또한 최근 사물인터넷 디바이스의 사용이 일반화되었는데, 사물인터넷 디바이스는 그 구현기능상 다양한 형태의 개인정보가 생성이 된다. 사물인터넷 디바이스 중 하나인 웨어러블 디바이스가 ‘라이프로그’와 연동할 경우, 개인의 모든것이 고스란히 흔적으로 남는다. 이러한 생활상의 변화는 사물인터넷을 비롯한 Social Technology의 진화, 디지털화, 모바일화의 가속 등으로 더욱 가속될 것으로 보이는데, 그 과정에서 엄청난 양의 빅 데이터가 생성될 것은 자명하다. 정부 차원에서도 사물인터넷은 광범위하게 이용되고 있다. 요즘 각종 감시수단으로 쓰이는 드론, 지능형 영상인식 기술, 안면인식 시스템 등은 사물인터넷과 인공지능의 머신러닝 기법을 쓰고 있다. 이렇게 형성되는 빅 데이터가 제대로 쓰이기 위해서는 인공지능 분석기법이 필요하다. 막대한 분량의 빅 데이터에서 상관관계를 분석해내어 유의미한 정보를 추출하는 것은 인간의 능력을 넘는 일로 인공지능의 분석기법 없이는 빅 데이터는 아무런 존재의의가 없다. 그러나 역설적으로 인공지능 기법의 발전에도 빅 데이터가 기여한다. 최근 각광을 받고 있는 여러 인공지능 프로그램들은 대부분 머신러닝 기법이 적용되었는데, 이러한 머신러닝의 학습은 빅 데이터 때문에 가능해졌다.
사물인터넷 디바이스는 구현기능에 따라 개인정보가 형성된다. 이는 관련 환경이 발달됨에 따라 증가될 것으로 예상된다. 더불어 정부 차원에서의 명확한 빅데이터 사용을 위해 인공지능 분석기법이 필요하다. 빅 데이터 속에서 의미있는 데이터를 추출하는 것은 인공지능 분석기법으로 가능한데, 이 기법에도 빅 데이터의 능력이 필요하다. 