大數(shù)據(jù)在報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)領(lǐng)域現(xiàn)狀
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，云計(jì)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(lái)越多的關(guān)注。大數(shù)據(jù)是指所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊，需要新處理模式才能具有更強(qiáng)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(zhǎng)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(gè)“V”(Volume(數(shù)據(jù)體量巨大)、Variety(數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多)、Value(價(jià)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(shí)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(mǎn)足現(xiàn)實(shí)需求，大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P(1000個(gè)T)、E(100萬(wàn)個(gè)T)或Z(10億個(gè)T)。
2. 數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多
數(shù)據(jù)不再限于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而是文本、音頻、視頻、社交網(wǎng)絡(luò)、微博、郵件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模式，數(shù)據(jù)來(lái)源的渠道也比以往大大拓寬，比如來(lái)自社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、地理位置信息等等。
3. 價(jià)值密度低
隨著互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無(wú)處不在，信息海量，但價(jià)值密度較低，對(duì)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(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性特征越來(lái)越強(qiáng)。
隨著我國(guó)智慧城市建設(shè)的發(fā)展，安防領(lǐng)域?qū)υ朴?jì)算和大數(shù)據(jù)的關(guān)注也越來(lái)越高。對(duì)于報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，一場(chǎng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)帶來(lái)的深度變革即將來(lái)臨。
大數(shù)據(jù)在報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀
我國(guó)報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)領(lǐng)域經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展，從事報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)的企業(yè)已經(jīng)具備一定規(guī)模。然而當(dāng)前國(guó)內(nèi)報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商大多為本地化運(yùn)作的小規(guī)模公司，服務(wù)對(duì)象主要包括銀行、郵政、變電站、學(xué)校等重點(diǎn)治安重點(diǎn)單位以及超市、便利店等連鎖機(jī)構(gòu)，地區(qū)依賴(lài)性較強(qiáng)，用戶(hù)群比較固定。報(bào)警業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)模式也以有線電話(huà)聯(lián)網(wǎng)報(bào)警方式為主，前端為電話(huà)線報(bào)警主機(jī)，后端用電話(huà)接警主機(jī)，報(bào)警信號(hào)通過(guò)CID等協(xié)議從前端傳到后端，接警中心的接警人員再通過(guò)電話(huà)方式通知客戶(hù)和機(jī)動(dòng)隊(duì)員，對(duì)警情進(jìn)行復(fù)核，分辨真假。
上述的運(yùn)營(yíng)模式導(dǎo)致大部分報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商的客戶(hù)數(shù)量維持在較小的規(guī)模，同一時(shí)間處理的警情較少，每天只需要幾個(gè)接警人員即可完成接警工作，與用戶(hù)有關(guān)的數(shù)據(jù)分析也只有誤報(bào)分析、逾時(shí)未設(shè)分析等少量簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析。隨著時(shí)間的推移，這些警情數(shù)據(jù)也基本上都變成了不會(huì)再被訪問(wèn)的冷數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到大數(shù)據(jù)所指的巨量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，也沒(méi)有通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的加工來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增值。
然而很多報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商并沒(méi)有意識(shí)到，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體的發(fā)展，人們的生活越來(lái)越離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)，我們每個(gè)人在互聯(lián)網(wǎng)上都會(huì)或多或少的留下自己的數(shù)據(jù)印跡。而對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，怎么通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析抓住自己感興趣的線索才是關(guān)鍵。因?yàn)樵诨ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代，誰(shuí)有數(shù)據(jù)和對(duì)大數(shù)據(jù)的強(qiáng)大運(yùn)算能力，誰(shuí)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(fèi)者行為利用各種方式進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，可以讓企業(yè)更加主動(dòng)的了解和感知消費(fèi)者，幫助企業(yè)提升營(yíng)銷(xiāo)的針對(duì)性，減少投資的風(fēng)險(xiǎn)。
大數(shù)據(jù)在報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢(shì)
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展已經(jīng)為構(gòu)建一個(gè)大型全國(guó)性的專(zhuān)業(yè)報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)平臺(tái)提供了有力的技術(shù)支撐。通過(guò)這個(gè)報(bào)警平臺(tái)，報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商手中會(huì)累積海量的用戶(hù)數(shù)據(jù)，例如用戶(hù)的身份信息、警情數(shù)據(jù)、消費(fèi)記錄、維修記錄等，這些都是非常寶貴的資源。報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商可以在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析和挖掘，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。
1. 對(duì)顧客群體細(xì)分
通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和挖掘用戶(hù)群的文化觀念，消費(fèi)收入、消費(fèi)習(xí)慣、生活方式等數(shù)據(jù)，將用戶(hù)群體劃分為更加精細(xì)的類(lèi)別，報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商可以根據(jù)用戶(hù)群的不同可以制定不同品牌推廣戰(zhàn)略和營(yíng)銷(xiāo)策略，提高用戶(hù)的忠誠(chéng)度、培養(yǎng)能為企業(yè)帶來(lái)高價(jià)值的潛在客戶(hù)，提升報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商的市場(chǎng)占有率。
2. 發(fā)掘新的需求和用戶(hù)
運(yùn)用大數(shù)據(jù)模擬實(shí)境，發(fā)掘新的需求和提高投入的回報(bào)率。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的時(shí)代，大部分的數(shù)據(jù)廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等之中。在這些數(shù)據(jù)中，僅依托社交網(wǎng)絡(luò)而存在的數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)開(kāi)拓新的市場(chǎng)需求就是一個(gè)巨大的機(jī)遇。每天我們?cè)诰W(wǎng)上點(diǎn)一個(gè)贊、或者隨意的發(fā)表一句感慨，在我們普通人看來(lái)，它傳遞的價(jià)值是有限的，但從大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行審視，它帶來(lái)的價(jià)值將大大提升。試想一下，如果我們可以被授權(quán)可以從微博的數(shù)據(jù)中挖掘我們感興趣的詞匯，當(dāng)有人在微博上發(fā)出“小區(qū)的安保差”之類(lèi)的吐槽后，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和提煉，這個(gè)人甚至這個(gè)小區(qū)的住戶(hù)都可以成為報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)潛在的用戶(hù)。
3. 提高企業(yè)的投入回報(bào)率
隨著報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商提高對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力，平臺(tái)能對(duì)上報(bào)的大數(shù)量的警情進(jìn)行有效的分析和及時(shí)處理，避免了人工處理帶來(lái)的效率不高，并發(fā)處理量不大，對(duì)不同類(lèi)型的警情的過(guò)濾性不高的問(wèn)題。與此同時(shí)，依托平臺(tái)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，人們可以通過(guò)電腦、手機(jī)、平板等任何一款設(shè)備接入到報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)中，隨時(shí)隨地都可以在第一時(shí)間收到警情數(shù)據(jù)，通過(guò)分享大數(shù)據(jù)來(lái)提高用戶(hù)粘性，降低了用戶(hù)流失的風(fēng)險(xiǎn)。
4. 進(jìn)行商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新
依靠對(duì)大數(shù)據(jù)分析報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商可以從海量的警情數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，促進(jìn)報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)從“事后查看”向“事前預(yù)測(cè)”轉(zhuǎn)變。通過(guò)關(guān)聯(lián)分析，拓展產(chǎn)品，挖掘產(chǎn)品價(jià)值，提升報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商的核心競(jìng)爭(zhēng)力。根據(jù)對(duì)警情數(shù)據(jù)的分析，可以提供某個(gè)地區(qū)的警情預(yù)測(cè)，便于企業(yè)、政府、消費(fèi)者及時(shí)調(diào)整自己的安保措施。根據(jù)對(duì)消費(fèi)記錄的分析，可以識(shí)別出潛在的用戶(hù)群或者即將流失的客戶(hù)。根據(jù)對(duì)維修記錄的分析，可以對(duì)設(shè)備進(jìn)行更全面的監(jiān)控和主動(dòng)維修來(lái)降低設(shè)備的誤報(bào)率。根據(jù)對(duì)逾時(shí)未設(shè)的分析，可以識(shí)別出哪些用戶(hù)需要提早提醒布撤防。
大數(shù)據(jù)在報(bào)警服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用的難點(diǎn)
大數(shù)據(jù)在報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用被國(guó)內(nèi)報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)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(shì)。主要表現(xiàn)在以下方面：
1. 行業(yè)缺乏標(biāo)準(zhǔn)化
由于我國(guó)報(bào)警服務(wù)行業(yè)還沒(méi)有統(tǒng)一的報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、報(bào)警聯(lián)網(wǎng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等，各報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商提供的服務(wù)也參差不齊，對(duì)于服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)質(zhì)量等通常是由報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商單方面提出的，報(bào)警聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)功能和技術(shù)指標(biāo)也沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，不同地區(qū)、不同報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商的業(yè)務(wù)流程、施工流程、收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)、處警流程等都不相同。如何將不同報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商之間的數(shù)據(jù)整合在一起是大數(shù)據(jù)在報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)領(lǐng)域所面臨的巨大挑戰(zhàn)。
2. 總體未形成規(guī)模
與發(fā)達(dá)國(guó)家的報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)業(yè)相比較，我國(guó)報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)企業(yè)在運(yùn)營(yíng)規(guī)模上仍然有較大差距，多數(shù)報(bào)警運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)尚未完成規(guī)?；ㄔO(shè)，用戶(hù)規(guī)模大、跨省市運(yùn)營(yíng)的網(wǎng)絡(luò)很少，每家報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商的警情并發(fā)量不大，而且報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商之間普遍存在信息孤島，這讓每家報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商的數(shù)據(jù)質(zhì)量大打折扣，導(dǎo)致很難通過(guò)大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。
3. 前期投入較大
大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析必須依托成規(guī)模的軟硬件投入，對(duì)報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商的研發(fā)能力提出更高要求。報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商需要搭建強(qiáng)有力的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，以匯聚、保存、處理和分發(fā)數(shù)據(jù)分析結(jié)果。而且大數(shù)據(jù)的挖掘是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)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(jié)果拿到市場(chǎng)上檢驗(yàn)。
4. 大數(shù)據(jù)自身面臨著挑戰(zhàn)
作為一個(gè)新興的領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)在意味著巨大機(jī)遇的同時(shí)，也伴隨著挑戰(zhàn)，比如大數(shù)據(jù)的運(yùn)用仍面臨多種技術(shù)難關(guān)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(wèn)題都制約著大數(shù)據(jù)在報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展。
小結(jié)
總之，隨著云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，如何借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的浪潮擴(kuò)展服務(wù)內(nèi)容、提升用戶(hù)體驗(yàn)、提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)更高效、智能、便捷的報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)還需要各家報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商去思索。
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