而過去造成物聯網概念無法真正落實之感測器佈建、資料收集儲存、傳輸成本過高，以及電池續航力等問題點，在感測、M2M(Machine to Machine)等技術與解決方案持續演進，逐漸被克服之下，相關應用正在持續發酵中。在物聯網環境逐漸整備後，影響所及將不再侷限於IT產業，而走向技術整合與跨領域發展，所有產業都可能引發變革創新。近來由於行動雲端、感測技術日益成熟，以及穿戴式裝置陸續推出之下，物聯網將逐漸朝向萬物聯網發展演進。
目前運用社群媒體資料，進行產品喜好程度、正/負面評價等分析，以加強顧客關係維繫，結合行銷活動等，在零售、品牌業者之間已相當盛行，可謂引爆第一波巨量資料熱潮的重要應用。
未來在萬物聯網時代，目前全球各國積極建設的智慧城市，將成為最佳載體，從智慧電網、智慧交通、智慧治理等智慧城市基礎建設，乃至智慧製造、智慧農業、智慧醫療、智慧零售等智慧應用，都可藉由感測器佈建，收集感測資料，進行解析來達成。在產生資料的各式感測器可無限制增設下，預期感測資料量將持續快速增加，可望成為驅動下一波巨量資料分析與應用發展的重要動能來源。
探究物聯網與巨量資料之關聯性，實存在密不可分的關係，位於同一價值鏈上。具體而言，從巨量資料之「蒐集」、「儲存」、「萃取」、「分析」、「應用」流程來看，物聯網上的各種感測器在資料蒐集上扮演重要角色，資料萃取分析則為巨量資料的核心。感測資料主要來自GPS以及溫度、壓力、加速度等各種感測器，具有週期性自動產生、直接傳送取得之效率與精確性，以及存在多重分析意涵之特性，相同資料從不同角度分析，或透過異業合作，都可以產生不同的價值與效益。
例如，汽車製造商在汽車上安裝感測器，除可掌握車輛狀況、駕駛習慣、使用地點等資訊，做為維修與提供附加服務之參考外，也可掌握行經路段之交通狀況等資訊。住宅導入家庭能源管理系統，除可掌握用電、各家電運作等狀況，進行節能與汰換之外，亦可透過相關資料，大致上瞭解該家庭的起居模式、作息習慣等生活型態。
傳統網際網路串連人與物，指標性網路公司Google、Yahoo、YouTube等早期皆以提供免費服務增加網站流量，吸引廣告之模式，奠定經營基礎；物聯網以物物相聯為主軸，商業模式亦需有不同思維。經由物聯網產生、累積的龐大資料資產，將是驅動物聯網最大商業價值的關鍵，經過萃取處理與分析，可衍生出各種商業模式與應用，進而驅動各種創新服務模式之無限可能。但是，由於透過感測器探測到的實際狀況，與原本期待得知的資訊仍存在落差，需經過長期累積、處理分析，才能產生更大的價值，突顯資料分析之關鍵性。
因此，對於物聯網產生之感測資料的直接效益不容過度樂觀，取得資料只是第一步，對於分析方法、資料精度是否符合要求、能否達到預期的效果等結果驗證，都需經過反覆測試與確認，從中累積經驗與知識，才得以逐步達到資料分析的最終目的。