物聯(lián)網(wǎng)可以成為這些組織的數(shù)據(jù)源。但是關鍵不僅在于確定這些新數(shù)據(jù)來源，而且還在于實施正確的分析工具以將所有數(shù)據(jù)轉化為可操作的見解。
舉個例子：美國郵政總局估計，通過在車輛上安裝物聯(lián)網(wǎng)設備來收集引擎狀況等數(shù)據(jù)，每年可以節(jié)省7000萬美元。這樣，他們就能在問題導致昂貴的故障之前找出它們。
美國郵政總局經(jīng)營著世界上最大的民用車隊，每年大約行駛15億英里。這意味著這些車輛非常適合收集有關道路狀況的信息——不僅是坑洼和裂縫的地方，而且也是郵政車頻繁突然剎車的地方，這表明道路有問題。
美國郵政希望與智慧城市共享其部分物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，因為智慧城市可以利用這些數(shù)據(jù)來擴大其交通預算。一個例子是查明需要增加車道或交通信號燈的道路，或者識別哪些路面出現(xiàn)了坑洼。還有潛在的副作用，例如，更少的交通堵塞意味著更少的污染和更健康的公民——這是大多數(shù)智慧城市倡議的兩個主要目標。
分析不同來源的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)更多見解。假設市政當局可以獲得車輛物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)(如哮喘病例)以及來自城市一氧化碳/二氧化碳傳感器的數(shù)據(jù)。有了正確的分析工具，該城市現(xiàn)在就可以準確地了解污染水平如何影響某些社區(qū)，甚至可以了解社會成本，如殘疾索賠和因呼吸道問題導致兒童缺課的低考試分數(shù)。（來源物聯(lián)之家網(wǎng)）該城市還可以引入非結構化數(shù)據(jù)，如市民在社交媒體上發(fā)布的關于交通、污染、貧困和健康的帖子。
隨著內部和外部數(shù)據(jù)源數(shù)量的增加，挖掘這些數(shù)據(jù)源以找到見解的挑戰(zhàn)也隨之增加。這就是為什么智慧城市、企業(yè)和其他組織越來越多地轉向語義技術的原因，這種技術消除了傳統(tǒng)的、耗費時間和資源的流程，例如查詢多個數(shù)據(jù)庫以尋求答案。
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