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大數據在報警運營服務領域發展與應用

閱覽次數:2,400 次  發布日期: -0001-11-30

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隨著互聯網的發展,云計算逐漸從“云里霧里”逐漸走向我們的生活,大數據也吸引了越來越多的關注。大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具,在合理時間內達到擷取、經管、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊,需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。業界將大數據的特征歸納為4個“V”(Volume(數據體量巨大)、Variety(數據類型繁多)、Value(價值密度低)、Velocity(處理速度快)):

1.數據體量巨大

在大數據時代,數據的生成速度快、數量大。傳統的信息處理單位已不能滿足現實需求,大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。

2.數據類型繁多

數據不再限于傳統的結構化數據,而是文本、音頻、視頻、社交網絡、微博、郵件等非結構化數據模式,數據來源的渠道也比以往大大拓寬,好比來自社交網絡、電子商務、地理位置信息等等。

3.價值密度低

隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用,信息感知無處不在,信息海量,但價值密度較低,對數據的精確性要求也有所降低。

4.處理速度快

依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術對海量數據進行分布式數據挖掘,數據的實時性特征越來越強。

隨著我國智慧城市建設的發展,安防領域對云計算和大數據的關注也越來越高。對于報警運營服務領域來說,一場產業升級帶來的深度變革即將來臨。

大數據在報警運營服務領域的應用現狀

我國報警運營服務領域經過20多年的發展,從事報警運營服務的企業已經具備一定規模。然而當前國內報警運營服務商大多為本地化運作的小規模公司,服務對象主要包括銀行、郵政、變電站、學校等重點治安重點單位以及超市、便利店等連鎖機構,地區依賴性較強,用戶群比較固定。報警業務的業務模式也以有線電話聯網報警方式為主,前端為電話線報警主機,后端用電話接警主機,報警信號通過CID等協議從前端傳到后端,接警中心的接警人員再通過電話方式通知客戶和機動隊員,對警情進行復核,分辨真假。

上述的運營模式導致大部分報警運營服務商的客戶數量維持在較小的規模,同一時間處理的警情較少,天天只需要幾個接警人員即可完成接警工作,與用戶有關的數據分析也只有誤報分析、逾時未設分析等少量簡樸的數據分析。隨著時間的推移,這些警情數據也基本上都變成了不會再被訪問的冷數據,遠遠未達到大數據所指的巨量數據的尺度,也沒有通過對數據的加工來實現數據增值。

然而很多報警運營服務商并沒有意識到,隨著移動互聯網、社交媒體的發展,人們的生活越來越離不開互聯網,我們每個人在互聯網上都會或多或少的留下自己的數據印跡。而對于企業來說,怎么通過對大數據的分析抓住自己感興趣的線索才是關鍵。因為在互聯網時代,誰有數據和對大數據的強大運算能力,誰就有制勝的砝碼。任何公司、任何系統的核心都是數據,把消費者行為利用各種方式進行分析預測,可以讓企業更加主動的了解和感知消費者,幫助企業提升營銷的針對性,減少投資的風險。

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