数据市场监管标准：数据中间商是出售从各种渠道收集的数据的公司。尽管数据看起来是物联网的货币，但是关于谁获取到数据和数据如何被用来开发产品或服务，并出售给广告客户和第三方，缺乏透明度。
充分运用新的聚合工具软件的科学技能：热衷于利用大数据工具的公司常常面临计划、执行和维护系统的人才缺口。
智能分析
实施物联网的第三项，是从分析的数据中获得一些领悟。分析由认知技术和便于使用认知技术的参与模型驱动。
随着认知技术处理不同种类的信息能力的进步，视觉和声音信息也变得可用。以下是正在越来越多被采用的、可部署于预测和分析规范性的认知技术列表。
计算机视觉是指计算机识别图像中的物体、场景和活动的能力。
自然语言处理是指计算机能像人类一样处理文本，提取文本的含义，甚至是生成文本的能力。
语音识别侧重于准确地转录人的讲话。
推动物联网采用智能分析的因素
人工智能模型使用大型数据集比以前更容易了，这归功于其占用的存储空间变小了。
增长和众包开放源代码分析软件：基于云的众包服务促使新的算法产生，并出现了前所未有的改进。
实时数据处理和分析：分析工具，如复杂事件处理(CEP)在实时或接近实时地处理和分析数据，及时推动决策和……
物联网在智能分析应用中面临的挑战
因数据和/或模型的缺陷造成的不准确分析：缺乏数据或异常值的存在可能会导致假阳性或假阴性，从而暴露出各种算法的限制。
传统系统分析非结构化数据的能力：传统系统非常适合处理结构化数据;不幸的是，大多数物联网/业务交互产生的是非结构化数据。
传统系统管理实时数据的能力：传统的分析软件一般适用于批量加工，其中所有的数据都经过一次批量加载，然后才进行分析。
智能行为
智能行为可以被表达为M2M和M2H界面，例如UI和UX领域的所有进步。
推动物联网中采用的智能行为的因素
机器价格下降。
机器性能提高。
机器通过行为科学理论基础“影响”人类行为。
深度学习的工具。
物联网在智能行为中面临的挑战
在不可预知的情况下机器的行为。
信息安全和隐私。
机器的互操作性。
对人类行为的均值回复。
应用新技术的速度慢。
物联网(IOT)是一个有着不断增加的复杂性的生态系统。是创新，使物品在我们的生活中变得人性化，而下一步就是使每件物品自动化。技术融合将使得物联网更易用、更快捷，这反过来也将促进我们在家庭和工作生活中许多方面的改善。
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