由于云和物聯網技術，很多曾經的部署配置問題都不再是一個問題。

　　數據工程：一大難題

　　另外一個仍未消失的難題是：如何處理這些傳感器收集到的數據。這個問題不僅僅是由于數據的數量，而是在于數據分析是一門多學科交叉的科學。

　　這里，我們給出了一個數據流動的初始想法。大部分情況下，物聯網數據是從傳感器流向一個巨大的數據湖。接著，數據湖內會進行一些處理及蒸餾過程，高價值的數據會被移動到企業數據庫內。

　　下一個步驟則是數據分離及結合步驟，這樣，可以實現自動化動作和分析模型。另外，每個不同物聯網應用可能需要使用不同類型的數據分析引擎。

　　和單向數據流的數據倉庫不同的是，應用程序，尤其是分析引擎也有可能產生數據流動并流回到企業數據倉庫或者數據湖中。

　　另外，物聯網的數據架構也有不同的新特性：

　　1)：物聯網數據實時處理的需求

　　2)：數據湖存檔或刪改的需求

　　3)：跨公司分享數據的需求

　　4)：多數量、種類來源數據處理的需求

　　5)：遍布世界的數據處理需求

　　6)：大量移動數據的需求