從數據中心的角度看，物聯網和大數據項目幾乎總是強調網絡和存儲基礎設施。規劃人員在組織內開始實施這種大規模數據密集的項目之前，需要仔細地評估基礎設施的需求。
傳統的商業智能項目建立在不同于大數據項目的需求和理解的基礎上。典型商業智能從清晰的想法開始嘗試，必須經得起推敲，什么數據可用或必須收集來回答這些問題，需要上報何種結果，組織內誰需要這些結果。此類項目幾十年來一直是企業級IT的基礎。
物聯網(IoT)和大數據聚焦在不同的側重點。他們會提問：如何提出正確的問題;問題是哪些，如何解決以更好地為客戶服務，必須提供什么樣的產品才能留住現有的客戶，同時如何勸說新客戶從公司購買產品和服務?
這通常能夠說明，物聯網和大數據項目各自需要不同的專業知識，不同級別的經驗和不同種類的工具。因此，運營這樣的項目對于IT團隊會更加困難。
在物聯網和大數據領域邁出堅實的第一步
當IT領域強大的新技術或新的方法獲得了一定的動力，有人可能就會有采取一種急于求成的方法——有時候很少有人能理解怎樣才能獲得一次成功的初次實踐。物聯網和大數據顯然屬于這一類。
這一認識可能誘導組織在一個非常令人失望或用處不大的數據上投入巨資。失敗可能來自選擇了不恰當的工具，沒能正確配置支持系統的工具，缺乏必要的專業知識，或與錯誤的合作伙伴共事。一旦失敗，許多決策者便將責任歸咎于方法或技術。
對于大數據的潛力，已經是毫無爭議的議題，報告也同樣鼓吹物聯網，指出它將連接從我們的手機、我們的汽車到我們的家用電器等一切的一切。硬件、軟件和專業服務的供應商已經加入進來，大家都想在由物聯網這些技術方法將產生的潛在收益中分得一塊大蛋糕。
幾乎所有的供應商，包括系統、存儲、網絡、操作系統、數據管理工具和開發工具等領域的廠商都已經提出了與大數據有關的產品和服務集。這些同質化的廠商也開始提供從智能設備中進行數據轉換和收集數據的方法。
集成物聯網與大數據
在開始物聯網和大數據項目之前，明智的領導者會慢下來，并評估什么是企業真正需要的東西。評估IT團隊的能力和專長。現實地考慮什么事情可能會出錯，從中可以汲取到哪些信息。
組織通常設計大數據項目以確定哪些問題要問，而不是跟蹤具體的，先前已知的需求。這意味著決策者和開發人員必須首先要確定的是，基于操作的、機械的以及其他類型已經被收集的數據應該提出何種問題，因為很可能沒有人會花時間來分析數據。物聯網項目很可能成為大數據實施所需的數據來源。
物聯網和大數據兩者都通常依賴的NoSQL數據庫，反過來，依靠系統執行數據管理軟件集群，網絡容量的廣泛使用和共享內存或復雜的數據緩存技術，將加快現有存儲介質的應用。物聯網項目很可能對數據中心網絡和存儲產生巨大的影響。
大多數組織都擁有豐富的原始數據，數據來自于操作系統、數據庫管理產品、應用框架、應用程序和服務設備的銷售點或點的自動收集信息。組織可以使用數據來獲得更加清晰的，整體感知程序、產品和培訓的優勢和劣勢。將物聯網混合加入到大數據中，為公司提供進一步了解其客戶提供幫助。
分析這一巨大的和不斷增長的數據，可以往往為企業提供線索，以更好地把握客戶的需求。企業也可以了解到它哪些問題所對應的信息沒有被正確地收集，并尋求自己的獨特的問題解決方法。
拒絕那種瞄準-射擊-命中的速成方法，這點在物聯網項目中尤其重要。很少有組織有這足夠的膽量推遲項目，因為這會刺激或冒犯某個客戶。
IT團隊必須明確地了解自己的目的，團隊所使用的工具，選擇的供應商將是這一嘗試的重要部分。只有這樣一個團隊才能捕捉和馴服大數據“野獸”或促成將物聯網有效的實踐。
這就需要一個組織來正確配置和提供其基礎設施，該過程涉及部署必要的處理能力、內存、存儲和網絡容量，還有適當的軟件開發，持續的運營、監控，還有管理和安全。
上述這些元素中的每一個必須精心地選擇和配置。然而，該過程并非一定會成為越做越好的案例。
與物聯網或其他客戶面臨的項目，這將是明智的考慮客戶將如何反應，在網上與業務的所有時間。性能，隱私和功能功能都非常重要。
物聯網和大數據開發工具
每一套大數據的方法都有它自己的一系列開發及部署工具。同樣的道理也適用于物聯網平臺。要建立最有效的平臺，公司的開發人員必須理解這些工具，知道如何使用它們，并清楚如何建立一套最優的系統。
在大數據項目上工作的人可能會選擇使用與物聯網開發團隊所不同的工具。然而，兩個團隊之間必須保持彼此溝通。物聯網團隊需要收集適當數據來支持大數據的實施，對于剛剛接觸這些類型的新技術的企業，選擇較小的項目起步是很明智的，之后伴隨著團隊開發的經驗和專業知識的提升，再涉足大型項目。
組織必須按照所評估的那樣對待大數據項目，這需要IT管理團隊的卓有遠見的運營活動。選擇適合于企業管理框架的監控和管理工具非常重要，它們可以提供易于理解和有用的數據。
物聯網項目，由于它直接面對客戶，需要輕量、監測響應和管理。如果這些工具太重，顧客會抱怨貴公司對昂貴的數據計劃的消耗太大。在信息收集和功能提供中間找到適當的平衡，整體性能和數據的來回發送容量會是棘手的問題。
許多組織在大數據中找到真正的前景。物聯網的最佳實踐仍在不斷涌現，所以標準咱不能廣泛應用。然而，在這兩種情況下，結合技術專長正確地選擇和配置組件是一個成功的項目的關鍵要素。適當的配置選擇，選擇系統驅動，支持的操作系統以及系統、網絡和存儲配置部署。
然而，通常最重要的因素是，在項目上找好合適的心態。在大數據的案例中，目標應該是了解提出何種問題才是正確的，而不是把項目看作是另外一個商業智能的倡議。在物聯網的案例中，該項目必須能夠提供有用的服務，以換取客戶對收集數據的授權，以滿足基于大數據的銷售活動，支持和商業智能系統。
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