Многие датчики сегодня не только изготавливаются на основе электронных микросхем или всасываемых компонентов, но и создаются преимущественно с помощью программного обеспечения. Одним из таких примеров является компания Samba TV, разработчик рекомендательного контента и приложений для отслеживания зрителей. Samba TV поставляет производителям телевизоров, таким как Sony, TCL и Sharp, датчики, позволяющие фиксировать, что смотрит зритель на экране "умного" телевизора. Использование технологии автоматического распознавания контента (ACR) требует установки на телевизор программного алгоритма. Этот алгоритм обрабатывает и вычисляет "отпечаток" видеоизображения для каждого видеокадра, транслируемого телевизором. Этот отпечаток передается на сервер, который сравнивает его с базой данных исходного видео для распознавания контента, что позволяет Samba TV и производителю телевизора получать данные о том, что смотрит зритель. Samba TV и производители телевизоров используют эти данные для предоставления поставщикам развлекательного телевизионного контента (например, NBC или ABC) информации о популярности их передач. Эти данные также помогают рекламодателям (например, Toyota или Coca-Cola) лучше выстраивать рекламную кампанию на телевидении, зная, кто и в каком регионе или домохозяйстве смотрит ту или иную передачу.
Датчики Samba TV наглядно демонстрируют, как производитель устаревшей продукции может добавить в свои изделия программный датчик. Подавляющее большинство датчиков на базе программного обеспечения сегодня функционируют как приложения для смартфонов. Например, почти все банки предлагают программные приложения для таких функций, как интернет-банкинг или пополнение счета по чеку . В процессе работы эти приложения также выполняют роль датчиков, собирая данные о том, когда и куда пользователь тратит деньги, какие продукты или продавцов предпочитает, какова его кредитная история. Игровые компании также используют программные датчики для сбора интерактивных данных от своих пользователей. Эти данные позволяют, в частности, определить, является ли пользователь левшой или правшой, какие стратегии он предпочитает в играх, а также предсказать его дальнейшие действия.
От сенсорных данных к пользователям платформы и ее сервисам
Каждый из этих продуктов, оснащенных датчиками, может генерировать уникальные данные о взаимодействии продукта с пользователем. И в каждом случае эти данные могут быть использованы для обмена между различными сторонними субъектами, активами и видами деятельности, входящими в экосистему потребления продукта. Для обеспечения таких обменов сторонние организации, активы и виды деятельности должны быть подключены в качестве пользователей цифровой платформы. Подключая различных пользователей и организуя обмен данными между ними, привязанная цифровая платформа предлагает новые услуги, основанные на данных.
Используя данные с датчиков, производитель "умных" теннисных ракеток может определять группы пользователей "умных" ракеток, которые могут быть подобраны для пикап-игр; производитель также может определять соответствующих тренеров, которые могут быть подобраны к игрокам в соответствии с их уровнем подготовки. Группы игроков и тренеров являются частью экосистемы потребления теннисной ракетки, поскольку они дополняют сенсорные данные ракетки; они также дополняют связанные с теннисом потребности любого отдельного пользователя ракетки, генерирующего эти данные. Когда они присоединяются к привязанной цифровой платформе, они становятся ее пользователями. Организуя обмен данными между такими пользователями, производитель теннисных ракеток может предложить новые услуги платформы, основанные на данных, например, координацию пик-ап игр или тренировок.
Аналогичным образом, производитель видеоигр, имеющий интерактивные данные о различных пользователях своих игр, может разработать такие сервисы подбора, чтобы сделать свои соревновательные игры еще более интересными. Например, он может подбирать различных игроков с похожими навыками или взаимодополняющими игровыми стратегиями. Компания Abilify, создатель "умных" лекарств для лечения биполярных расстройств, может аналогичным образом организовать взаимодействие между пациентами, родственниками, и врачами на основе данных. То же самое могут делать и банки, получающие от своих приложений сенсорные данные, позволяющие получить представление о структуре расходов, кредитоспособности, образе жизни и желаемых покупках своих клиентов. Используя эти данные, они могут организовать обмен между своими клиентами (с их согласия) и соответствующими торговыми предприятиями, которые могут конкурировать с ними, предлагая привлекательные скидки для удовлетворения желаний клиентов. 7 Таким образом, банки могут расширить свои традиционные банковские услуги, превратив их в опыт покупок для своих клиентов.