データと接続された製品とサービスは、同じコインの2つの側面です。

レッスン1：ソリューションからではなく、単に製品を接続することによって、問題から始めたり、解決したいことが必要です。

データ分析のアナロジー：データアナリストにとっても同じことが当てはまります。データアナリストは、探しているものを最初に知らなくても大量のデータの分析を開始できます。あなたが答えようとしている大きな質問は何ですか？ここでのアドバイスは、データからではなく、解決したい問題から始めることです。

レッスン2：IoTプロジェクトの実装の優先順位を、短期的にも長期的にもボトムラインへの影響に基づいて決定します。

データ分析のアナロジー：データアナリストも同様です。どの問題が最初に解決するにふさわしいのですか？どこにあなたの時間とエネルギーを集中させるべきですか？

レッスン3：大きく考える、小さくする、すぐに失敗する（学ぶ）、速く拡大する。

私たちは壮大なアイデアのミニチュア版を必要としていますので、その部分を検証してから、繰り返し繰り返して調整することができます。大企業は規模が大きいと考えていますが、最初の製品を大規模に発売するまで何年も計画して準備しています。このアプローチは、技術と傾向がより速く変化し、競争（特に新興企業から）がより速く動いているため、いくつかのリスクを伴う可能性があります。崩壊は多くの側面から来ており、迅速です。また、小規模からスタートしなければ、市場の貴重なフィードバックを受けたり、製品を調整したり、最終的にどれをスケールするかを決めることはできません。 「小規模なスタートアップ」の戦術は、内部のステークホルダーとの関わりにも役立ち、関心とコミットメントを高く保ちます。

データ分析のアナロジー：最初は、データセット全体に影響を与えることなく、データのサンプルを素早くテストする必要があります。あなたは失敗してすぐに学び、再試行し、古いレッスンを活用し、最終的にあなたが探している質問に対する答えを見つける必要があります。

レッスン4：会社の部門およびデータのサイロを破る。

データ分析のアナロジー：データに関しても同じアプローチが必要です。各部門は、理想的には同じフォーマットのデータを持ち、アナリストに簡単かつ安全に提供する必要があるため、データを統合して分析することができます。さまざまな部門やデータソースからのデータを統合することで、企業はそれほど意識していなかった洞察を得ることができます。場合によっては、ゲームチェンジャーになることさえあります。

レッスン5：ストーリーテリングを使ってデータを説明します。

センサや内部システムからデータを収集し、後でこれらのデータセットを統合するだけでは不十分です。データを分析して、簡単な方法で、適切な文脈で、かつ魅力的な形式で提示する必要があります。これを実現する最善の方法は、効果的なストーリーテリング方法を適切な視覚化と組み合わせることです。

レッスン6：IoTスターの従業員に力を入れてトレーニングをし、刺激的な問題を抱えて、2018年にそれらを保持することができます。

IoTは全く新しいものなので、Internet of Thingsやビッグデータ戦略を追求している企業は、データ、通信、ソフトウェア、コマーシャル、戦略などを包括的に理解して適切な人材を募集することが難しいと考えています。このため、企業が従業員、特にデータ、ビジネス、テクノロジーの分野でのトレーニングに継続的に投資し、IoTアプリケーションとその影響を幅広く理解できるようにします。さもなければ、会社は競争の激しいビジネス環境が必要とする現代的なスキルが不十分な労働者を引き続き採用するだけでなく、最高の才能も失うことになります。両社の業績は、成功の可能性が限られている未来を予測するのに十分です。

レッスン7：上記の6つのレッスンのすべてを継続的に適用します。

IoTやデータプロジェクトは長く、徐々に進化しているので、上記のレッスンは長い間記憶しておく必要があります。これらの戦術を当初から適用しても、6ヶ月または18ヶ月後にこれらのレッスンを忘れると、大きなミスを犯したり、良い機会を失うことは非常に簡単です。