實務分析 3.2 以 Town of Cary 說明感測器資料如何支援描述性分析、異常偵測與公共服務規劃。
理解高頻資料如何改變問題偵測速度，以及如何整合帳務資料庫與水表讀數資料庫。
Town of Cary 導入 Aquastar 無線水表，不再只依賴每月人工抄表，而是取得更即時的用水資料，並使用 SAS Analytics 進行分析。
| 原書資料 | 內容 |
|---|---|
| 無線水表客戶 | 60,000 |
| 安裝年份 | 2010 |
| 舊抄表頻率 | 每月 |
| 新分析粒度 | 每小時 |
| 取消人工抄表的預估節省 | 超過專案成本 1,000 萬美元以上 |
感測器讀數 → 每小時視覺化 → 異常偵測 → 客戶警示 → 營運／容量規劃；並整合帳務與水表讀數資料庫。
原書直接提供：僅取消人工抄表，Aquastar 系統預估可在專案成本之外再節省超過 1,000 萬美元。原書沒有提供完整期間與逐項成本，因此不再自行計算投資報酬率（Return on Investment, ROI）。
高頻資料讓城市能在數日內通知可能漏水情況，客戶也能設定數小時內的用水尖峰警示。案例亦顯示異常值可代表真實營運問題，例如商業洗碗機在週末持續運轉。
根據 Town of Cary 案例，設計一個每小時用水異常偵測流程，區分原書已有功能與你提出的管理建議。
問題：若仍只有每月抄表，對漏水偵測有何影響？
參考解答：異常被發現的時間會延後，難以提供原案例所描述的數日內通知或數小時尖峰警示。