センサデータの誤差や不足を補い、横断的解析により各データの意味を見出す技術です。センサー等を用いて計測された現実のデータを収集し、サイバー空間でデータを処理することで価値を生み出すCPS(Cyber Physical System)で価値を生み出すには、計測されたデータ（振動、人の位置、温度など）に対するデータサイエンスが重要です。センサーの誤差や不足を機械学習やデータマイニングの技術を適用して補い、センサデータが意味することを判定し、位置や時刻の情報をもとに横断的に分析することで、より多くの意味を見出すことができます。例えば、洪水のシミュレーションの結果とセンサデータとを突き合わせることでより詳細に被害推定を行ったり、工場内の人の滞留位置とその位置に設置された機械の稼働情報からその作業を判定したりします。これらの結果とパフォーマンスとの関連性を見ることで、その改善施策や計画策定に用いたり、より賢い自動制御につなげることができます。
