适合于评估这些智能数据的算法还需要开发。这些算法可以帮助人们更好地节省能源、更好地有利于环境、更多地节省成本，以及使设备运行得更可靠。
在未来，智能数据可以帮助我们了解一个智能系统每时每刻发生了什么，更能够告诉我们为什么会发生。甚至还可以告诉我们接下来会发生什么，以及我们应该如何应对。智能数据将改变企业的商业模式。例如一家跨国公司可以设立一个全球维修中心，全球各个分部的工厂都设有大量传感器并与网络相连，只需要在这个中心分析大量的远程智能数据，就可以进行远程诊断和处理，而不需要技术人员到现场。这样的商业模式，对于火车、船舶、发电厂、医疗器械等等都是极其有用的。例如，从一辆火车的运行中得到的测量数据，可以帮助火车驾驶者运行的更平稳、更节能。节省下来的资金，则可以在用户和智能数据提供者两者分成。这是双赢的局面，也是如何从数据山中掘金的一个很好例子。
大数据如何成为“智能数据”
数据只是“大”，并没有太大意义，关键是如何最佳地挖掘高价值的数据、使用这些数据，使这些数据成为“智能数据”。这有几个方法：先评估数据的价值和将会产生的价值；把数据和“智能化”相关联；把数据变成具有上下文意义的灵活的数据结构；随着时间的推移，根据这些收集了的大量数据，展现一幅绚丽多彩的智能数据图。到最后，也不会再去思考大数据与智能数据有何区别，因为所有的数据都已经成为智能数据。
西方2000多年前就已发明的“管道化”的马桶开了物联网的先河。基于互联网的物联网（IoT）的到来，预示了新的创新设备、新的网络形态、新的商业模式的不断涌现，也预示着智能数据的成千上百倍增长，智能化将体现在各种应用中。如按照今天所理解的大数据概念，是不充分的，大数据必须从3V演变为4V，大数据必须演变成智能数据，整个家庭乃至整个城市也正在向“智能化”大步演进，才会有更多的“掘金”机会。
【作者张臣雄，在世界500强企业之一的大型高科技公司任首席科学家】