ABC 在利用收集到的数据时面临两个主要问题。一是所收集数据的规模、复杂性和差异性需要大量工时来处理和评估。二是由于数据科学分析的性质，实时数据无法投入使用。

Z Farms 面临三个挑战：昂贵的灌溉系统，水资源是有限的资源，土壤水分的最佳生长范围狭窄且维护困难，农场经营者不能像水龙头一样简单地打开灌溉系统。

在与 ThingWorx 合作之前，DeviceLynk 构建了一个 IIoT 平台，但发现它缺乏可扩展性。他们需要一些东西来捕获和处理来自无数设备和客户的数据。

客户对其数据源的整合有限或效率低下，这使得通过纵向镜头很难看到患者。然而，该客户具有独特的优势，可以利用其护理网络中包含的大量患者数据，并于 2012 年开始这样做。具体来说，他们希望通过改善护理来改善缺血性心脏病 (IHD) 患者的预后以降低再入院率、更好地管理患者胆固醇水平和更好地管理患者血压为目标的管理。具体来说，该地区医疗保健提供商对实施机器学习平台感兴趣，该平台可快速自动化复杂的分析过程并将强大的信息集成到现有的应用程序和门户中。

随着 HCI 市场变得越来越拥挤，Springpath 试图通过为客户提供增强的可维护性来实现差异化。但它缺乏为硬件和软件组件提供快速客户问题解决方案的能力，也缺乏从数据中获取有意义的实时情报的能力。 Springpath 需要为其支持组织创造更好的运营效率。为了更好地服务客户，Springpath 需要一种解决方案来更快地解决客户问题，同时从系统中收集实时客户数据，以便为内部支持团队和最终客户等提供更好的洞察力。构建解决方案需要快速摄取和解析数据（当时这些数据通常以复杂日志文件的形式发送）以及将其呈现为可操作信息的能力。此外，解决方案需要使支持工程师能够提供快速的问题解决方案，以最大限度地减少停机时间。理想情况下，Springpath 希望客户能够全面了解他们自己的系统，从而能够及时执行维护任务，目标是最大限度地延长正常运行时间并确保最佳系统性能。此外，解决方案应与他们的问题管理系统 Salesforce.com 服务门户集成，以便内部支持团队和最终客户轻松访问。 “在物联网时代提供世界一流的客户服务需要一个全面且可扩展的分析平台，该平台与现有的支持工作流程完美集成，”Springpath 全球客户成功副总裁 Brett Flinchum 说。