Odpoveď na túto otázku si „požičiam“ od Petra Druckera. Peter Drucker je človek, ktorý zanechal nezmazateľnú stopu pri rozvoji moderného manažmentu. Napísal o manažmente a podnikaní 39 kníh a je všeobecne uznávaný ako jeden z najdôležitejších mysliteľov v tejto oblasti. Okrem iných sa mu pripisuje aj tento výrok: „You can’t manage what you can’t measure!“, čiže tvrdí, že to, čo nevieme merať, nebudeme vedieť ani riadiť. Inými slovami, ak nemáme dáta z nejakého procesu, stroja alebo výkonu, tak nemáme podklad na rozhodovanie, nemôžeme a nevieme ho efektívne a správne manažovať ani zlepšovať. Samozrejme, toto tvrdenie neplatí na všetko, totiž nie všetko, na čom záleží, sa dá merať, ale v priemysle to platí takmer bezvýhradne.
Samotné dáta však nepostačujú. Sú síce nevyhnutnou podmienkou na efektívnejšie a lepšie riadenie (a nielen riadenie), najmä ak ide o dáta kvalitné a relevantné, ale podľa môjho názoru ešte dôležitejšie je to, čo s nimi ďalej, ako ich spracovať a efektívne využiť. Ide tu o známu „pyramídu“ dáta › informácie › znalosť › aplikácia znalosti. Pre lepšiu predstavu príklad prediktívnej údržby točivých strojov: snímanie a ukladanie dát z vibračných senzorov inštalovaných na elektromotoroch › informácia o prekročení štandardných prevádzkových hodnôt vibrácií › znalosti umožňujúce určiť z hodnôt viacerých parametrov vibrácií ich možnú príčinu › včasný údržbový zásah šetriaci náklady.
Teda okrem snímania, spracovania, ukladania a vizualizácie dát, čo je do značnej miery doménou informačných technológií (IT), je veľmi dôležité aj využitie a aplikácia znalostí a skúseností z konkrétnej prevádzky, čo je zasa doménou prevádzkovej technológie (OT). V priemysle teda IOT vlastne ani tak nie je „internetom vecí“ (Internet of Things) ako skôr synergiou informačných a prevádzkových technológií (IT + OT = IOT), ktoré spoločne umožnia efektívny zber, spracovanie a hlavne využitie dát pre zlepšenie riadenia a kvality produkcie a v konečnom dôsledku optimalizáciu nákladov alebo zvýšenie výnosov, v ideálnom prípade oboje.
