L'analisi IoT è l'applicazione di strumenti e procedure di analisi dei dati per realizzare valore dagli enormi volumi di dati generati dai dispositivi Internet of Things connessi.
Il potenziale dell'analisi IoT viene spesso discusso in relazione al IoT industriale. L'IIoT consente alle organizzazioni di raccogliere e analizzare i dati dai sensori su apparecchiature di produzione, condutture, stazioni meteorologiche, contatori intelligenti, camion per le consegne e altri tipi di macchinari. L'analisi IoT offre vantaggi simili per la gestione di data center e altre strutture, nonché applicazioni per la vendita al dettaglio e per la sanità.
I dati IoT possono essere pensati come un sottoinsieme e un caso speciale di big data e, in quanto tali, sono costituiti da flussi eterogenei che devono essere combinati e trasformati per produrre informazioni coerenti, complete, aggiornate e corrette per il reporting e l'analisi aziendale. L'integrazione dei dati è complessa per i dati IoT. Esistono molti tipi di dispositivi, molti dei quali non sono progettati per la compatibilità con altri sistemi. L'integrazione dei dati e le analisi che si basano su di essa sono due delle maggiori sfide per lo sviluppo dell'IoT.
I big data a volte sono caratterizzati dal modello 3V: volume, varietà e velocità. Il volume si riferisce alla quantità di dati, la varietà si riferisce al numero di diversi tipi di dati e dispositivi e la velocità si riferisce alla velocità di elaborazione dei dati. Le sfide dell'analisi dei big data e dell'analisi IoT derivano dall'espansione simultanea di tutte e tre le proprietà, piuttosto che dal solo volume.