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大數(shù)據(jù)在報(bào)警運(yùn)營服務(wù)領(lǐng)域發(fā)展與應(yīng)用

閱覽次數(shù):1,909 次  發(fā)布日期: -0001-11-30

成都弱電公司訊:

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,云計(jì)算逐漸從“云里霧里”逐漸走向我們的生活,大數(shù)據(jù)也吸引了越來越多的關(guān)注。大數(shù)據(jù)是指所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、經(jīng)管、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊,需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。業(yè)界將大數(shù)據(jù)的特征歸納為4個(gè)“V”(Volume(數(shù)據(jù)體量巨大)、Variety(數(shù)據(jù)類型繁多)、Value(價(jià)值密度低)、Velocity(處理速度快)):

1.數(shù)據(jù)體量巨大

在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)的生成速度快、數(shù)量大。傳統(tǒng)的信息處理單位已不能滿足現(xiàn)實(shí)需求,大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P(1000個(gè)T)、E(100萬個(gè)T)或Z(10億個(gè)T)。

2.數(shù)據(jù)類型繁多

數(shù)據(jù)不再限于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),而是文本、音頻、視頻、社交網(wǎng)絡(luò)、微博、郵件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模式,數(shù)據(jù)來源的渠道也比以往大大拓寬,好比來自社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、地理位置信息等等。

3.價(jià)值密度低

隨著互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用,信息感知無處不在,信息海量,但價(jià)值密度較低,對數(shù)據(jù)的精確性要求也有所降低。

4.處理速度快

依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性特征越來越強(qiáng)。

隨著我國智慧城市建設(shè)的發(fā)展,安防領(lǐng)域?qū)υ朴?jì)算和大數(shù)據(jù)的關(guān)注也越來越高。對于報(bào)警運(yùn)營服務(wù)領(lǐng)域來說,一場產(chǎn)業(yè)升級帶來的深度變革即將來臨。

大數(shù)據(jù)在報(bào)警運(yùn)營服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

我國報(bào)警運(yùn)營服務(wù)領(lǐng)域經(jīng)過20多年的發(fā)展,從事報(bào)警運(yùn)營服務(wù)的企業(yè)已經(jīng)具備一定規(guī)模。然而當(dāng)前國內(nèi)報(bào)警運(yùn)營服務(wù)商大多為本地化運(yùn)作的小規(guī)模公司,服務(wù)對象主要包括銀行、郵政、變電站、學(xué)校等重點(diǎn)治安重點(diǎn)單位以及超市、便利店等連鎖機(jī)構(gòu),地區(qū)依賴性較強(qiáng),用戶群比較固定。報(bào)警業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)模式也以有線電話聯(lián)網(wǎng)報(bào)警方式為主,前端為電話線報(bào)警主機(jī),后端用電話接警主機(jī),報(bào)警信號通過CID等協(xié)議從前端傳到后端,接警中心的接警人員再通過電話方式通知客戶和機(jī)動(dòng)隊(duì)員,對警情進(jìn)行復(fù)核,分辨真假。

上述的運(yùn)營模式導(dǎo)致大部分報(bào)警運(yùn)營服務(wù)商的客戶數(shù)量維持在較小的規(guī)模,同一時(shí)間處理的警情較少,天天只需要幾個(gè)接警人員即可完成接警工作,與用戶有關(guān)的數(shù)據(jù)分析也只有誤報(bào)分析、逾時(shí)未設(shè)分析等少量簡樸的數(shù)據(jù)分析。隨著時(shí)間的推移,這些警情數(shù)據(jù)也基本上都變成了不會(huì)再被訪問的冷數(shù)據(jù),遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到大數(shù)據(jù)所指的巨量數(shù)據(jù)的尺度,也沒有通過對數(shù)據(jù)的加工來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增值。

然而很多報(bào)警運(yùn)營服務(wù)商并沒有意識到,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體的發(fā)展,人們的生活越來越離不開互聯(lián)網(wǎng),我們每個(gè)人在互聯(lián)網(wǎng)上都會(huì)或多或少的留下自己的數(shù)據(jù)印跡。而對于企業(yè)來說,怎么通過對大數(shù)據(jù)的分析抓住自己感興趣的線索才是關(guān)鍵。因?yàn)樵诨ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代,誰有數(shù)據(jù)和對大數(shù)據(jù)的強(qiáng)大運(yùn)算能力,誰就有制勝的砝碼。任何公司、任何系統(tǒng)的核心都是數(shù)據(jù),把消費(fèi)者行為利用各種方式進(jìn)行分析預(yù)測,可以讓企業(yè)更加主動(dòng)的了解和感知消費(fèi)者,幫助企業(yè)提升營銷的針對性,減少投資的風(fēng)險(xiǎn)。

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