企业利用大数据的能力越强，它们从中获得的价值就越大。这个价值最初来自于组织可以从大数据中获得的最简单的投资回报(ROIs)。通过使用大数据和分析，并将这些方法应用于企业运营领域，可以节省资金或时间。
这方面的例子包括通过预防性维护避免通勤电车的昂贵停机维修，通过监控建筑物的恒温器来调节温度和节省能源成本，以及在集装箱上安装传感器以确保易腐货物保持适当冷藏。
当我最近拜访IBM Watson的物联网营销副总裁迪恩•纽曼(Deon Newman)时，他指出设备管理是许多公司正在投资分析的一个领域。纽曼说:“全世界百分之四十五的能源是由建筑物消耗的。“所以当你有一个像西门子这样的大企业，在全球拥有30万座建筑时，该公司估计每年可以节省大约1.4亿美元的能源成本和1万吨的排放。这使得它能够通过使用物联网分析来显著减少碳足迹。”
另一家采用物联网分析的公司是通力，该公司生产电梯和人员移动设备，每天大约有10亿人通过这些设备移动。通力的例子特别有趣，因为它展示了企业最初是如何利用分析和物联网数据来降低成本和节省时间，然后通过找到进一步利用数据和产生收入的方法，将大数据和分析提升到价值链的更高位置。
通力的部分战略愿景是，通过应用机器学习的物联网数据收集，使其人员移动设备变得更智能。例如,如果10人站在电梯湾和四人想去16楼,如果他们对电梯扫描仪扫描他们的房间卡,电梯系统可以把一辆车,直接把这四个人到16楼没有停止,然后发送另一辆车,其余六人将其他地板和停止。最终的结果是更有效的运送乘客和更大的客户满意度。
“在这条链的第一层，公司通过攻击一个他们可以看到投资快速回报的运营问题来寻求即时的大数据投资回报率，”Newman说。“一旦他们从最初的工作中证明了ROI，他们就会进入第二个阶段，即通过开发新的应用程序进一步利用这些数据，从而进一步利用他们的分析。”第三个层次是从数据中进入新的业务或收入流。”
纽曼说:“不管他们身处哪个行业，这些都是公司在构建大数据价值链时应该遵循的大数据价值战略。”“不幸的是，我们仍然看到概念的证明，没有具体的商业案例，他们正在被应用。如果没有一个商业案例可以应用，没有一个大数据价值链可以提供持续的投资回报率，大数据项目就很难获得资金。我们在通力、西门子和其他公司看到的例子表明，这些价值链是可以建立的。