IoT генерира големи обеми данни – сензорни, поведенчески, локационни и пр. Макар че тези данни обичайно се съхраняват за дългосрочна употреба, тяхната стойност може да бъде реализирана само при правилното им използване. От своя страна, използването на данните може да бъде много разнообразно в зависимост от характера на IoT проекта и ключовите въпроси, които трябва да бъдат решени. Такъв въпрос може да бъде да се обърне внимание на цялостното оперативно планиране (напр. чрез прогностична поддръжка). В тази ситуация е възможно да се приложат по-стандартни аналитични модели. Може обаче да се налага да се вземат решения почти в реално време на основата на информация от сензори (напр. автоматични превозни средства). При такива обстоятелства ценността на информацията е изключително краткотрайна и трябва да се използват подходящи алгоритми за машинно обучение, за да се използва тази информация в много краткия времеви интервал. Разбира се, моделите следва да бъдат обучени върху много големи масиви от данни, но финалните модели трябва да са в състояние да предложат решение за част от секундата и да проследяват изпълнението му текущо. Какъвто и да е вашият IoT проект, ако се генерират големи обеми от данни, аналитичните инструменти могат да бъдат изключително полезни за претворяването на тези данни в конкретни действия.