公安大數據顯示應用價值

Ⅰ 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。
從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控

Ⅱ 大數據的七大核心應用價值

大數據的七大核心應用價值

隨著移動互聯網的飛速發展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動互聯網領域，數據已被認為是繼雲計算、物聯網之後的又一大顛覆性的技術性革命，毋庸置疑，大數據市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運用用戶大數據的核心資源，誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。
大數據可以說是史上第一次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上游廠商融入到一個大的環境中，無論是企業級市場還是消費級市場，亦或政府公共服務，都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。
近期有不少文章暢談大數據的價值，以及其價值主要凸顯在哪些方面，這里我們對大數據的核心具體價值進行了分門別類的梳理匯總，希望能幫助讀者更好的獲悉大數據的大價值。

核心價值究其用戶到底是誰？
談及價值，首先必須要弄清楚其用戶到底是誰？有針對企業數據市場的，還有針對終端消費者的，還有針對政府公共服務的；其次要弄清楚大數據核心價值的表現形式、價值的體現過程以及最後呈現的結果。
商業的發展天生就依賴於大量的數據分析來做決策，對於企業用戶，更關心的還是決策需求，其實早在BI時代這就被推上了日程，經過十餘年的探索，如今已形成了數據管理、數據可視化等細分領域，來加強對決策者的影響，達到決策支持的效果。還有企業營銷需求，從本質上來說，主要聚焦在針對消費者市場的精準營銷。
對於消費者用戶，他們對大數據的需求主要體現在信息能按需搜索，並能提供友好、可信的信息推薦，其次是提供高階服務，例如智能信息的提供、用戶體驗更快捷等等。
還有，大數據也不斷被應用到政府日常管理和為民服務中，並成為推動政府政務公開、完善服務、依法行政的重要力量。從戶籍制度改革，到不動產登記制度改革，再到徵信體系建設等等都對資料庫建設提出了更高的目標要求，而此時的資料庫更是以大數據為基礎的，可見，大數據已成為政府改革和轉型的技術支撐杠桿。
數據，除了它第一次被使用時提供的價值以外，那些積累下來的數據海洋並不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的「剩餘價值」，關於這一點，人們已經有了越來越多的認識。事實上，大數據已經開始並將繼續影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數據的核心價值吧！當然這是需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現的。
《大數據時代》一書作者維克托認為大數據時代有三大轉變：「第一，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不是依賴於隨機采樣。更高的精確性可使我們發現更多的細節。第二，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。適當忽略微觀層面的精確度，將帶來更好的洞察力和更大的商業利益。第三，不再熱衷於尋找因果關系，而是事物之間的相關關系。例如，不去探究機票價格變動的原因，但是關注買機票的最佳時機。」大數據打破了企業傳統數據的邊界，改變了過去商業智能僅僅依靠企業內部業務數據的局面，而大數據則使數據來源更加多樣化，不僅包括企業內部數據，也包括企業外部數據，尤其是和消費者相關的數據。
隨著大數據的發展，企業也越來越重視數據相關的開發和應用，從而獲取更多的市場機會。
一方面，大數據能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；此外還能夠降低企業的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平，降低了企業經營的風險。
一、大數據助企業挖掘市場機會探尋細分市場
大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘市場機會和細分市場，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。獲得好的產品概念和創意，關鍵在於我們到底如何去搜集消費者相關的信息，如何獲得趨勢，挖掘出人們頭腦中未來會可能消費的產品概念。用創新的方法解構消費者的生活方式，剖析消費者的生活密碼，才能讓吻合消費者未來生活方式的產品研發不再成為問題，如果你了解了消費者的密碼，就知道其潛藏在背後的真正需求。大數據分析是發現新客戶群體、確定最優供應商、創新產品、理解銷售季節性等問題的最好方法。
在數字革命的背景下，對企業營銷者的挑戰是從如何找到企業產品需求的人到如何找到這些人在不同時間和空間中的需求；從過去以單一或分散的方式去形成和這群人的溝通信息和溝通方式，到現在如何和這群人即時溝通、即時響應、即時解決他們的需求，同時在產品和消費者的買賣關系以外，建立更深層次的夥伴間的互信、雙贏和可信賴的關系。
大數據進行高密度分析，能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平。因此，大數據有利於企業發掘和開拓新的市場機會；有利於企業將各種資源合理利用到目標市場；有利於制定精準的經銷策略；有利於調整市場的營銷策略，大大降低企業經營的風險。
企業利用用戶在互聯網上的訪問行為偏好能為每個用戶勾勒出一副「數字剪影」，為具有相似特徵的用戶組提供精確服務滿足用戶需求，甚至為每個客戶量身定製。這一變革將大大縮減企業產品與最終用戶的溝通成本。例如：一家航空公司對從未乘過飛機的人很感興趣（細分標準是顧客的體驗）。而從未乘過飛機的人又可以細分為害怕飛機的人，對乘飛機無所謂的人以及對乘飛機持肯定態度的人（細分標準是態度）。在持肯定態度的人中，又包括高收入有能力乘飛機的人（細分標準是收入能力）。於是這家航空公司就把力量集中在開拓那些對乘飛機持肯定態度，只是還沒有乘過飛機的高收入群體。通過對這些人進行量身定製、精準營銷取得了很好的效果。
二、大數據提高決策能力
當前，企業管理者還是更多依賴個人經驗和直覺做決策，而不是基於數據。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數字化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數據時代，就必須要讓數據說話。
大數據能夠有效的幫助各個行業用戶做出更為准確的商業決策，從而實現更大的商業價值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發。雖然不同行業的業務不同，所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別，但從數據的獲取，數據的整合，數據的加工，數據的綜合應用，數據的服務和推廣，數據處理的生命線流程來分析，所有行業的模式是一致的。
這種基於大數據決策的特點是：一是量變到質變，由於數據被廣泛挖掘，決策所依據的信息完整性越來越高，有信息的理性決策在迅速擴大，拍腦袋的盲目決策在急劇縮小。二是決策技術含量、知識含量大幅度提高。由於雲計算出現，人類沒有被海量數據所淹沒，能夠高效率駕御海量數據，生產有價值的決策信息。三是大數據決策催生了很多過去難以想像的重大解決方案。如某些葯物的療效和毒副作用，無法通過技術和簡單樣本驗證，需要幾十年海量病歷數據分析得出結果；做宏觀經濟計量模型，需要獲得所有企業、居民以及政府的決策和行為海量數據，才能得出減稅政策最佳方案；反腐倡廉，人類幾千年歷史都沒解決，最近通過微博和人肉搜索，貪官在大數據的海洋中無處可藏，人們看到根治的希望等等。
如果在不同行業的業務和管理層之間，增加數據資源體系，通過數據資源體系的數據加工，把今天的數據和歷史數據對接，把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來，把面向業務的數據轉換成面向管理的數據，輔助於領導層的決策，真正實現了從數據到知識的轉變，這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。
在宏觀層面，大數據使經濟決策部門可以更敏銳地把握經濟走向，制定並實施科學的經濟政策；而在微觀方面，大數據可以提高企業經營決策水平和效率，推動創新，給企業、行業領域帶來價值。
三、大數據創新企業管理模式，挖掘管理潛力
當下，有多少企業還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責？還在禁止員工之間談論薪酬等信息？《華爾街日報》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經過時了，嚴格控制，內部猜測和小道消息無疑更會降低企業效率。一個管理學者曾經將企業內部關系比喻為成本和消耗中心，如果內部都難以協作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息萬變的市場和競爭環境下生存、創新和發展呢？
我們試著想想，當購物、教育、醫療都已經要求在大數據、移動網路支持下的個性化的時代，創新已經成為企業的生命之源，我們還有什麼理由還要求企業員工遵循工業時代的規則，強調那種命令式集中管理、封閉的層級體系和決策體制嗎？當個體的人都可以通過佩戴各種感測器，搜集各種來自身體的信號來判斷健康狀態，那樣企業也同樣需要配備這樣的感測系統，來實時判斷其健康狀態的變化情況。
今天信息時代機器的性能，更多決定於晶元，大腦的存儲和處理能力，程序的有效性。因而管理從注重系統大小、完善和配合，到注重人，或者腦力的運用，信息流程和創造性，以及職工個性滿足、創造力的激發。
在企業管理的核心因素中，大數據技術與其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞，而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘，由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性，甚至可以標稱大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業，信息即財富，從企業戰略著眼，利用大數據，充分發揮其輔助決策的潛力，可以更好地服務企業發展戰略。
大數據時代，數據在各行各業滲透著，並漸漸成為企業的戰略資產。數據分析挖掘不僅本身能幫企業降低成本：比如庫存或物流，改善產品和決策流程，尋找到並更好的維護客戶，還可以通過挖掘業務流程各環節的中間數據和結果數據，發現流程中的瓶頸因素，找到改善流程效率，降低成本的關鍵點，從而優化流程，提高服務水平。大數據成果在各相關部門傳遞分享，還可以提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。
四、大數據變革商業模式催生產品和服務的創新
在大數據時代，以利用數據價值為核心，新型商業模式正在不斷涌現。能夠把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新的企業，將在IT發展史上書寫出新的傳奇。
大數據讓企業能夠創造新產品和服務，改善現有產品和服務，以及發明全新的業務模式。回顧IT歷史，似乎每一輪IT概念和技術的變革，都伴隨著新商業模式的產生。如個人電腦時代微軟憑借操作系統獲取了巨大財富，互聯網時代谷歌抓住了互聯網廣告的機遇，移動互聯網時代蘋果則通過終端產品的銷售和應用商店獲取了高額利潤。
縱觀國內，以金融業務模式為例，阿里金融基於海量的客戶信用數據和行為數據，建立了網路數據模型和一套信用體系，打破了傳統的金融模式，使貸款不再需要抵押品和擔保，而僅依賴於數據，使企業能夠迅速獲得所需要的資金。阿里金融的大數據應用和業務創新，變革了傳統的商業模式，對傳統銀行業帶來了挑戰。
還有，大數據技術可以有效的幫助企業整合、挖掘、分析其所掌握的龐大數據信息，構建系統化的數據體系，從而完善企業自身的結構和管理機制；同時，伴隨消費者個性化需求的增長，大數據在各個領域的應用開始逐步顯現，已經開始並正在改變著大多數企業的發展途徑及商業模式。如大數據可以完善基於柔性製造技術的個性化定製生產路徑，推動製造業企業的升級改造；依託大數據技術可以建立現代物流體系，其效率遠超傳統物流企業；利用大數據技術可多維度評價企業信用，提高金融業資金使用率，改變傳統金融企業的運營模式等。
過去，小企業想把商品賣到國外要經過國內出口商、國外進口商、批發商、商場，最終才能到達用戶手中，而現在，通過大數據平台可以直接從工廠送達到用戶手中，交易成本只是過去的十分之一。以我們熟悉的網購平台淘寶為例，每天有數以萬計的交易在淘寶上進行，與此同時相應的交易時間、商品價格、購買數量會被記錄，更重要的是，這些信息可以與買方和賣方的年齡、性別、地址、甚至興趣愛好等個人特徵信息相匹配。運用匹配的數據，淘寶可以進行更優化的店鋪排名和用戶推薦；商家可以根據以往的銷售信息和淘寶指數進行指導產品供應、生產和設計，經營活動成本和收益實現了可視化，大大降低了風險，賺取更多的錢；而與此同時，更多的消費者也能以更優惠的價格買到了更心儀的產品。
維克托曾預言2020年，大數據時代就會真正來臨。在那個時候，最經常會用到的應用就是個性化生活所需要的，尤其是智能手機的應用。
五、大數據讓每個人更加有個性
對個體而言，大數據可以為個人提供個性化的醫療服務。比如，我們的身體功能可能會通過手機、移動網路進行監控，一旦有什麼感染，或身體有什麼不適，我們都可以通過手機得到警示，接著信息會和手機庫進行對接或者咨詢相關專家，從而獲得正確的用葯和其他治療。
過去我們去看病，醫生只能對我們的當下身體情況做出判斷，而在大數據的幫助下，將來的診療可以對一個患者的累計歷史數據進行分析，並結合遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應等關系，實現個性化的醫療。還可以在患者發生疾病症狀前，提供早期的檢測和診斷。早期發現和治療可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔，因為早期的手術費用是後期治療費用的一半。
還有，在傳統的教育模式下，分數就是一切，一個班上幾十個人，使用同樣的教材，同一個老師上課，課後布置同樣的作業。然而，學生是千差萬別的，在這個模式下，不可能真正做到「因材施教」。
如一個學生考了90分，這個分數僅僅是一個數字，它能代表什麼呢？90分背後是家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平等，把它們和90分聯系在一起，這就成了數據。大數據因其數據來源的廣度，有能力去關注每一個個體學生的微觀表現：如他在什麼時候開始看書，在什麼樣的講課方式下效果最好，在什麼時候學習什麼科目效果最好，在不同類型的題目上停留多久等等。當然，這些數據對其他個體都沒有意義，是高度個性化表現特徵的體現。同時，這些數據的產生完全是過程性的：課堂的過程，作業的情況，師生或同學的互動情景……而最有價值的是，這些數據完全是在學生不自知的情況下被觀察、收集的，只需要一定的觀測技術與設備的輔助，而不影響學生任何的日常學習與生活，因此它的採集也非常的自然、真實。
在大數據的支持下，教育將呈現另外的特徵：彈性學制、個性化輔導、社區和家庭學習、每個人的成功……大數據支撐下的教育，就是要根據每一個人的特點，釋放每一個人本來就有的學習能力和天分。
此外，維克托還建議中國政府要進一步補錄資料庫。政府以前提供財政補貼，現在可以提供資料庫，打造創意服務。在美國就有完全基於政府提供的資料庫，如為企業提供機場、高速公路的數據，提供航班可能發生延誤的概率，這種服務這可以幫助個人、消費者更好地預測行程，這種類型的創新，就得益於公共的大數據。
六、智慧驅動下的和諧社會
美國作為全球大數據領域的先行者，在運用大數據手段提升社會治理水平、維護社會和諧穩定方面已先行實踐並取得顯著成效。
近年來，在國內，「智慧城市」建設也在如火如荼的開展。截止去年底，我國的國家智慧城市試點已達193個，而公開宣布建設智慧城市的城市超過400個。智慧城市的概念包含了智能安防、智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保等多領域的應用，而這些都要依託於大數據，可以說大數據是「智慧」的源泉。
在治安領域，大數據已用於信息的監控管理與實時分析、犯罪模式分析與犯罪趨勢預測，北京、臨沂等市已經開始實踐利用大數據技術進行研判分析，打擊犯罪。
在交通領域，大數據可通過對公交地鐵刷卡、停車收費站、視頻攝像頭等信息的收集，分析預測出行交通規律，指導公交線路的設計、調整車輛派遣密度，進行車流指揮控制，及時做到梳理擁堵，合理緩解城市交通負擔。
在醫療領域，部分省市正在實施病歷檔案的數字化，配合臨床醫療數據與病人體征數據的收集分析，可以用於遠程診療、醫療研發，甚至可以結合保險數據分析用於商業及公共政策制定等等。
伴隨著智慧城市建設的火熱進行，政府大數據應用已進入實質性的建設階段，有效拉動了大數據的市場需求，帶動了當地大數據產業的發展，大數據在各個領域的應用價值已得到初顯。
七、大數據如何預言未來？
著名的瑪雅預言，盡管背後有著一定的天文知識基礎，但除催生了一部很火的電影《2012》外，其實很多人的生活尚未受到太大的影響。現在基於人類地球上的各種能源存量，以及大氣受污染、冰川融化的程度，我們獲取真的可以推算出按照目前這種工業生產、生活的方式，人類在地球上可以存活的年數。《第三次工業革命》中對這方面有很深入的解釋，基於精準預測，發現現有模式是死路一條後，人類就可以進行一些改變，這其實就是一種系統優化。
這種結合之前情景研究，不斷進行系統優化的過程，將賦予系統生命力，而大數據就是其中的血液和神經系統。通過對大數據的深入挖掘，我們將會了解系統的不同機體是如何相互協調運作的，同樣也可以通過對他們的了解去控制機體的下一個操作，甚至長遠的維護和優化。從這個角度講，基於網路的大數據可以看作是人類社會的神經中樞，因為有了網路和大數據人類社會才開始靈活起來，而不像以前那麼死板。基於大數據，個體之間相互連接有了基礎，相互的交互過程得到了簡化，各種交易的成本減少很多。廠家等服務提供方可以基於大數據研發出更符合消費者需求的服務，機構內部的管理也更為細致，有了血液和神經系統的社會才真的擁有生命活力。
結語
透過以上這些行業典型的大數據應用案例和場景，不難悟出大數據的典型的核心價值。大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產製造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。
當下，正處於數據大爆發的時代，如何獲取這些數據並對這些數據進行有效分析就顯得尤為重要。各種企業機構之間的競爭非常殘酷。如何基於以往的運行數據，對未來的運行模式進行預測，從而提前進行准備或者加以利用、調整，對很多企業機構其實是一種生死存亡的問題。這樣一種情況同樣適用於國家級別。正因為這一點，目前無論是在企業級別還是國家級別都開始研究、部署大數據。
可見，大數據應用已經凸顯出了巨大的商業價值，觸角已延伸到零售、金融、教育、醫療、體育、製造、影視、政府等各行各業。你可能會問這些具體價值實現的推動者有哪些呢？就是所謂的大數據綜合服務提供商，從實踐情況看，主要包括大數據解決方案提供商、大數據處理服務提供商和數據資源提供商三個角色，分別向大數據的應用者提供大數據服務、解決方案和數據資源。
未來大數據還將徹底改變人類的思考模式、生活習慣和商業法則，將引發社會發展的深刻變革，同時也是未來最重要的國家戰略之一。

Ⅲ 深度解析大數據在公安領域的應用

深度解析大數據在公安領域的應用

近一兩年，大數據開始在公安等行業領域得到普及應用，除了行業自身的特殊要求外，大數據也帶動了相關行業的需求發展。未來，基於大數據的行業應用會變得更加深入，更多的相關廠商也會涉及其中，大數據在公安領域的商業模式架構逐漸清晰起來。

在安防的細分領域中，大數據在公安及智能交通探索應用得比較早，相關的解決方案和技術也比較成熟，在廣西等地也已經有相關的項目落地，大數據應用系統已經上線運營，取得了預期的效果。

項目應用前景看好

以相關的案例來講，在廣西公安廳投入使用的大數據系統中，整個項目是以自治區的總數據為出發點，對每天在所有卡口過道產生的上千萬條數據，每年大概三十億條的數據進行分布式存儲和快速檢索。在此基礎上，後續可以給公安用戶提供進一步的解決方案和增值服務，比如已經推出的卡口過車大數據、視頻圖像大數據和公安情報大數據三方面的解決方案。這些方案提供多種功能的查詢，以及基於測控的分析和基站行業的服務，目的就是讓公安能快速科學地偵破案件。

在智能交通領域，目前主要應用於車輛的疏導，比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等)，根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些項目的應用已經在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到的移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面，就是基於大數據的技術分析所得。從應用上看，用戶切實感到便捷好用，所以市場潛力很大，未來的應用會更加廣泛。

大數據應用存在的難題

大數據本身是針對數據的存儲、檢索、關聯、推導等有價值的挖掘，這些數據本身來說是通用的。但在安防領域，哪些數據是有用的，哪些是我們需要關心和提取的，這是目前在摸索的問題。也就是說，當前的困難在於如何讓技術熱點和相關業務進行結合，以提取更有價值的數據。

從技術上分析，有兩個技術難點：

第一個難點是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來。所謂非結構化數據是指在視頻裡面進行特徵的提取，這些可能是人類不能理解和不能處理的;結構化數據則是人可以理解和處理的，比如在視頻里有幾個活動目標、是人還是車。如果是人，身上穿的是什麼樣的衣服;如果是車，車牌號是多少、什麼樣的品牌型號、顏色、行進速度、方向等數據，這些都是可以轉化為結構化數據為人所用。目前，安防的數據很多涉及到視頻數據，而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據，也就不能被計算機直接所處理。所以未來擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。

第二個難點是尋找這些數據之間的關聯和價值。數據是有關聯沒關聯之分的，我們只能通過工具來找。所有這些存儲的特徵數據，包括公安行業、平安城市中每天產生的海量視頻數據，可以為很多案件的偵查提供有價值的線索。現在技術需要攻克的難題就是能不能把這些數據通過相應的工具模塊，通過大數據技術把原來被忽視的數據信息關聯起來，找到或提取這些數據之間的相關性，為案件的偵破和方案決策提供科學的數據依據。

公安數據流動的單向性

公安行業每天獲取的數據數以千萬，如何確保這些數據信息的安全成為行業共同關注的熱點。從傳統意義上講，數據產生之後，首先要確保數據本身的安全，目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前，如果你對數據不了解，就算把這些數據擺在面前，你也很難去提取有用的數據，但這並不能作為行業忽視其重要性的借口。因為對安防廠商而言，很多有價值的數據是需要提供保護的，也就是對數據應用模式採取高規格的保護措施，因為這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來，可能整個地區的安全漏洞就會被利用。

現在，公安的數據一般在區域網內運行，並有相關的保護措施來提供安全保障。如會把數據分成不同的網路和不同的層次，讓數據在不同的網路安全系統之間，從低安全性網路向高安全性網路實行單向流動，最後在公安的核心網路里匯集所有的數據(這個安全等級是最高的，通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網，主要以視頻數據為主，輔以視頻相關的業務，這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯，才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網路上，可以獲取犯罪嫌疑人的照片，但這個人是誰，他的信息是什麼，只有進入公安網以後才能獲取，才能將相關信息匹配關聯起來，然後通過其他資料庫的關聯，進一步挖掘出他在哪個網吧出現過，在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來，但這種挖掘只能在高安全性網路中進行，這種信息流動都是單向的。

未來的商業模式

從傳統的安防業務來講，還是以公安客戶投資建設系統為主，廠商提供產品和集成的解決方案，最終由集成商來做落地實施，最後交付給客戶使用並進行相應的維護。同時，未來行業對大數據中數據的獲取、存儲、分析、處理會變得更加的專業，用戶本身在處理和應用時可能會遇到各種困難，那麼針對這類問題可能會有一些小型的服務公司出現，給終端用戶提供各種各樣專業的數據服務。比如專業的視頻提取會有專業的公司切入，用專業的演算法工具幫助你把視頻裡面的數據提取出來，或者有那些專業的通訊廠商對數據進行挖掘和處理，包括提供一些工具和服務的模式(未來會更傾向於服務的模式)。但限於公安行業的特點，這些公共服務在公安行業目前還比較難做，不過未來也可以由一些廠家對整個應用系統進行構建，以運營服務收費的方式與公安客戶或者政府機構進行合作。

對於大型、特別大型的項目，比如涉及到一個城市、一個省乃至全國范圍的項目，一般來說可能會找專業的IT廠商來做，特別是互聯網公司(現在也有牽涉其中)，他們更多是以技術提供商的角色參與，安防廠商側重點放在業務上。這樣大家分工比較明確，因為即使是技術比較領先的行業廠商，它也很難或者沒有必要投大量的研發在大數據基礎的研發上，而是應該將重點放在大數據的基礎應用或業務解決方案上，然後底層的基礎架構由IT廠商來分擔完成。彼此互利共贏，持續發展。

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Ⅳ 大數據應用價值發現的三大方法

大數據應用價值發現的三大方法
關於大數據的討論，一方面人們需要釐清大數據的概念，開發適用的大數據系統和工具，探索大數據的應用模式等，另一方面人們更關心如何將大數據的價值變現。這對於一個企業來說尤其重要，否則，收集和存儲了大量的數據，消耗了大量的錢財，如果大數據不能被很好地利用，從經濟上講就是不合算的，這樣的事情也不會長遠。
大數據價值的發現與其所處的應用場景密切相關。概括起來，大數據價值發現可以劃分為三大類：數據服務、數據分析和數據探索。數據服務是面向大規模用戶，提供高性能的數據查詢、檢索、預測等服務，通過直接滿足用戶需求而將數據價值變現的形式;數據分析是分析人員利用經驗，通過對大規模數據使用特定的計算模型進行較為復雜的運算，從而發現易於人們理解的數據模式或規律所進行的數據價值變現的一種運算形式;數據探索是一種利用數據分析和人機交互的結合，通過不斷揭示數據的規律和數據間的關聯，引導分析人員發現並認識其所未知的數據模式或規律，其價值更多地體現在對未知途徑的數據模式和規律的探索。
1. 數據服務
數據服務針對用戶非常明確的數據查詢和處理任務，以高性能和高吞吐量的方式實現大眾化的服務，是數據價值最重要也是最直接的發現方式。由於要處理大眾化的服務請求，每個服務任務必須能夠被快速地處理掉，因此，數據服務的單個任務負載不能過於復雜，單任務直接處理的數據不能太大，任務對應的用戶需求和採用的數據處理方法必須是明確的。一些典型的數據服務包括事務處理、數據查詢、信息檢索、數據預測。

事務處理是傳統資料庫范疇的價值發現形式，它針對的主要是任務關鍵型的數據服務，如銀行記賬、商業交易等; 數據查詢主要是面向快速查找或修改數據的服務需求，它比事務處理更簡單，對數據一致性要求沒那麼強，但對服務的吞吐量要求非常高;信息檢索是指從大規模的數據集中快速查找滿足用戶需求的資料或數據片段的過程;數據預測和數據分類被很多人認為是一種數據分析任務，其實，很多針對個體的數據預測和分類任務實際上是一種數據服務，它使用數據分析得來的預測模型，對個體數據實例進行預測，從而能夠高並發地為大規模用戶提供分類和預測服務，進而更好地體現出數據的價值。
2. 數據分析
數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模，提取有用信息並形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，用戶會有一個明確的目標，通過「數據清理、轉換、建模、統計」等一系列復雜的操作，獲得對數據的洞察，從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。
描述型分析的主要特點是對數據代表的含義進行描述性的揭示，通過數據統計分析揭示數據隱含的現象，從而幫助人們更好地進行決策。
診斷型分析主要用來揭示一些現象背後的成因，因此，它比描述型分析更深入。很多數據挖掘方法與診斷型分析密切相關。比如相關性分析和因果關系的分析等，都是想通過對數據的深度分析揭示描述型分析所發現的某些現象背後的成因。
預測型分析主要是使用機器學習技術，對現有的大數據進行深度分析，構建數據預測和分類的模型，從而更好地支持數據預測和分類服務。
策略型分析也稱指導型分析，是在分析過程中減少甚至排除人的參與，在給定目標的驅動下，直接幫助人們找到好的策略，作用於大數據應用，使得未來數據指標能夠按照設想的某些趨勢發展。它是數據分析的高級階段，更能發揮出大數據的價值。
總之，數據分析一般基於大量數據和較為復雜的運算模型，其結果信息量通常很大，適用於宏觀決策。而對於細節層面信息的獲取，數據分析缺乏如索引和訪問控制等方面的技術支持。如何在一個平台上，既支持宏觀的分析，也支持細節的分析，是當今一個挑戰的技術難題。
3. 數據探索
數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務，其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程，適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。
對於數據探索，用戶可以在微觀層面(數據搜索)和宏觀層面(數據分析)之間進行自由切換，用互動式的方式探索並發現數據的價值。
目前，隨著大數據研究的興起，探索式搜索這種互動式分析和探索數據價值的方式，逐漸引起人們的重視，還有很多問題等待研究者們進行深入的研究。
數據服務強調從微觀層面獲取滿足用戶需求的精準信息，數據分析強調從宏觀層面為用戶提供數據洞察，進而提供決策支持，而數據探索則需要在宏觀和微觀兩個層面進行自由切換。大數據蘊含大價值，數據服務、數據分析和數據探索是3個層次的數據價值發現方法。在很多應用下，這3類方法需要混合使用，才能更好地發現大數據的價值。

Ⅳ 大數據在公安領域的應用有哪些

大數據在公安領域的應用方式，可以分為以下3個方面：

1、統計查詢：這是對大數據最基本的應用方式，主要面向歷史與現狀，回答已經發生了什麼事情，如流動人口分區域統計、實有車輛歸屬地統計、各類案件的數量分布和趨勢。

2、數據挖掘：是目前大數據的核心應用方式，其重點不在於發現因果，而是發現數據之間的關聯關系。這種關系可能可以直觀解釋，也可能不能馬上發現其中的深層次原因，但對工作具有一定指導意義，比如季節氣候與某些類型案件的關聯關系、車輛活動范圍、活動習慣與黑車的關聯關系。

3、預測預判：是大數據應用未來的發展方向，在數據統計、分析、挖掘的基礎上，建立起合適的數據模型，從數據的關聯關系入手，推導出因果關系，能夠對一定時期內的趨勢走向做出預測，對危險信號做出預警，指導預防工作的走向。

大數據結構介紹：

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

Ⅵ 大數據主要應用於哪些行業，有什麼價值

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡，下面詳細介紹一下大數據在各行各業的具體應用。

製造業， 利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程

金融行業 ，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車行業， 利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業， 藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

餐飲行業， 利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式

電信行業 ，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施

能源行業， 隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業， 利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本

城市管理， 可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防

生物醫學， 大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘

體育娛樂 ，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種題財的影視作品，以及預測比賽結果

安全領域， 政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網路攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。

個人生活 ，大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響，對大數據感興趣的可以到科多大數據進行更深入的了解咨詢~

Ⅶ 大數據應用價值發現的三大方法

1. 數據服務

數據服務針對用戶非常明確的數據查詢和處理任務，以高性能和高吞吐量的方式實現大眾化的服務，是數據價值最重要也是最直接的發現方式。由於要處理大眾化的服務請求，每個服務任務必須能夠被快速地處理掉，因此，數據服務的單個任務負載不能過於復雜，單任務直接處理的數據不能太大，任務對應的用戶需求和採用的數據處理方法必須是明確的。一些典型的數據服務包括事務處理、數據查詢、信息檢索、數據預測。

2. 數據分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模，提取有用信息並形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，用戶會有一個明確的目標，通過“數據清理、轉換、建模、統計”等一系列復雜的操作，獲得對數據的洞察，從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。

3. 數據探索

數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務，其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程，適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。

關於大數據應用價值發現的三大方法，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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Ⅷ 大數據的應用價值前景

大數據的應用價值前景
數據中心的建設，為的是後期對數據的挖掘應用。大數據應專用在全球各屬國發酵之際，伴隨而來的是各國普遍缺乏數據科學家問題。應大數據處理的需求，無論企業決定採用哪一種解決方案，最終需要有數據科學家來運用這些大數據，才能激活大數據的價值，重新構建數據之間的關系，並賦予新的意義，進而轉換成企業的競爭武器。
在大數據處理環節中，數據科學家是能否點燃大數據價值的關鍵。然而，數據科學家的培養並不容易，因為數據科學家必須同時具備3個條件，包括深入了解企業內的業務與組織、具備數據探勘等統計應用知識、熟悉數據分析工具操作。目前，國內的數據分析師較擅長的是處理已經發生的問題，找出問題源頭，並且盡速排除問題，但是，相對缺乏發掘未知問題的能力。
根據市場調查機構Gartner的數據，有高達72%的企業認為，大數據的應用價值，在於預測未來。然而，這樣的應用需求與國內數據科學家不匹配，預計將成為國內發展大數據應用的最大挑戰。 因此，無論是從政府還是企業角度，都應未雨綢繆，提前做好大數據人才培養，不要等到大數據中心建好之後再來找人，必將造成大數據中心資源的極大浪費。

Ⅸ 公安破案時，常說的運用了大數據，大數據是什麼意思呀

大數據現在已抄經成為一個代名詞了，其實公安說的大數據跟我們平常網路上說的大數據還是有些差別的，網路大數據更多還是建立在用戶喜好方面，採集數據經過電腦分析處理後的信息，偏人工智慧方向。而公安說的大數據，那是真正的大數據，包括指紋庫、血液庫、DNA資料庫以及各個攝像探頭數據等，這些項目中很多還在建庫階段，可能你不清楚，但你的數據已經通過一些渠道被採集了