公安大數據運用

① 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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② 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

③ 公安大數據能查到什麼

公安系統上能找到姓名、性別、出生日期、身份證號碼、出生地、住所、家庭成員等。
公安網路管理非常嚴格，必須有特定的數字證書才能檢查互聯網上的信息。至於個人財產信息、貸款信息、通訊信息等，在公安信息網路上是找不到的，只有辦理此案的民警能通過銀行和通訊部門進行調查，這些調查還需要縣級公安部門負責人批准，來辦理刑事案件。
公安機關是人民政府和國家行政機關的重要組成部分。同時承擔刑事案件偵查任務，是國家司法機關之一。公安機關是政府職能部門，依法管理社會保障，行使國家行政權力。同時，公安機關依法偵查刑事案件，行使國家司法權。公安機關的性質具有雙重性，即行政性和司法性。
【法律依據】
《中華人民共和國網路安全法》
第七十六條 本法下列用語的含義：
（一）網路，是指由計算機或者其他信息終端及相關設備組成的按照一定的規則和程序對信息進行收集、存儲、傳輸、交換、處理的系統；
（二）網路安全，是指通過採取必要措施，防範對網路的攻擊、侵入、干擾、破壞和非法使用以及意外事故，使網路處於穩定可靠運行的狀態，以及保障網路數據的完整性、保密性、可用性的能力；
（三）網路運營者，是指網路的所有者、管理者和網路服務提供者；
（四）網路數據，是指通過網路收集、存儲、傳輸、處理和產生的各種電子數據；
（五）個人信息，是指以電子或者其他方式記錄的能夠單獨或者與其他信息結合識別自然人個人身份的各種信息，包括但不限於自然人的姓名、出生日期、身份證件號碼、個人生物識別信息、住址、電話號碼等。第七十七條 存儲、處理涉及國家秘密信息的網路的運行安全保護，除應當遵守本法外，還應當遵守保密法律、行政法規的規定。

④ 大數據安防應用 三種技術及五大挑戰

大數據安防應用 三種技術及五大挑戰

1大數據安防應用的幾種關鍵技術

在安防行業，隨著前端設備解析度的不斷提高、安防系統建設規模的不斷擴大以及視頻、圖片數據存儲的時間越來越長，安防大數據問題日益凸顯。如何有效對數據進行存儲、共享以及應用變得愈加重要。要應用安防大數據，首先要了解安防大數據有何特點。

安防大數據涉及的類型比較多，主要包含結構化、半結構化和非結構化的數據信息。其中結構化數據主要包括報警記錄、系統日誌、運維數據、摘要分析結構化描述記錄以及各種相關的信息資料庫，如人口庫、六合一系統信息等；半結構化數據如人臉建模數據、指紋記錄等；而非結構化數據主要包括視頻錄像和圖片記錄，如監控、報警、視頻摘要等錄像信息和卡口、人臉等圖片信息。區別於其他行業大數據特點，安防大數據以非結構化的視頻和圖片為主，如何對非結構化的數據進行分析、提取、挖掘及處理，對安防行業提出了更多挑戰。

大數據

對於安防視頻圖像數據，傳統的處理方式主要靠事後人工查閱來完成，效率極低。面對海量的安防數據，如果繼續採用傳統方式，不僅效率低下，而且不能達到實戰應用目的，偏離了安防系統建設目的。為充分利用安防系統價值，提升對安防大數據的應用能力，大華股份從多層次、全方位考慮產品和方案規劃，不斷提升對於安防有效信息的快速挖掘能力。

要提升安防大數據的處理效率，首先要從智能分析做起，快速過濾無效信息。大華智能分析從多維度、多產品形態來實現。如對於事件檢測、行為分析、異常情況報警等，大華前端、存儲以及平台系統產品都能夠快速實現智能檢測，並通知系統對事件進行快速響應，這些產品從某種層面上將安防有效數據的分析分散化，大大加快了整個系統的大數據處理應用速度。此外，大華還推出了基於雲存儲系統的大數據應用系統，如視頻編解碼系統、車輛研判系統、以圖搜圖系統、視頻濃縮摘要系統、人臉識別系統以及車型識別系統等等。

大數據安防應用的幾種關鍵技術

1)大數據融合技術

經過十幾年的發展，國內安防系統建設基本形成了是以平安城市、智能交通系統為主體，其他行業系統有效完善的發展態勢。而「重建設、輕應用」的現況給安防應用提出了更高要求，如何解決這些問題成為當務之急。

為實現數據融合、數據共享，首先要解決存儲「分散」問題，大華雲存儲系統不僅能夠實現數據的有效融合與共享，解決系統在硬體設備故障條件下視頻數據的正常存儲和數據恢復問題，為安防大數據應用分析提供可靠基礎。

2)大數據處理技術

安防大數據以半結構化和非結構化數據居多，要實現對安防大數據的分析和信息挖掘，首先要解決數據結構化問題。所謂的數據結構化就是通過某種方式將半結構化和非結構化數據轉換為結構化數據。大華通過採用先進的雲計算系統對安防非結構化數據進行結構化處理，為大數據的進一步分析和應用提供進一步支持。

3)大數據分析和挖掘技術

國內平安城市歷經十幾年的建設，在解決了穩定性、規模化之後，當下面臨的問題是如何深化應用的問題，即如何實現公安部的要求，建為用、用為戰的目標，實現對安防系統的深層次應用。

對安防大數據而言，要實現業務的深層次應用，首先需要對安防數據進行分析和挖掘，以雲存儲和雲計算系統為基礎，通過雲計算系統實現對「大數據」的快速分析，如基於雲的車牌識別，可通過對海量視頻的分析，快速提取海量車牌信息，並通過應用系統對相關數據進行深一步挖掘、關聯，形成有效「檔案」。最後利用這些分析和挖掘的數據實現對事件的預測預防、報警，最終實現安防系統建設的實戰應用目的。

大數據成熟行業應用

安防視頻監控行業是伴隨著平安城市、智能交通而發展起來了，新一輪的智慧城市建設也為安防行業的再次發展注入了「**」。隨著各地安防系統建設規模不斷增大，安防數據迅速膨脹。由於缺乏適當的手段去利用這些海量數據，導致了「重建設、輕應用」現象，下面就安防大數據在公安和交通行業的應用進行簡單介紹。

1)公安執法

在公安行業，大數據應用無處不存，下面簡單介紹一下大數據應用在公安行業幾個業務體現。

第一是稽查布控業務。當案件發生後，需要對嫌疑車輛進行稽查布控，一般採用布控車牌號，通過系統比對卡口車輛信息進行識別，但這種方式存在問題。當布控車輛從某個卡口經過時，攔截人員通常不在現場，等到攔截人員趕到現場時，嫌疑車輛早已逃之夭夭，從而失去布控的意義。對於這種情況，可實現移動警務、GIS系統有效關聯，通過在GIS系統中繪制嫌疑車輛逃跑路線和防控識別圈，可大大提高攔截效率；

第二是車輛落腳點分析業務。隨著城市的快速發展，城市越來越大，路網也越來越復雜，為迅速逃脫公安機關的抓捕，很多犯罪分子避開城區主幹道(一般來說，城區主幹道都裝有電子卡口)，逃竄到人員比較多的小區或偏僻區域。大華股份通過建設雲卡口，通過視頻實現卡口相機功能，對海量數據進行雲卡口識別，結合GIS系統，將嫌疑車輛軌跡描繪出來，大大提高公安辦案效率。

第三是伴隨車輛分析。由於公眾安全防範意識的不斷提高，犯罪分子獨立實施犯罪行為的成功率大大降低，因此，新時期的犯罪行為，開始表現為團伙作案。在踩點和作案時，犯罪團伙通常會使用多輛汽車，以提高成功率。從卡口系統的角度看，團伙作案具體表現為多輛車同時出沒於特定卡口覆蓋范圍，利用該特徵，我們可以從海量的卡口車輛數據中，提取滿足特定條件(如車輛行進路線、車輛通行間隔時間、跟車數量以及分析起止時間范圍等)的車輛，提高案件偵破效率。此外，在公安行業還有基於人臉識別的人臉卡口、視頻摘要等安防大數據應用。

2)智能交通

第一是旅行時間計算。由於電子狗的大量使用，不少駕駛員在通過卡口時，會主動降低速度，一旦離開卡口覆蓋范圍，又會迅速提高速度，超速行駛。傳統的單點測度無法發現這種超速行為，利用區間測速便可快速檢測違章行為，且可減少區域卡口數量，節省建設成本。而當發現相同車牌在相距較遠卡口同時出現時，還可檢測出套牌車輛，並可通知相關人員進行攔截追捕。

第二是交通流量分析。對於交通流量的檢測，傳統方式是通過地磁、微波檢測完成的，但這種檢測只能檢測車輛數量，卻無法檢測相關車牌號，這就限制了傳統流量分析的應用場景，智能對單一路段進行分析，無法形成全局的流量分析。而卡口系統記錄了車輛號碼、車身顏色、車型等更多詳細信息，基於卡口系統的流量分析，不僅可計算出城市各小區機動車數量分布，指導出行目的地分析、出行路線分析等應用，而且能夠根據車輛流量信息找出城市熱點區域，為交管部門提供參考，更好地優化路網機制，規劃更為合理的路網參數。

此外，還可通過智能分析系統，對卡口數據進行深層次分析與挖掘，不僅識別車輛車牌號，而且實現對車輛品牌、車輛型號、是否粘貼年檢標識、駕駛員是否系安全帶、是否駕駛時撥打電話等一些行為狀態識別，從而進一步規范車輛達標和安全駕駛行為。

大數據安防面臨的挑戰

(1)海量非結構化數據存儲

相較於其他行業，安防非結構化的數據存儲壓力不斷增大，一方面源於視頻、圖片等非結構化數據本身容量，另一方面源於安防數據規模的不斷擴大，安防大數據存儲對系統設備提出了更高挑戰，如何在滿足需求的前提下，刪除重復數據、降低存儲硬體成本投資成為海量數據存儲的一個難題

(2)數據共享

大數據需要通過快速的採集、發現和分析，從大量化、多類別的數據中提取價值。安防大數據時代最顯著的特徵就是海量和非結構化數據共享，用以提高數據處理能力。而海量數據存儲在不同系統、不同區域、不同節點、不同設備中，這給數據的傳輸和共享帶來極大的挑戰：

(3)數據安全

視頻監控數據具有私密性高、保密性強等特點，不僅是事後追查的依據，而且更是後續數據分析挖掘的基礎。因此，數據安全一方面體現在數據不受外界入侵或非法獲取，另一方面體現在龐大數據系統的魯棒性、體系容錯機制，確保硬體在發生故障時數據可以恢復，可以繼續保存。面對海量數據的存儲、共享、硬體和軟體設備承載的極大風險，如何構建大型、海量視頻監控存儲系統、數據分析系統以及容錯冗餘機制是安防行業面臨的重大考驗；

(4)數據利用

安防監控雖然數據量很大，但真正有用的信息並不多。安防數據的有效性分為兩個方面，一方面有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，根據統計學原理，信息呈現冪率分布，往往越高密度的信息對客戶價值越大；另一方面，數據的有效性體現在深層次挖掘龐大的海量數據，關聯得出有效信息。視頻監控業務網路化、大聯網後，網內的設備越來越多，利用網內的閑置資源，實現資源的最大化利用，關乎運算的效率。在視頻監控領域，往往視頻分析的效率決定價值，更低的延遲、更准確的分析往往是客戶的普遍需求。如何對海量的視頻數據進行分析檢索業對行業提出更大的挑戰。

(5)缺乏統一標准

國內安防行業經歷十幾年的快速發展，在此發展過程中，平安城市建設表現卓越，在安防應用中也一直走在前列，國內平安城市系統的建設也不斷推動著國內安防技術和安防廠商的發展。在平安城市項目的建設過程中，由於參與的安防廠家眾多，不同項目、不同系統甚至同一系統採用的設備廠商也不盡相同，為了更好的兼容各廠商產品，整個安防行業和政府也制定了一些標准，如ONVIF協議、GB28181協議以及各個地方省市發布的一些標准。

新一輪的智慧城市正在緊鑼密鼓地進行著，相對平安城市相對「簡單」的治安監控，智慧城市要求數據共享，跨區域視頻聯網監控、監控資源整合與共享以及政府各部門之間的視頻監控資源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行業類別，不同的管理方式都會有不同的監控系統方案，數據融合或者共享兼容性問題更多，對整個系統建設是重大考驗。

平安城市系統面向的是安防行業設備與系統的兼容問題，隨著各種行標、地標的制定，各種問題基本得以解決；而智慧城市系統不僅僅是安防系統的整合，而是多個行業系統的集成應用，因缺乏統一標准帶來的復雜性可想而知。慶幸的是國家目前已經開始起草智慧城市建設的各種標准，而相關企業也在不斷規范自身系統的兼容性和開放性。

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⑤ 民警利用大數據思維偵破案件，當今社會大數據有多重要

大數據現在已經無處不在了，而且大數據跟我們的生活也是息息相關的。

一、大數據能對個人的財產狀況了解的一清二楚，也是反腐過程的重要利器。我們可以通過大數據甄選出有腐敗嫌疑的官員，進行重點監控。大數據分析下，各個部門可以通過大數據識別出官員消費是否符合他的薪資水平。

比如說有些高管海外有十幾套房產，並且有上千萬的存款都在海外。這些都是能通過大數據查出來的。

又或者是經商方面，有些商戶涉嫌偷稅漏稅，或者在海外開公司轉移資產，這些也都能通過大數據發現異常，然後由相關部門去進一步核實的。

所以在現在的社會中，大數據是十分重要的，從我們日常生活中的各個方面中，大數據都是有很大用處的。我們可以利用大數據，將這些數據加一步篩選，整合。讓這些大數據成為對我們有利的東西。這些對我們也是非常寶貴的資源，對各方面都會形成重要的影響。

⑥ 民警用大數據思維偵破套路貸案，大數據對於偵破案件有哪些作用

民警用大數據思維偵破套路貸案，打擊罪犯的“名偵探柯南”

賀警官是蘭州市公安局刑警，2020年被評為蘭州市優秀人民警察。從警27年來共參與偵破案件1000餘起、抓捕犯罪嫌疑人1500餘人。賀警官曾利用大數據思維帶領大家偵破“2·12”特大套路貸專案等案件，推動了打擊信息領域犯罪的立法進程，可謂是打擊罪犯的“名偵探柯南”。

⑦ 大數據在公安領域的應用

目前對於公安大數據的應用方式，可以分為以下三個層次：

(一)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。

(二)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。

(三)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。

這三個層次具體到實際業務系統，包括圖偵、車輛特徵分析系統、人員特徵分析系統、視頻偵查系統等等。這些系統以普通視頻監控、車輛/人員卡口、智 能IPC等監控前端獲取的視頻、圖片、結構化描述為基礎，通過大數據平台的智能分析，實現如以圖搜圖、語義搜圖、車輛/人員布控、疑似案件對比、詳細特徵分析等等深度大數據應用，幫助公安能夠快速、科學地偵破案件。

公安大數據應用於不同警種，由於其實際應用需求的區別，解決的問題也有所區別。如智能交通領域，目前大數據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。這些應用目前已在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到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。

⑧ 大數據都體現在哪些方面

大數據體現在方方面面，今兩年疫情防控為例，大數據把海陸空交通、醫院，政府，公安，安檢信息全部整合到一起，比如一架飛機落地後，其中一名乘客被確診為疑似病例。其他乘客就可以通過大數據來一個個全部找到，主要是通過他們訂票信息，得知他們的聯系方式，頭像，行走路徑，就可以找到與疑似病例的密切接觸者有哪些，都去過哪兒，等等。另外，現在所有的交通事故，安全生產事故都可以通過大數據來統一調度，救援，等。
我們生活中也很多啊，我們平時點的外賣，點過一次，或者多次，就會出現在點單的最上面，這都是大數據分析出來的數據。
我們平時搜索過什麼，廣告推送都會崩出來，特別是淘寶和京東，直接廣告就出現彈框，吸引你去購買，打開這些app，你會發現最近搜的東西推送的不光多，類似的一些也會推送。
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。