结构化数据内缺少结构性，传感器数据给我们带来了一个非常艰巨的挑战。虽然我们收集到的数据是结构化的，单独的数据元素也很好理解，但元素之间的时间关系和模式却根本无法理解。延时和无法测量的外部因素增加了问题的复杂性。如果要考虑所有的信息，识别各种数据长期的作用效果，这个过程会异常复杂。拥有结构化数据并不一定能够保证分析方法就是高度结构化和标准化的。在出现严重问题的时候，先回头去检查当时发生了什么，一直检查到问题自己露出马脚，这种做法会非常奏效。
在出现严重问题的时候，先回头去检查当时发生了什么，一直检查到问题自己露出马脚，这种做法会非常奏效。传感器的作用类似于依靠飞机黑匣子的帮助诊断失事原因。发动机传感器数据可以用于诊断活动和研究行为。从概念上讲，相对于先前我们讲到的汽车保险案例中的信息服务设备，我们这里讨论的传感器是一种更复杂的形式。传感器不断感知周围环境并获得数据信息，这是大数据世界中反复讨论的一个主题。虽然我们这里讨论的是发动机，但传感器还有数不清的各类用途，这里讨论的原则也同样适用。
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