互联网始于20世纪60年代，是政府研究人员共享信息的一种方式。60年代的计算机体积大，不能移动，为了利用存储在任何一台计算机中的信息，人们要么去计算机所在的地方，要么让计算机磁带通过传统的邮政系统发送。
互联网形成的另一个催化剂是冷战的升温。苏联发射“斯普特尼克”卫星，促使美国国防部考虑在遭受核攻击后仍能传播信息的方式。这最终导致了阿帕网(高级研究计划局网络)的形成，这个网络最终演变成了我们现在所知道的互联网。阿帕网取得了巨大的成功，但会员仅限于与国防部有合同的某些学术和研究组织。为此，其他网络也应运而生，提供信息共享。
1983年1月1日被认为是互联网的官方生日。在此之前，各种计算机网络之间没有一个标准的通信方式。建立了一种新的通信协议——传输控制协议/网络间协议(TCP/IP)。这使得不同网络上的不同种类的计算机可以互相“交谈”。1983年1月1日，阿帕网和国防数据网正式改为TCP/IP标准，互联网由此诞生。所有的网络现在都可以通过一种通用语言连接起来。
毫无疑问，互联网是信息技术发展的一个重要的里程碑。1958年，“信息技术”—这一专业术语首次出现在《哈佛商业评论》的一篇文章中，文章题为《80年代的管理》，预测了它对未来的影响:“过去十年来，一项新技术开始在美国商界扎根，这项新技术如此新以至于其重要性仍然难以评估……这项新技术还没有一个确定的名字。我们应该称之为信息技术。”从那时起，信息技术一直在发展和变化。
今天的信息技术不再仅仅是安装硬件或软件，解决计算机问题，或控制谁可以访问特定的系统。今天，IT专业人员还必须负责：
制定政策以确保IT系统有效运行，并与组织的战略目标保持一致;
维护网络和设备以获得最大的正常运行时间;
自动化流程以提高业务效率;
研究、实施和管理新技术以适应不断变化的业务需求;
维护服务级别、安全性和连接性，以确保业务连续性和持久性。
事实上，如果没有信息技术，基于现代“超链接的数据经济”将会崩溃。
信息技术发展的背后是计算机与计算技术的缓慢发展。在现代计算机出现之前，就已经有了帮助人们完成复杂任务的先驱。算盘是已知的最早的计算工具，从公元前2400年开始使用，直到今天仍然在世界的部分地区使用。算盘由杆子上一排排可移动的珠子组成，这些珠子代表数字。但直到19世纪，编程设备的想法才真正出现。在这个时期，人们发明了提花织机，使织机能够生产出具有复杂编织图案的织物。该系统使用送入织机的穿孔卡片来控制织造图案。直到20世纪，计算机还在使用织机自动发出机器指令的系统。但电子设备最终取代了这种方法。
19世纪20年代，被称为“计算机之父”的英国机械工程师查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)发明了差分机(Difference Engine)来辅助航海计算。这被认为是第一个机械计算机设备。19世纪30年代，他公布了分析机的设计方案。分析机是在穿孔卡片系统上操作的。巴贝奇的学生阿达·洛芙莱斯进一步阐述了这些计划。她将这些计划超越了简单的数学计算，并为这台机器设计了一系列操作指令——现在被称为计算机程序。分析机将成为世界上第一台通用计算机。但它从未完成，指令也从未执行。现代IT的许多数据处理和执行能力，如条件分支(if语句)和循环，都源自Jacquard、Babbage和Lovelace的早期工作。
19世纪90年代，美国发明家和统计学家赫尔曼·霍尔瑞斯(Herman Hollerith)也曾使用穿孔卡片将数据输入他的人口普查制表机。这是现代电子计算机的重要前身。Hollerith的机器通过自动读取和分类按穿孔位置编码的卡片来记录统计数据。Hollerith在1911年开始制表机器公司制造这些机器。1924年更名为国际商业机器公司，也就是至今闻名世界的IBM。
1940年，德国工程师Konrad Zuse发明了世界上最早的机电继电器计算机之一Z2。它的运行速度非常低，这在今天是无法想象的。后来在20世纪40年代出现了巨人计算机，这是在二战期间由英国的密码破译人员开发的。这些计算机拦截并破译了德国密码机(代号为“Tunny”)的加密通信。大约在同一时期，英国数学家阿兰·图灵发明了炸弹机。这台机器破译了德国恩尼格玛机的信息。
1936年，因图灵测试而闻名的图灵在他的论文《论可计算数》中首次概念化了现代计算机。在这篇文章中，图灵提出，可编程指令可以存储在机器的内存中，以执行某些活动。这一概念构成了现代计算技术的基础。
1951年，英国电气工程公司Ferranti Ltd.生产了世界上第一台商用通用数字计算机——Ferranti Mark 1。这台机器是基于曼彻斯特维多利亚大学研发的曼彻斯特马克1号。IT革命加快了步伐。里昂公司在1951年发布了LEO I计算机，并在同年运行了它的第一个商业应用程序。麻省理工学院的Whirlwind也于1951年发布，是第一批能够实时操作的数字计算机之一。1956年，它也成为了第一台允许用户用键盘输入命令的计算机。
随着计算机的发展，IT领域也随之发展。从20世纪60年代开始，以下设备的发展为IT革命奠定了基础:
屏幕
文本编辑器
鼠标
硬盘驱动器
光纤
集成电路
在20世纪40年代、50年代和60年代，政府、国防机构和大学主导了计算机信息技术。然而，随着电子表格和文字处理软件等办公应用程序的开发，它也蔓延到企业界。这就产生了对能够设计、创建、调整和维护支持业务流程所需的硬件和软件的专家的需求。同时，各种计算机语言被创造出来，这些语言的专家也出现了。Oracle和SAP程序员开始运行数据库，C程序员开始编写和更新网络软件。
今天的IT部门不再是数学家的专属领域。它雇佣各种背景和技能的专业人士，如网络工程师、程序员、业务分析师、项目经理和网络安全分析师。从而使“以沟通和控制为主要特征的IT时代正在走向激活生产力的DT时代 。”企业信息化也必将从流程的实现向数据服务延展。数据服务将是信息化职能部门的重要职责。
数据服务，支持战略研究和决策；
数据服务，支持产品定义、设计研发、供应链管理、生产制造；
数据服务，影响营销策略，甚至改变传统的营销模式；
数据服务，源自用户、服务于客户。
我们今天所面对的是大数据时代，所谓大数据即大量的数据。我们可以有意义地使用和利用大数据，以改变我们的业务开展方式，及企业经营战略的制定。消费者将数字集成到他们的购物之旅，由于许多人们在购买路径上使用的不同渠道，这已使得供应链变得更为复杂。企业需要适应这种转变，在采购过程中使用多种渠道，称为全渠道。全渠道的发展促使全价值链开始出现。与传统的静态价值链相比，全价值链是动态的，因为它包括可实时重新配置和重新连接的独立模块。全价值链开始成为世界的现实，它促使许多新的消费者将数字世界和物理世界作为单一产品的一部分，于是，我们开始迎接基于互联网的移动互联与实时通讯的时代，我们可以利用智能手机及依托智能手机繁荣发展的APP，随时随地的访问虚拟世界的超市与大卖场，以购买自己喜欢的商品与服务，进而，丰富并发展产品多样性与适应性，并具有智能化的特征，特别是工业化产品可利用自身携带的传感器感知使用状态及环境，因此，我们迎来了物联网时代的到来。物联网(IoT)是包含嵌入式技术的专用物理对象(事物)的网络，以感知其内部状态或外部环境或与之交互。物联网包括一个包括物、通信、应用和数据分析的生态系统。
物联网在工业企业领域具有广泛且可持续的应用价值，它包含一些关键核心技术如下：
大数据
嵌入式软件和系统安全
高性能的信息基础设施
物联网体系结构
物联网业务解决方案
物联网平台
信息技术与作业技术的融合
低成本的开发平台
托管的机器对机器通信服务
通过物联网设备从其传感器收集大量的结构化和非结构化的数据，因此实时处理与描绘它们对于揭示企业经营发展现状至关重要，同时也面临挑战。因而大数据起到的关键作用非常明显。根据Gartner的研究，大数据分析包括数据的数量、速度与种类。大数据分析的优势在于可实时处理潜在的大量数据，因此大数据与物联网是共生的、相互独立且不可分割的技术：
商业: 在商业领域，物联网和大数据的结合可以极大地改变商业营销。海量数据的收集和处理可以为商业世界提供真正的附加价值，以获得最佳的商业决策与机会。公司越来越多地将数据存储在更具操作性和更具成本效益的大数据云中;
健康: 远程诊断疾病的最佳可靠性可能会让你想到未来的电影场景，然而，这是物联网的主要健康问题之一。这项研究的重点是远程生成诊断和护理系统的方法。大数据将使物联网传感器在许多物理对象上的数据得到高效处理，从而更好地理解疾病。
工业：在工厂中安装传感器和物联网数据收集设备，产生大量的非结构化数据，收集到大数据系统中。数据系统是一个共享的分布式数据库，不同类型的数据存储在一个由大数据文件形成的数据湖中。存储的物联网宏数据通过分析工具被进行分析，生成报告和结果图表。两者都是通过额外的指标、配置和定制来反馈的。
毫无疑问，我们可以 认为大数据是物联网的前身，物联网每一个要素则是大数据应用的结果，而物联网的本质又使数据的收集和交换更加强大。大数据物联网平台负责集成所有商业智能，基于不同元素(设备，物联网传感器或其他)收集的数据，是过程或活动的一部分。
谷歌的Nexus Integra集成运营平台由一个强大的三层结构组成，帮助您的公司以一种简单的方式集成、获取、标准化、统一、管理和显示数据。
第一层，Nexus Connect，帮助您的公司通过先进的物联网设备和工具集成和获取非结构化数据。
第二层，Nexus Core，负责通过大数据来标准化和统一这些数据。
第三层，Nexus Apps，是由Nexus应用程序组成的，它们为你提供了全球运营环境中必要的工具，以一种简单的方式管理和显示数据。
此时此刻，我们可以看到，大数据已经成为企业未挖掘的金矿。
如上图所示，通过物联网平台与大数据分析技术，建立汽车行业价值链生态系统，从而可动态洞悉用户对汽车品牌的忠诚度、对供应商的信任度、对经销商的满意度、及随时查询物流服务提供商的速度与金融服务的收益率，从而进一步掌握用户的购买偏好，从而可及时了解市场动态并调整自身的研发、质量、供应链、生产制造等职能战略，以满足用户不断增长的个性化需求。企业开始想方设法开展数字化经营。
数字化是把事物变成计算机可读的语言，如可以把纸质上的文字或者图片或者0/1表示的二进制码，呈现在计算机上，让更多的人可以读懂它。数字是数据的表现形式，其基础是大量的、繁杂的、高度业务关联的基础数据，本质还是注重对“运营”过程的定量分析，即发现问题-分析问题-解决问题的过程。数字化需要对数据进行处理，存储，传输，因为它允许信息混合并以相同的效率进行。数字化允许共享和访问数据，可以无差错地传播数据，并在需要时迁移到新的格式。对于许多公司来说，数字化是保存信息的最有利方式。
数据化的核心内容是对大数据的深刻认识并能够正确地解读数据背后的含义，通过对某一件事物的描述，记录、分析、数据可以实现对业务的指导。数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告，形成标准化的、开放的、非线性的、通用的数据对象，并通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。然而，如今在许多公司，大多数数据都达不到基本标准，而建立数据驱动型企业的严密性要求更好的数据质量和分析，这期间几乎肯定包括理解新的非结构化数据类型(例如，驾驶员提供的汽车损坏情况图)、公司外部的大量数据、利用专有数据以及将所有东西集成在一起，与此同时，大量从未被使用的数据也会被丢弃。数据提出了一个有趣的悖论:“大多数公司知道数据很重要，他们知道质量很差，但他们浪费了大量的资源，因为他们没有设置适当的角色和责任。他们经常把所有这些失败归咎于他们的IT功能”。
无容置疑，建立数据驱动型企业需要端到端思维，需要重新思考满足客户需求的方法，工作活动的无缝连接，以及跨越职能部门之墙向前管理的能力。面向运营过程是这些需求的自然契合。但许多人发现，流程管理——横向的、跨职能部门的、以客户为中心的——很难与传统的分层思维相协调。因此，这个强大的概念已经衰落。而如果没有它，建立数据驱动型企业就会变成一系列的增量改进——重要且有益，但不是真正的企业变革。真正的企业变革需要打破原有的纵向的层级结构，从而建立横向一体化，以满足客户需求为导向，为以数据驱动为引擎的精益敏捷型组织系统—此为企业在如火如荼的数字化经济浪潮中实现数字化转型的基础与保障。