ITマーケットを専門にする編集コンサルタントのJelani Harperは、データ管理における混乱と秩序について、以下のように分析している。

IoT（モノのインターネット、あらゆる物がインターネットに接続されたデバイスになるというコンセプトのこと）の膨大なストリーミングデータは魅力的であるが、同時に管理をする上で明らかな課題も存在する。

情報が企業のデータ品質規約に本当に従っていると保証することに対する課題だ。

その課題が有る限り、多くの組織はIoTの主導から十分な恩恵を得られない。

「IoTは大量のデータを生成しているため、多くの企業がそうしたデータを分析から除外しています。すべてのデータを分析モデルにマッピングしようとすると、時間とリソースの点でコストがかかりすぎるためです」と、高精度データの専門家であるNaveegoのCEO、Katie Horvath氏は述べている。

しかし信頼性の高い分析を行うために、機械学習テクノロジーを適宜組み込むことで、データ品質、データプロファイリング、およびマスターデータ管理（MDM）の側面を改善し、操作を一貫して自動化できる。

このプロセスは、IoTがIIoT（インテリジェント・モノのインターネット）に変わる手助けになるだけでなく、「IoTデータの分析を提供し、データ品質やゴールデン・レコードの一部になります」とHorvath氏は述べた。 「実際、将来的には、これがIoTデバイスの自動マッピングにつながります」

MDMのゴールデン・レコードとは、企業のシステムの記録から必要なすべての情報を捉えることができる一つの包括的なデータセットのことであり、100％正確であると想定されている。

インテリジェント・データプロファイリング

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