在采用物聯(lián)網(wǎng)的過程中，企業(yè)正經(jīng)歷技術(shù)與商業(yè)上的重大挑戰(zhàn)，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者們必須投資新的方法，才能借以確保物聯(lián)網(wǎng)計劃的成功。為了協(xié)助企業(yè)決策者規(guī)劃物聯(lián)網(wǎng)方案，Gartner的研究報告針對2017年以后的物聯(lián)網(wǎng)實踐方法領(lǐng)域提出四項預(yù)測，茲將重點(diǎn)摘譯如下。

一、至2020年，50%的大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)執(zhí)行計劃將會應(yīng)用云端安全服務(wù)(而目前應(yīng)用云端安全的比例不到10%)。

物聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)張速度極快，且其架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)流(Data Flow)的安全防護(hù)日益復(fù)雜，技術(shù)的需求與內(nèi)部安全防護(hù)基礎(chǔ)建設(shè)的擴(kuò)充對企業(yè)造成莫大的壓力，即便是大型組織亦然。安全防護(hù)專家的需求度相當(dāng)高，資安技術(shù)人才的雇用與留任越來越困難。因此，對大多數(shù)布局物聯(lián)網(wǎng)的組織而言，采用具有高度擴(kuò)展性的云端安全服務(wù)是不可或缺的一步。大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)從無數(shù)臺連網(wǎng)裝置取得數(shù)據(jù)，龐大的數(shù)據(jù)量讓企業(yè)內(nèi)部的安全防護(hù)基礎(chǔ)設(shè)備難以應(yīng)付，而云端安全解決方案則能符合此種物聯(lián)網(wǎng)布局的高擴(kuò)展性與成本需求。

二、至2020年，在采用物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)中，至少65%企業(yè)將運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)平臺軟件包(而目前僅33%)。

驅(qū)動物聯(lián)網(wǎng)平臺采用量提升的因素包括：

(一) 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的商業(yè)需求逐漸成長，促使企業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)方案激增，整合物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)的期望也隨之升高。

(二) 物聯(lián)網(wǎng)的平臺即服務(wù)(Platform as a Service, PaaS)產(chǎn)品變得更容易取得，PaaS產(chǎn)品讓企業(yè)能擴(kuò)大物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的采用范圍，隨著需求的成長進(jìn)行規(guī)模升級。

(三) 物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)劃初期較為簡單，但擴(kuò)展到后來往往日漸復(fù)雜，牽涉商業(yè)應(yīng)用程序、移動Apps，以及軟件即服務(wù)(Software as a Service, SaaS)的整合，因此企業(yè)需要通用的物聯(lián)網(wǎng)PaaS功能以支持復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)邏輯和分析技術(shù)，也需要整合式PaaS(integration PaaS, iPaaS)以進(jìn)行技術(shù)擴(kuò)展的整合。

(四) 對現(xiàn)有的中間件(Middleware)來說，物聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)充功能變得比較容易取得，主要的中間件企業(yè)(IBM、Microsoft、Oracle與SAP)為自家的中間件產(chǎn)品提供原廠的物聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)充功能，讓客戶可以將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)整合至既有的計劃中。

三、至2020年，在物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供貨商所設(shè)置的物聯(lián)網(wǎng)解決方案中，50%的解決方案會直接影響客戶高層的物聯(lián)網(wǎng)策略(而目前具有此種影響力的方案低于5%)。

多數(shù)的企業(yè)目前聚焦于單點(diǎn)式解決方案(Point Solution)，亦即是選擇現(xiàn)成的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，分析信息以達(dá)成戰(zhàn)術(shù)(tactical)上的成效。然而企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)階層逐漸了解到，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該導(dǎo)向商業(yè)績效并做為數(shù)字轉(zhuǎn)型策略的一部分。隨著服務(wù)供貨商累積更多物聯(lián)網(wǎng)解決方案之設(shè)計、建構(gòu)與布局的專業(yè)技術(shù)，他們會把上述優(yōu)勢納入物聯(lián)網(wǎng)的投資報酬率模型與資產(chǎn)當(dāng)中。這些模型與資產(chǎn)將有助于提升企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方案、策略規(guī)劃與數(shù)字轉(zhuǎn)型之間鏈接的強(qiáng)度。

四、至2020年，資料科學(xué)專家短缺將導(dǎo)致75%的組織難以發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的全部潛能。

物聯(lián)網(wǎng)潛力的開發(fā)需要仰賴能夠分析數(shù)據(jù)的科學(xué)家，他們不僅理解數(shù)據(jù)科學(xué)的原理，也能掌握物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境專用的軟件工具，例如：串流處理平臺(Stream Processing Platform)與網(wǎng)關(guān)分析(Gateway Analytics)。雖然大學(xué)正逐漸擴(kuò)充數(shù)據(jù)科學(xué)的教育，但仍需5年以上的時間才能實際改善技術(shù)人才的供應(yīng)。相形之下，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)(或為了運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)而更新既有計劃)的企業(yè)越來越多，未來數(shù)年仍會有高度的人才需求。