我最近联系了爱尔兰科克一家很有吸引力的公司的首席执行官Treemetrics。它的任务是通过超越过时的森林调查方法和因缺乏良好资料而造成的其他问题来消除伐木业的浪费。通过将数据分析技术应用到这个领域，该公司声称能够减少高达20%的浪费。
要做到这一点，Treemetrics必须从外来的传感系统中提取数据，比如三维激光测绘获取茎量和锥度信息，这些信息告诉我们树组的大小、类型和健康状况。这很酷，而且在收获效率方面超越了林业几百年来的水平。
只见树木不见森林
Treemetrics和许多其他公司正在做的事情中，最有趣的是在传感器数据集之间建立相互关联的潜力，乍一看，这些数据集之间似乎没有任何关联。
例如，汽车制造商开始考虑使用汽车生成的数据流通知外部成分。为了有效地控制燃料混合物，典型的现代汽车必须对外部空气温度和气压进行采样，这些数据与地理定位结合起来可以制作出高精度的气象地图，提供近乎实时的精确信息。
同样地，看到车辆突然停下来或突然转向的情况也可能提醒交通管理操作员或图像分析器观察那个位置的摄像机，确定是否有坑洞形成，或者是否有障碍物挡住了道路。这些数据就在那里，因为它是操作牵引力控制系统和防抱死制动系统所必需的。这只是一个匿名的问题，并把它发送给正确的收件人。
你的手机自然就是一个传感器
另一个有趣的相互关系是将移动设备作为人类数量的代理来计算以及他们的行动。它不需要你打开GPS;仅仅是处于移动网络这一事实，就可以让你的运营商以合理的准确性对设备的位置进行三角定位。
这些数据可以用来确定人们在何时何地聚集，比如在公交车站附近，或者通过观察手机的加速速度来判断人们何时上车或上火车(很酷吧?)例如，如果知道有多少人在某一特定区域过境，就可以告知一家咖啡连锁店下一家店的理想地点。
自然规律符合摩尔定律
这里真正发生的是一个组合摩尔定律在起作用(例如，更好、更小、更快、更便宜的处理器)和传感器本身的发展。
我最近遇到了一个小的多轴陀螺仪，它能以惊人的精度输出大范围的重力范围内的运动。真正让人称奇的是，即使数量不多，它的超低价格。原来这是一个非常受欢迎的游戏控制器中的一个传感器。制造商必须提供军用级别的精确度和耐用性，可以生产数百万台。这使得它非常便宜。
所以我们现在可以想象，把它装进一个传感器包里，既便宜又小，可以用于迁徙的动物(北美驯鹿网络?)人们可以以难以置信的准确性追踪移民模式，并向环境专家和可能在其路径上运营的商业企业提供信息。这甚至适用于天空，空中交通可能会因鸟类迁徙而暂时中断。有用,因为不是所有鸟群都能在雷达上很好地显示。
在农业、非常低的湿度和温度传感器现在可以应用于整个作物区域，一些在土地上，一些在植物本身，甚至成群的无人机。
《星际迷航》(Star Trek)给了我们一个明亮的一瞥
我总是喜欢当企业号星舰停靠到一个新行星时，驾驶室的军官会给船长详细地介绍一下船上的传感器告诉他们的关于地球的组成，包括大气、社会和技术进化水平、地表温度等等。快速收集传感器衍生数据的能力被认为是必不可少的(当然，这一切都是为情节服务的)。
在感知能力方面，我们已经做到了，没有了酷酷的星际飞船。在全球范围内，将会有传感器嵌入或附着在许多物体和生物上，包括植物、动物和我们自己。
企业如何从数十亿个传感器中获利?
与大多数技术采用周期一样，将经历标准化、发布、定位和获取传感器信息的过程。减少摩擦随着时间的推移(想想亚马逊(Amazon)、彭博(Bloomberg)、eBay和优步(Uber)，它们都是摩擦减少导致用户激增的例子)。这意味着您的组织在大多数情况下不必安装和拥有传感器，就可以从中获益。您的关键机会将是传感器数据流的创新应用，这些数据流将变得越来越可用。
可以想象，对于某些行业和民用/政府机构，传感器专家将加入数据科学家的行列，成为操作范式发展的关键。随着互联网和移动通信的出现，来自大量传感器组合和处理的大数据代表着我们使用技术的一种演变，它将极大地影响商业运营和消费者生活。物理世界传感器数据的可能用途是无穷无尽的，正如树之网的例子所显示的，我们只是触及了树皮，呃，表面。