تخيل أنك تحاول حل مشكلة. لنختار واحدة من قبعة: حوادث السيارات! هذه مشكلة صعبة الحل لأنها نادرة للغاية. في سياق نظام البنية التحتية للطرق في الولايات المتحدة وقواعد القيادة التي وضعتها ثقافيا، البشر جيدون جدا. حادث كل 700 ألف ميل؛ 5 تسعات! تخيل أنه لكي "تحل/تفهم" حادثا حسابيا تحتاج إلى مراقبة هذا النوع من الحوادث حوالي 100 مرة. أنشئ تصنيفا للحوادث، ربما هناك 10 أنواع نموذجية من الحوادث المتكررة التي تحتاج إلى دراستها وفهمها، والنوع العاشر الأكثر تكرارا يحدث تقريبا بنسبة 1/10 أكثر من النوع الأكثر شيوعا، 3-4٪ من الحوادث قد تقع ضمن هذه الفئة العاشرة الأكثر شيوعا. لذا ستشهد فقط العاشر الأكثر تكرارا من نوع الحوادث كل 20 مليون ميل تقريبا. لكن تحتاج إلى 100 حادثة من هذا النوع العاشر الأكثر تكرارا لفهمها: 2 مليار ميل. تحتاج إلى الوصول إلى 2 مليار ميل من البيانات لالتقاط نصف ساعة من البيانات التي توجه طريقتك إلى هذا النوع العاشر الأكثر تكرارا من الحوادث. ليس حجم البيانات الخام الذي يتم جمعه هو الأهم، بل قيمة الخيار التي توفرها تلك البيانات. (الواقع أكثر تعقيدا من ذلك بالطبع، ليس أقلها لأن حل الحوادث ليس مجرد حل للحوادث، بل هو القواعد المعقدة للغاية لاستخدام الطرق والملاحة التي تؤدي إلى قيادة دفاعية سليمة تؤدي إلى قيادة ذاتية القيادة آمنة. ومع ذلك، أعتقد أن الرياضيات توضيحية مفيدة؛ وجود خيار استطلاع الأسطول لمشكلة محددة تعمل عليها هو قوة خارقة)