在以往，许多有助于改善工业或商业营运流程的指标工具如Six Sigma等等，一直是企业赖以参考的重要程序或工具；然而随著工业物联网(IIoT)和数码时代的到来，愈来愈多制造商已开始进行数码转型，所参考的优化工具也从各种度量指标转变至数据分析。

据Automation World报导，IIoT顾问公司LNS Research研究显示，近年来许多领先的制造商和企业在涉及营运规划话和检讨方面时，已渐渐由讨论度量指标的方式转变为进行更高阶的资料分析，明显反映出各产业企业对于数码转型和数据分析的接受度变化与潮流趋势。

在过去的3~5年中，制造业已出现了大量且新的分析应用程序和软件工具，例如资产性能管理(APM)和其它流程维护等相关应用，通常都是聚焦在关注高成本资源之上。

尽管对于每家制造商而言，其最终适用的数码分析相关操作体系结构将会是独一无二的；但根据LNS Research所发布的研究，企业可透过数个面向与需求，基于不同的营运架构来采取并推动不同的数码分析。

举例来说，对于制造商而言，工业操作与营运内容包括机器、流程和人员等等，将会是企业最重要的核心功能。因此，改革的重点将会涉及改善资产性能、提高产能以及为数码系统提供更高质量的数据等等。

企业还可根据数据运算与储存、大数据模型以及产业分析和应用方面来进行分析工作。以大数据模型为例，资料数据可被归类为三大类别，即来自传统资料库和设备的结构化信息、非结构性信息如视讯、图象、天气和各种数据等等，以及含有如历史资料的时间序列类别。