随着夏天到来，高温往往会导致路面突然变形，进而出现裂缝。 就像冬天的坑洼一样，公路部门通常不知道哪里会出现裂缝，除非驾驶员报告。依靠客户投诉来发现问题是很有问题的，而这就是为什么精明的政府和企业越来越希望物联（it）在客户注意到之前发现问题的原因所在。工业4g路由器
物联可以成为这些组织的数据源。但是关键不仅在于确定这些新数据来源，而且还在于实施正确的分析工具以将所有数据转化为可操作的见解。
举个例子：美国邮政总局估计，通过在车辆上安装物联设备来收集引擎状况等数据，每年可以节省万美元。这样，他们就能在问题导致昂贵的故障之前找出它们。
美国邮政总局经营着世界上最大的民用车队，每年大约行驶亿英里。这意味着这些车辆非常适合收集有关道路状况的信息不仅是坑洼和裂缝的地方，而且也是邮政车频繁突然刹车的地方，这表明道路有问题。
美国邮政希望与智慧城市共享其部分物联数据，因为智慧城市可以利用这些数据来扩大其交通预算。一个例子是查明需要增加车道或交通信号灯的道路，或者识别哪些路面出现了坑洼。还有潜在的副作用，例如，更少的交通堵塞意味着更少的污染和更健康的公民这是大多数智慧城市倡议的两个主要目标。
分析不同来源的物联数据可以发现更多见解。假设市政当局可以获得车辆物联数据公共卫生数据(如哮喘病例)以及来自城市一氧化碳/二氧化碳传感器的数据。有了正确的分析工具，该城市现在就可以准确地了解污染水平如何影响某些社区，甚至可以了解社会成本，如残疾索赔和因呼吸道问题导致儿童缺课的低考试分数。（来源物联之家）该城市还可以引入非结构化数据，如市民在社交媒体上发布的关于交通污染贫困和健康的帖子。
随着内部和外部数据源数量的增加，挖掘这些数据源以找到见解的挑战也随之增加。这就是为什么智慧城市企业和其他组织越来越多地转向语义技术的原因，这种技术消除了传统的耗费时间和资源的流程，例如查询多个数据库以寻求答案。