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。

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。