未來幾年，物聯網將生成海量的機器數據。如果使用得當，這些數據——通常被稱為機器或傳感器數據且常被視為大數據的下一次演進——將推動 各行各業 數據驅動型業務 流程的改進。
比如，想想以下應用場景：
產品監測：制造商使用傳感器數據分析來監測其產品運行狀況以及性能，并在服務和維護問題導致停機前予以解決?！?按使用情況或“按里程付費”的保險：保險公司使用汽車中傳感器生成的數據，根據駕駛里程、駕駛習慣，甚至駕駛和停車場所收取費用。此外，保險公司現在可以對車輛數據進行預測性建模，以發現低風險和高風險客戶，從而在確定保險費時做出更明智的決策?！?預測性和預防性維護。航空公司利用來自飛機傳感器的數據主動管理維護、提高可靠性、減少計劃外服務工作并降低風險。毫無疑問，物聯網是一個重大機會。充分利用物聯網的企業可以增加收入、降低成本并提高效率和客戶滿意度。但僅僅收集海量數據還不夠。為了利用物聯網并落實數據驅動型商業模式，企業需要一個平臺來幫助他們以合算并且可擴展的方式來收集、管理和分析海量傳感器數據，從而產生互聯的情報。
這個過程的第一步是數據收集與集成，這仍舊是一個挑戰，因為目前業內缺乏通用（不考慮廠商和平臺）的連接標準。事實上，我們認為這是限制物聯網得到更廣泛采用的一個因素。
由于這些原因，利用可以使用或讀取各種數據源的大數據平臺來優化和加快數據集成就顯得極為重要。這將為業務和IT運營帶來來自大數據的互聯智能。此外，物聯網數據必須能夠被同時載入和查詢，以避免錯過可供立即采取行動的洞察。等把數據載入數據庫再進行分析的時候，企業可能已經錯過了一個本可以通過聯網產品在很短的時間窗口做出響應或采取行動的關鍵機會。
從易于采用，以及企業在當今混合IT環境中從技術轉型向服務經紀人模式轉變這兩點來說，云是物聯網發展的亮點和機會?；谠频姆治瞿芰Π盐锫摼W帶給所有業務，讓它們能夠更快速、簡單和經濟地運營。對于計劃把物聯網融入其大數據戰略的企業來說，把云作為部署模式可以讓他們立即獲得經過多年積累的知識產權。
除了這些優勢，目前基于云的分析平臺為結構化的物聯網數據提供關鍵的能力，包括列存儲（指的是分析引擎只讀取和檢索所需的列，在更大的數據集上更快地產生結果）；大幅度的數據壓縮（支持超高速并行負載和查詢次數）；可擴展、多節點基礎架構（消除了單一故障點）以及與市場領先的開源軟件集成以進行統計計算。最后，云讓企業能夠把所有結構化和非結構化數據資源整合起來，從包括更廣泛意義的物聯網數據在內所有類型的數據中產生互聯的智能。
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