在成功地将数据获取、收集、传送之后，只有使其可视化，才能激发出人类的想象力，要想在商业活动中占据优势地位，绝对离不开使数据可视化的构造。
从获取数据的观点上来看，“能够获取之前人类无法获取的数据”“能够获取无法直接获取的物理、电子数据”“比以前的方法成本更低”“比以前的方法效率更高”，这些都可以给商业活动提供帮助。
从收集和传送的观点上来看，针对位于远处或者分散在广阔范围之内的对象物来说，“能够收集到人类无法收集的数据”“削减原本需要消耗大量时间的工程所需的时间和成本”，也可以在商业活动中发挥作用。
虽然通过可视化或许可以使我们发现前所未有的创意，但从商业活动的角度来说，还是应该以取得实际效果(降低成本和时间)为出发点，至于发现新创意则应该看作是附加价值或者意外收获，这才是脚踏实地的前进方式。
通过数据的可视化，管理者可以对员工的工作进行对比，从而提高工作效率。但如果将像IoT这样的新潮流只用来提高工作效率，那未免太浪费了。所以在切实地取得成果的同时，还应该思考IoT最终能够在多大程度上给商业活动带来帮助。
从这个意义上来说，因为商业活动的区域就是现实世界，所以应该对IoT能够对商业活动中所发生的所有状态进行观测验证，如果答案是否定的，那么就应该想办法使其成为可能，也就是“状态的可视化”。
在商业活动之中，确认是否存在。“导致机会流失的状态”“明显出现无用功的状态”非常重要。比如在很早以前就开始对数据十分重视的零售业会根据销售情况获取"什么商品销量好"“库存还有多少”等数据，然后进行“应该间隔多久上一次货，一次应该上多少货”的最优化计算，从而对导致机会流失的状态和无用功状态进行监测。
从无用功的观点来看，断货就是最大的机会流失。如果能够取得销售数据，就能够根据库存情况准确地预测出断货的可能性。如果不能准确地把握销量的急剧变化和为什么会出现这种变化等状态，就可能出现意想不到的断货情况。如果断货的知识普通商品或者并不会造成太大的损失，但如果是十分有发展潜力的商品，那么可能错失的就不仅是眼前的机会，更有失去未来商机的危险。
现在消费者变得越来越多元化，业界竞争也越来越激烈，如果只以现有的顾客作为服务对象，将很难在激烈的竞争之中生产下来。必须在消费者成为自己的顾客之前，就对其进行分析。
仅凭数据很难把握无法满足顾客需求的情况。但通过对影像数据进行分析，可以在一定程度上了解顾客的行为模式，通过互联网上的舆论也能够在一定程度上了解顾客的心理状态，从而把握“为什么顾客来到店里却没有购买商品”“为什么顾客拿起商品看了却没有购买”等数据。
像这样不仅把握表面上的结果，还同时把握潜在的可能性，就能够发现自身的潜力。一旦抵达了这一阶段，就可以对“造成机会损失的原因是什么”“是否能够避免出现这种情况”等问题进行分析。此外，当你把握了这一状况的时候，即便只是给经营管理人员和相关部门提交一份报告，也称得上是十分重要的贡献了。
当把握了包括潜在的商业机会在内的绝大多数状态之后，下一个阶段就是最优化。在此之前的状态，都只被看作是结论，但如果能够从时间和空间的角度扩大视野，就可以发现潜在的商业机会。而再接下来，就要从诸多的状态之中找出最能够带来商业优势的状态，并且提出实现这一状态的具体方法。如果能够做到这一点，就可以为经营决策提供极为重要的信息。
比如在近年的商业环境之中，除了对产品的制作方法、材料、销售方法等传统方式进行革新，以“赚取利润的方法”这一商业模型，来决定胜负的情况越来越多，尽管现在乍看起来，似乎有很多商业模型被提出和时间，但实际上，这些都只不过是大约十种基本模型的排列组合罢了。既然商业模型是赚取金钱的方法论，那么其根本就是所能够提供的价值与支付价值之间的交换，而支付价值远远超过提供价值的商业模型，是不可能存在的。
也就是说，只要将商业活动所处的状态与自身拥有的必要资源都一一列举出来，就可以在信息空间中，对商业模型组合的最优化和收益性的最优化进行模拟计算。
IoT蓝图的最终阶段，是为了对现实世界进行“控制”，创造出一个能够让IT世界与现实世界同时实现自律的休系。这也是让最优化的商业模型能够按照预想中的状态在现实世界运转的阶段。
正如前文中提到过的那样，在IT世界之中创造的现实世界的模型并非都是完美的，在绝大多数情况下，实际效果都与预想的不同。因此，能够发现实际情况与预想目标之间的偏差，并且能够改变计划的体制尤为重要。这就相当于PDCA(Plan Do Check Action)循环中的“C”和“A”。
从能够对自己的行为进行修正，并且不断进行改变的系统(在工程学领域被称为自律系统)，在商业活动中是否存在的观点上来说，这并不是完全无法实现的理论。比如，现在很多商家为了在消费者来店之前就把握消费者的购买倾向，然选择对网络上的舆论进行分析这一方法，但是，因为网络上的发言比较随意，而且发言者的目的并不是向商家传达自身的意见，所以仅凭关键词出现的频率，无法准确地把握市场需求。
特别是网络上的舆论，主要以申述不满为主。如果只看发言次数，或许会得出完全相反的结论。但是，即便在这样的状况之下，只要在统计之中含有对发言倾向和发言意图比较明确的发言者以及商业活动的相关者，还是能够根据这些人的发言（在能够准确把握内容和意图的情况下），观察现实社会究竟有怎样的反应。
从某种意义上来说，这还可以观察出现实社会对控制究竟有怎样的反应，从而把握市场的真实情况。尽管并不是所有的商业活动都可以用这种方法来准确地把握市场状况，或对市场进行某种意义上的控制，但IoT的终极目标就是能够对市场或者行业进行控制
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