深度解析大数据在公安领域的应用

案例一：电子警察疑似套牌车自动识别系统 目标：从近12亿“电子警察”捕获的车牌数据中，自动识别出假车牌车辆，即“疑似假车牌车辆模型”。大数据的处理原则是“以业务规则为核心，以数据资源为基础，以计算能力为支撑”，该示例于2011年初推出，经过半年多的研发和应用讨论，取得了一定的实际效果。

法律分析：大数据的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。传统的治安防控体系逐渐被以大数据为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。

在安防领域，大数据的应用尤其在智能交通方面有较早的探索和实践，技术解决方案相对成熟。例如，在广西等地，已有基于大数据的安防项目投入使用，系统上线运营效果显著。以广西公安厅的大数据系统为例，项目以自治区的总数据为基础，对大量卡口过车数据进行分布式存储和快速检索。

深度解析大数据在公安领域的应用 近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。未来，基于大数据的行业应用会变得更加深入，更多的相关厂商也会涉及其中，大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。

目前，大数据在公安领域的应用主要分为三个层次： 统计查询：这一层次是最基础的应用，主要关注已经发生的情况，用于回答历史和现状问题。例如，可以对流动人口进行分区域统计，对实有车辆的归属地进行统计，或者分析各类案件的数量分布和趋势。

一文认识并读懂大数据

1、产品大数据：产品大数据是工业大数据的根源与核心，但工业制造业领域涵盖十分广泛，行业种类繁多，产品种类数量庞大且仍在不断增长，如何规范产品大数据的定义与分类方法，建立规范的、属性明确的、可查询可追溯可定位的产品大数据，将是顺利应用工业大数据的前提。

2、首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

3、与工业经济的流水线生产不同，数字经济依托云网端，开展网络的协同和定制化的服务，具有强链接、强平台、强数据、强智能等发展特征。以强数据为例，通过采集汇聚、挖掘分析、精准画像来提高认知、驱动决策。

大数据系统及分析技术

1、存储技术/： 分布式系统（HDFS、键值系统）、NoSQL数据库及云存储，支持大规模存储。大数据存储技术路径多元，如分布式架构的Hadoop和MPP混合架构，前者强调稳定性和扩展性，后者追求高性能和灵活性。数据分析挖掘集统计、AI与数据库技术于一体，计算框架涵盖批处理、流处理、交互式等多元形态。

2、分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。

3、数据收集和存储技术：这包括数据挖掘、数据清洗、数据预处理和数据仓库等技术，它们的作用是收集、整理和存储海量数据，确保数据为后续分析做好准备。 分布式计算技术：由于大数据的处理量巨大，分布式计算技术成为必要选择。

4、大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据深度分析工具有哪些?

1、Disco Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。支持的操作系统：Linux和OSX。HPCC 作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。

2、Apache Spark - 高性能计算引擎Spark是大数据分析的引擎，支持批量和流数据处理，对大规模计算的支持强大无比。然而，其配置复杂性对于新手来说可能是个挑战。展望未来，大数据工具将更加个性化，AI技术将驱动数据价值的深度挖掘。这些工具的快速发展，使得企业有更多的选择，以适应不断变化的数据分析需求。

3、神策数据神策数据作为专业的大数据服务商，以用户级大数据分析为核心，提供神策分析、智能运营等产品，帮助企业实现数据驱动。其PaaS平台支持私有化部署，确保数据安全和灵活性。

4、Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。

5、作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。PowerBI PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。

深度分析大数据的革命前景

1、深度分析大数据的革命前景“大数据”是当前的时髦术语，是技术界用来解决世界上最难处理的问题的全能办法。这个术语一般用来描述对海量信息... 深度分析大数据的革命前景“大数据”是当前的时髦术语，是技术界用来解决世界上最难处理的问题的全能办法。

2、根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占36%的比例，剩余由24%的大数据软件所构成。

3、大数据创造更多利润与价值 越来越多的企业通过直接销售其数据或提供增值内容来获利。IDC调查表明，目前70%的大公司已开始购买外部数据。到2019年，这一数字将达到100%。

4、年以来，大数据产业企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、通过对子公司增资的方式投资大数据生产基地项目。