隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，云計算逐漸從“云里霧里”逐漸走向我們的生活，大數(shù)據(jù)也吸引了越來越多的關注。大數(shù)據(jù)是指所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)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(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。業(yè)界將大數(shù)據(jù)的特征歸納為4個“V”(Volume(數(shù)據(jù)體量巨大)、Variety(數(shù)據(jù)類型繁多)、Value(價值密度低)、Velocity(處理速度快))：

　　1. 數(shù)據(jù)體量巨大

　　在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的生成速度快、數(shù)量大。傳統(tǒng)的信息處理單位已不能滿足現(xiàn)實需求，大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)類型繁多

　　數(shù)據(jù)不再限于傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)，而是文本、音頻、視頻、社交網(wǎng)絡、微博、郵件等非結構化數(shù)據(jù)模式，數(shù)據(jù)來源的渠道也比以往大大拓寬，比如來自社交網(wǎng)絡、電子商務、地理位置信息等等。

　　3. 價值密度低

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)的實時性特征越來越強。

　　隨著我國智慧城市建設的發(fā)展，安防領域?qū)υ朴嬎愫痛髷?shù)據(jù)的關注也越來越高。對于報警運營服務領域來說，一場產(chǎn)業(yè)升級帶來的深度變革即將來臨。

　　大數(shù)據(jù)在報警運營服務領域的應用現(xiàn)狀

　　我國報警運營服務領域經(jīng)過20多年的發(fā)展，從事報警運營服務的企業(yè)已經(jīng)具備一定規(guī)模。然而當前國內(nèi)報警運營服務商大多為本地化運作的小規(guī)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(qū)依賴性較強，用戶群比較固定。報警業(yè)務的業(yè)務模式也以有線電話聯(lián)網(wǎng)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(xié)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(shù)量維持在較小的規(guī)模，同一時間處理的警情較少，每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(shù)據(jù)分析也只有誤報分析、逾時未設分析等少量簡單的數(shù)據(jù)分析。隨著時間的推移，這些警情數(shù)據(jù)也基本上都變成了不會再被訪問的冷數(shù)據(jù)，遠遠未達到大數(shù)據(jù)所指的巨量數(shù)據(jù)的標準，也沒有通過對數(shù)據(jù)的加工來實現(xiàn)數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)、社交媒體的發(fā)展，人們的生活越來越離不開互聯(lián)網(wǎng)，我們每個人在互聯(lián)網(wǎng)上都會或多或少的留下自己的數(shù)據(jù)印跡。而對于企業(yè)來說，怎么通過對大數(shù)據(jù)的分析抓住自己感興趣的線索才是關鍵。因為在互聯(lián)網(wǎng)時代，誰有數(shù)據(jù)和對大數(shù)據(jù)的強大運算能力，誰就有制勝的砝碼。任何公司、任何系統(tǒng)的核心都是數(shù)據(jù)，把消費者行為利用各種方式進行分析預測，可以讓企業(yè)更加主動的了解和感知消費者，幫助企業(yè)提升營銷的針對性，減少投資的風險。

　　大數(shù)據(jù)在報警運營服務領域的應用趨勢

　　互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展已經(jīng)為構建一個大型全國性的專業(yè)報警運營服務平臺提供了有力的技術支撐。通過這個報警平臺，報警運營服務商手中會累積海量的用戶數(shù)據(jù)，例如用戶的身份信息、警情數(shù)據(jù)、消費記錄、維修記錄等，這些都是非常寶貴的資源。報警運營服務商可以在此基礎上，應用大數(shù)據(jù)技術進行分析和挖掘，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。

　　1. 對顧客群體細分

　　通過大數(shù)據(jù)分析和挖掘用戶群的文化觀念，消費收入、消費習慣、生活方式等數(shù)據(jù)，將用戶群體劃分為更加精細的類別，報警運營服務商可以根據(jù)用戶群的不同可以制定不同品牌推廣戰(zhàn)略和營銷策略，提高用戶的忠誠度、培養(yǎng)能為企業(yè)帶來高價值的潛在客戶，提升報警運營服務商的市場占有率。

　　2. 發(fā)掘新的需求和用戶

　　運用大數(shù)據(jù)模擬實境，發(fā)掘新的需求和提高投入的回報率。移動互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的時代，大部分的數(shù)據(jù)廣泛存在于社交網(wǎng)絡、電子商務等之中。在這些數(shù)據(jù)中，僅依托社交網(wǎng)絡而存在的數(shù)據(jù)對企業(yè)開拓新的市場需求就是一個巨大的機遇。每天我們在網(wǎng)上點一個贊、或者隨意的發(fā)表一句感慨，在我們普通人看來，它傳遞的價值是有限的，但從大數(shù)據(jù)分析進行審視，它帶來的價值將大大提升。試想一下，如果我們可以被授權可以從微博的數(shù)據(jù)中挖掘我們感興趣的詞匯，當有人在微博上發(fā)出“小區(qū)的安保差”之類的吐槽后，通過對數(shù)據(jù)的分析和提煉，這個人甚至這個小區(qū)的住戶都可以成為報警運營服務潛在的用戶。

　　3. 提高企業(yè)的投入回報率

　　隨著報警運營服務商提高對大數(shù)據(jù)的處理能力，平臺能對上報的大數(shù)量的警情進行有效的分析和及時處理，避免了人工處理帶來的效率不高，并發(fā)處理量不大，對不同類型的警情的過濾性不高的問題。與此同時，依托平臺強大的數(shù)據(jù)處理能力，人們可以通過電腦、手機、平板等任何一款設備接入到報警運營服務中，隨時隨地都可以在第一時間收到警情數(shù)據(jù)，通過分享大數(shù)據(jù)來提高用戶粘性，降低了用戶流失的風險。

　　4. 進行商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務的創(chuàng)新

　　依靠對大數(shù)據(jù)分析報警運營服務商可以從海量的警情數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，促進報警運營服務從“事后查看”向“事前預測”轉(zhuǎn)變。通過關聯(lián)分析，拓展產(chǎn)品，挖掘產(chǎn)品價值，提升報警運營服務商的核心競爭力。根據(jù)對警情數(shù)據(jù)的分析，可以提供某個地區(qū)的警情預測，便于企業(yè)、政府、消費者及時調(diào)整自己的安保措施。根據(jù)對消費記錄的分析，可以識別出潛在的用戶群或者即將流失的客戶。根據(jù)對維修記錄的分析，可以對設備進行更全面的監(jiān)控和主動維修來降低設備的誤報率。根據(jù)對逾時未設的分析，可以識別出哪些用戶需要提早提醒布撤防。

　　大數(shù)據(jù)在報警服務領域應用的難點

　　大數(shù)據(jù)在報警運營服務領域的應用被國內(nèi)報警運營服務行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀所限制，難以發(fā)揮大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)挖掘和分析上優(yōu)勢。主要表現(xiàn)在以下方面：

　　1. 行業(yè)缺乏標準化

　　由于我國報警服務行業(yè)還沒有統(tǒng)一的報警運營服務標準、報警聯(lián)網(wǎng)技術標準等，各報警運營服務商提供的服務也參差不齊，對于服務標準、收費標準、服務質(zhì)量等通常是由報警運營服務商單方面提出的，報警聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)功能和技術指標也沒有統(tǒng)一標準，不同地區(qū)、不同報警運營服務商的業(yè)務流程、施工流程、收費標準、處警流程等都不相同。如何將不同報警運營服務商之間的數(shù)據(jù)整合在一起是大數(shù)據(jù)在報警運營服務領域所面臨的巨大挑戰(zhàn)。

　　2. 總體未形成規(guī)模

　　與發(fā)達國家的報警運營服務業(yè)相比較，我國報警運營服務企業(yè)在運營規(guī)模上仍然有較大差距，多數(shù)報警運營網(wǎng)絡尚未完成規(guī)?；ㄔO，用戶規(guī)模大、跨省市運營的網(wǎng)絡很少，每家報警運營服務商的警情并發(fā)量不大，而且報警運營服務商之間普遍存在信息孤島，這讓每家報警運營服務商的數(shù)據(jù)質(zhì)量大打折扣，導致很難通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。

　　3. 前期投入較大

　　大數(shù)據(jù)的存儲和分析必須依托成規(guī)模的軟硬件投入，對報警運營服務商的研發(fā)能力提出更高要求。報警運營服務商需要搭建強有力的網(wǎng)絡基礎設施，以匯聚、保存、處理和分發(fā)數(shù)據(jù)分析結果。而且大數(shù)據(jù)的挖掘是一個長期的過程，需要企業(yè)不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規(guī)律，并將結果拿到市場上檢驗。

　　4. 大數(shù)據(jù)自身面臨著挑戰(zhàn)

　　作為一個新興的領域，大數(shù)據(jù)在意味著巨大機遇的同時，也伴隨著挑戰(zhàn)，比如大數(shù)據(jù)的運用仍面臨多種技術難關的束縛，大數(shù)據(jù)方面的人才比較缺乏，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品尚不成熟等問題都制約著大數(shù)據(jù)在報警運營服務領域的發(fā)展。

　　小結

　　總之，隨著云計算和大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，如何借助移動互聯(lián)網(wǎng)的浪潮擴展服務內(nèi)容、提升用戶體驗、提高企業(yè)的核心競爭力，實現(xiàn)更高效、智能、便捷的報警運營服務還需要各家報警運營服務商去思索。