物联网真正的价值不在于数据，而是经过全方位分析的数据。数据和数据点本身并没有用处，但结合数据分析后就会很强大。数据要化为可行的洞见，必须先经过分析，才会发现模式、趋势和关联性，让企业领袖借此做出明智的决策。

　　据Smart Industry报导，通用(General Electric)预测未来5年连网装置的数量将超过全球人口，我们可望从物联网(IoT)搜集大量数据，但Clockwork Solutions的专家不讳言指出，物联网真正的价值不在于数据，而是经过全方位分析的数据。

　　Clockwork Solutions工业方案副总裁Serg Posadas认为，物联网有赖分析平台来创造数据的价值，借助历史和实时数据来提出预测和洞见，协助企业做出明智的决策和行动。然而，企业内不同部门和员工使用数据的方式不一，对于数据用途的认知也不同，所以数据分析的议题极度复杂，并没有所谓一体适用的建模平台和分析技术，就连高度专业模型也要进行客制化，先厘清现有数据的性质，找出适合企业需求的平台和分析工具。

　　Clockwork Solutions服务部门负责人Brad Young也认为，数据和数据点本身并没有用处，但结合数据分析后就会很强大。数据要化为可行的洞见，必须先经过分析，才会发现模式、趋势和关联性，让企业领袖借此做出明智的决策。

　　既然数据有新有旧，究竟该如何集成实时和历史数据呢？Brad认为，结合历史数据和新数据有助于理解系统的变化。Serg则认为，回顾历史数据可提高应变能力，毕竟精密机器学系算法就是在观察历史，但历史数据并非万灵丹，只要不在历史数据范围内，它就不可能做出预测，所以光是回溯历史数据并不足以建立充分应变能力，就像只看着后照镜开车。

　　换言之，企业要寻求数据科学团队的意见，否则贸然回溯历史数据反而会有问题，数据分析团队须审慎评估数据来源和建模技术，以更全方位的方法来取得准确分析结果。