隨著云端運(yùn)算及物聯(lián)網(wǎng)等科技的不斷發(fā)展,，大數(shù)據(jù)(Big Data)在智慧城市扮演的角色也越來越重要,。但事實(shí)上,，數(shù)據(jù)本來就是城市治理非常重要的依據(jù)，尤其是與城市安防的相關(guān)業(yè)務(wù),，舉凡人口統(tǒng)計(jì)、犯罪率,、交通流量等數(shù)據(jù),，政府治理單位本來就會(huì)定時(shí)蒐集并加以分析，作為施政的參考,，如果不能先了解大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的差別,，掌握大數(shù)據(jù)的分析與工具的特性，就算擁有大數(shù)據(jù),，也可能只是「入寶山空手而回」,，無法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成價(jià)值，自然也無法對(duì)城市安防產(chǎn)生貢獻(xiàn),。

了解大數(shù)據(jù)才能有效運(yùn)用

相較於傳統(tǒng)數(shù)據(jù),，大數(shù)據(jù)至少具有三個(gè)差異極大的特性。首先是數(shù)據(jù)量(Volume),，如果換算成數(shù)位數(shù)據(jù)單位,，基本單位通常已經(jīng)是TB、PB等級(jí),，不但要考量收集及儲(chǔ)存成本,，如何迅速傳遞這麼龐大的數(shù)據(jù)，也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用必須思考的重點(diǎn);其次是時(shí)效性(Velocity),，即使是這麼大的數(shù)據(jù)量，仍然要在最短的時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生分析結(jié)果,，如傳統(tǒng)的年報(bào)統(tǒng)計(jì),，往往是在今年收集去年的數(shù)據(jù)，卻在隔年才出版,，曠日廢時(shí)的結(jié)果,，往往會(huì)讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果失真。

PredPol應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),，預(yù)測(cè)出犯罪機(jī)率高甚至下一次可能發(fā)生犯罪情況的區(qū)域,，并於地圖上標(biāo)示出一塊塊500平方英尺的區(qū)域，供警察參考,。

最後也是最大的差別,，就是數(shù)據(jù)的多樣性(Variety)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)通常有明確的結(jié)構(gòu)性,，選項(xiàng)也比較少,，如年齡、性別,、等級(jí)等,，但大數(shù)據(jù)可能會(huì)有各種形式,，包括文字、影音,、圖像,、網(wǎng)頁(yè)等，不但沒有明顯的結(jié)構(gòu),，而且大數(shù)據(jù)還常常出現(xiàn)形式交錯(cuò)的現(xiàn)象,，如Youtube上的影片除了有點(diǎn)擊數(shù)外，同時(shí)還有留言討論,。

由此可知,，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方式，顯然已經(jīng)不能滿足城市安防對(duì)於大數(shù)據(jù)的需求,，所幸在物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things;IoT),、云端運(yùn)算及4G無線寬頻等技術(shù)的發(fā)展下，要取得物與物,、物與人,、人與人的互聯(lián)互通數(shù)據(jù)，技術(shù)上已不是問題,，但必須得先迅速建構(gòu)起收集,、傳遞及儲(chǔ)存大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)建設(shè)，才有可能建立全面感知的能力,，成為城市安防決策的最佳後盾,。

但只是從感知層獲取資訊是不夠的，因?yàn)橄胍龊么髷?shù)據(jù)深度分析,，就必須要有能力針對(duì)復(fù)雜且開放式的問題尋找答案,，并藉由視覺化分析工具，透過連續(xù)性的篩選和抽象化,，才能洞悉重要資訊,。然而大數(shù)據(jù)具有的超大量半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特性，往往會(huì)造成傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(RDBMS)的運(yùn)作瓶頸,，必須要導(dǎo)入全新的大數(shù)據(jù)分析工具,，方能真正靈活運(yùn)用大數(shù)據(jù)。

來源：機(jī)房監(jiān)控 機(jī)房環(huán)境監(jiān)控 機(jī)房監(jiān)控系統(tǒng)  http://rupm.cn