À medida que mais elementos de tecnologia são integrados com o ecossistema de IoT, produzindo dados não estruturados, torna-se mais difícil organizar e transformar o enorme volume de dados usando técnicas convencionais de analytics; desta forma, recomenda-se o uso de técnicas de Data Science voltadas à IoT para escalar e analisar os dados produzidos pela IoT.

O termo Big Data surgiu para descrever a gigantesca quantidade de dados produzidos pela Era Digital, em geral volumes expressos em PentaBytes (2⁵⁰ bytes), em Hexabytes (20⁶⁰ bytes) ou sextilhões de dados, crescendo para ZettaBytes e acima. Mas, muito além do volume, o grande interesse em Big Data está em seu potencial econômico.

A Data Science gera uma matriz de dispositivos conectados à internet que transferem dados entre si para alterar seu desempenho, o conhecido Big Data. Estes dados são gerados por ações automatizadas, sem intervenção ou inserção humana. O Big Data tem 4 elementos principais, conhecidos por SPAM: Sensores, Processamento de redes, Análise de dados e Monitoramento do sistema.

A IoT envolve a aplicação de algoritmos para obter insights e examinar grandes conjuntos de dados para procurar correlações significativas. O foco da IoT está na inferência, que é o processo de derivar conclusões baseadas no que o cientista de dados ainda desconhece.

A Data Science, também conhecida como Machine Learning, estuda como permitir que os computadores resolvam problemas sem serem explicitamente programados para resolvê-los passo a passo. Para isso, abrange uma variedade de métodos de aprendizado supervisionado, hiper supervisionado e não supervisionado.