大数据在报警运营服务领域的发展与应用

    【CPS中安网 cps.com.cn】  随着互联网的发展，云计算逐渐走向我们的生活，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    业界将大数据的特征归纳为4个“V”(Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快))：

　　1. 数据体量巨大

　　在大数据时代，数据的生成速度快、数量大。传统的信息处理单位已不能满足现实需求，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

　　2. 数据类型繁多

　　数据不再限于传统的结构化数据，而是文本、音频、视频、社交网络、微博、邮件等非结构化数据模式，数据来源的渠道也比以往大大拓宽，比如来自社交网络、电子商务、地理位置信息等等。

　　3. 价值密度低

　　随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，对数据的精确性要求也有所降低。

　　4. 处理速度快

　　依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术对海量数据进行分布式数据挖掘，数据的实时性特征越来越强。

　　随着我国智慧城市建设的发展，安防领域对云计算和大数据的关注也越来越高。对于报警运营服务领域来说，一场产业升级带来的深度变革即将来临。

　　大数据在报警运营服务领域的应用现状

　　我国报警运营服务领域经过20多年的发展，从事报警运营服务的企业已经具备一定规模。然而当前国内报警运营服务商大多为本地化运作的小规模公司，服务对象主要包括银行、邮政、变电站、学校等重点治安重点单位以及超市、便利店等连锁机构，地区依赖性较强，用户群比较固定。报警业务的业务模式也以有线电话联网报警方式为主，前端为电话线报警主机，后端用电话接警主机，报警信号通过CID等协议从前端传到后端，接警中心的接警人员再通过电话方式通知客户和机动队员，对警情进行复核，分辨真假。

　　上述的运营模式导致大部分报警运营服务商的客户数量维持在较小的规模，同一时间处理的警情较少，每天只需要几个接警人员即可完成接警工作，与用户有关的数据分析也只有误报分析、逾时未设分析等少量简单的数据分析。随着时间的推移，这些警情数据也基本上都变成了不会再被访问的冷数据，远远未达到大数据所指的巨量数据的标准，也没有通过对数据的加工来实现数据增值。

　　然而很多报警运营服务商并没有意识到，随着移动互联网、社交媒体的发展，人们的生活越来越离不开互联网，我们每个人在互联网上都会或多或少的留下自己的数据印迹。而对于企业来说，怎么通过对大数据的分析抓住自己感兴趣的线索才是关键。因为在互联网时代，谁有数据和对大数据的强大运算能力，谁就有制胜的砝码。任何公司、任何系统的核心都是数据，把消费者行为利用各种方式进行分析预测，可以让企业更加主动的了解和感知消费者，帮助企业提升营销的针对性，减少投资的风险。