemetako erroreen puntu kritikoengatik. IoT datuen analisi bat egiteak datu uholdeak kontrolatzen ditu eta balio komertziala indartu eta sustatzen du.
Espainian, 2022-an, industriaren digitalizazio maila %19-koa izatea espero da, 2017-ko %8-aren aurrean. Sektore honetako profesionalak analisi modu desberdinak sortzean, datuetan oinarritutako diseinuak erabiltzean eta sarean zeharreko datu fluxuei dagokien kostu orokorrak murriztean ardaztu dira. Sentsoreek, gailuek eta beste edozein hargailuk bildutako datu-kopurua handitzen doan heinean, datu hauetatik jaso daitekeen balio komertzial potentziala esponentzialki hazten jarraitzen du. Datu horiek aztertzea funtsezkoa da, jasotzen dugun datu-kopuru handi horrek duen informazio garrantzitsu eta erabilgarria lortu ahal izateko. Lortzen den informazio erabilgarri hori enpresaren beharretara egokitu eta erabili daiteke.
Hala ere, IoT datu arkitektura zehatz bat behar da, helburuetara egokitzen dena, ezagutza garrantzitsuak modu egokian jasotzeko eta baita analisiak modu erabilgarrian erabiltzeko. Bestalde, negozio balio bereizgarria sortzeko eta IoT soluzioen barruan datuak mugitzeagatik sortzen den gainkarga murriztea garrantzitsua da. Negozioaren balioa eta eraginkortasuna indartzeko modu eraginkorrena analisia IoT soluzioen barruan inplementatzea izango litzateke.
Transformazio digitalean aurrera pausoak emateko, ezinbestekoa da analisi bat lortzea. Hau da, ezinbestekoa da mekanismoek, datuen bitartez eta ondorioz, informazioa sortzea. Mekanismo horiek sinpleenetatik konplexuenetara doaz, seinaleak prozesatzeko tekniken erabilera edota ikasketa automatiko aurreratu (Machine Learning) baten erabilera barne hartuz. Informazioa erauzteko erabiltzen den hauetako edozein mekanismo `analitiko´-tzat hartzen da, eta analitika hau IoT soluzioaren arkitekturaren edozein puntutan baliatu daiteke.
IoT-en balio komertziala datuetan oinarritzen da, gaur egun edonon inplementatuta dauden sentsoreek eta gailuek sortzen dituzten informazio-kantitate handiak ateratzean eta ustiatzean, hain zuzen ere.
Datuen analisiak balio komertziala sustatzen du eta eragilearen eraginkortasuna hobetzen du, IoT datu kantitate handiak aprobetxatzeko modu berriak eta desberdinak baimentzen dituelako. Gainera, sarean zehar mugitzen diren datu kantitate handien gainkarga murrizten du.
