Использование дополнительных датчиков и краудсорсинговых технологий открывает новые возможности получения данных с высоким разрешением. Ллойд Трейниш – выдающийся инженер IBM в исследовательском центре имени Томаса Уотсона и куратор проекта Deep Thunder. Этот проект направлен на повышение точности прогнозов погоды с помощью более совершенных технологий сбора и анализа данных. Трейниш утверждает, что измерения, полученные с использованием оборудования на фермах, датчиков скорости ветра и содержания влаги в почве и воздухе, а также данные со смартфонов и других устройств очень ценны для получения знаний обо всем, от температуры и скорости ветра до уровня давления и влажности. А с помощью правильных данных и правильных точек ввода можно повысить точность прогнозирования и научиться строить более эффективные и экономически ценные модели.

Данные, полученные от подключенных физических объектов, могут распространяться на инфраструктуру и служить целям общественной безопасности. Если подключить мост, тоннель или автомагистраль, то можно вовремя понять, что данный объект нуждается в ремонте. Так намного легче определять приоритетность рисков и, как следствие, организовывать ремонтные работы. Кроме того, применяя нужное программное обеспечение и информационные панели на самом объекте, можно получать данные из всей инфраструктурной системы. Иными словами, опираясь на структурированную информацию, а не на чьи-то мнения или политические взгляды, ведомство может четко рассчитать реальную степень риска и расходы в случае ремонта объекта или игнорирования этой потребности.

Сегодня компании и правительственные организации уже используют технологии повышения ситуативной осведомленности для управления движением транспорта. Правоохранительные органы в Лос-Анджелесе, Нью-Йорке, Мемфисе и Санта-Крузе используют ввод данных и их анализ в реальном времени для выявления вероятных рисков и своевременного выделения сотрудников и ресурсов на основе развивающейся концепции прогнозного поддержания общественного порядка. Компании устанавливают все больше разнообразных датчиков (от средств видеоконтроля до подслушивающих устройств), чтобы выявлять проблемы и использовать данные для строительства более качественных дорог, водохозяйственных объектов и авиационных заводов.

Интернет вещей, помимо прочего, поддерживает более широкое и сложное планирование и принятие решений. При наличии необходимой вычислительной мощности, соответствующих датчиков и достаточных объемов для хранения, сейчас можно вывести сбор и анализ данных на такой уровень, который раньше и представить себе было невозможно. Например, по мнению McKinsey & Company, обширные сети датчиков в земной коре позволили бы буровым компаниям получать гораздо больше информации. Хороший пример того, как датчики и мониторинг объектов меняют жизнь, можно увидеть в швейцарской мультинациональной нефтепромысловой компании Weatherford. С помощью радиочастотной идентификации она следит за техническим состоянием бурового оборудования и определяет, когда требуется ремонт или модернизация.