治安管理与大数据
㈠ 什么是大数据大数据有哪些特点、意义和缺陷
大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的特点：
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
2、种类（Variety）：数据类型的多样性；
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量
6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
大数据的意义：
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷：
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。
㈡ 大数据时代 安防行业如何保证数据存储安全
作为大数据时代海量数据的来源之一，安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。
安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，安防行业的数据存储、数据安全等一系列问题，吸引着人们对安防行业的关注。
大数据引发安防行业的数据存储、数据安全问题
对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对数据存储、数据安全性提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发安防行业数据存储、数据安全的问题有以下几点：
第一、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。
第二、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。
第三、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。
第四、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。
大数据催生安防行业存储方式的变革
由于国内视频监控市场每年都在以超过20%的速度增长，随着平安城市等大型联网监控项目的普遍建设，高清IP监控产品得到广泛应用，系统点位容量和行业需求不断激增，越来越多的用户认识到安防监控平台软件是整个系统综合实力的重要表现。
在功能上：绝大多数平台软件都具备视频预览、录像回放、设备管理、地图显示等功能。
在标准上：主流平台软件均支持业界成熟标准，除了通过私有协议兼容多种主流品牌的设备接入外，ONVIF和GB/T28181已经成为平台兼容前端以及不同品牌平台互联的主要依据。
在规模上：虽然大多宣称支持上万路摄像头的大型组网，但由于各家软件内部底层设计和存储转发转码等技术水平差异，还需要实际应用案例和运营状况的事实支撑。
毋庸置疑，监控管理平台软件已经树立了在系统中的核心价值，并得到从用户、工程商到厂商的广泛认可，特别是以IP监控和行业解决方案为市场战略的今天，很多硬件生产厂商纷纷开始重视平台软件产品的配套，或合作或自研，以提高前后端产品的一致性和完整性。
治安监控平台软件面临尴尬境遇
从监控技术的发展历史来看，治安监控大致经历三代系统的发展历程：第一代是模拟闭路电视监控(CCTV)系统，第二代是数字化监控系统，第三代是网络视频监控系统。今天我们谈乱的网络视频监控系统。
谈及系统管理，首先不得不先谈谈视频监控系统产品的市场现状分析及预测。目前，视频监控产品所占安防市场比例大约在40～50%之间。传统国外监控企业产品在市场中的份额不断缩减，民族品牌的数字化监控产品逐步占据市场。而仅仅几年的光景，网络型的监控产品发展过速，网络存储设备已在悄然改变着DVR的市场应用状况。
随着城市报警监控网络建设和平安城市建设的深入，平台软件技术加速发展，IT行业中的实力企业大举进入安防行业。安防系统智能化、集成化的应用、大安防理念的推进，导致安防服务的内容和形式都发生了变化，围绕终端用户的个性化解决方案的服务理念也被更多企业认知和实践，安防行业是服务行业的定位和服务功能的作用越来越清晰。这一切都强烈冲击着传统安防应用格局和方式，IT行业的实力企业涌入安防，也快速带动了安防行业的革新的变化，从而导致市场形态的巨大变化。
而在全数字化的浪潮下，治安监控管理平台软件除了最基本的音视频操作功能以外，面临的主要问题是要对大型网络环境下分散场所的监控设备统一管理，对统一系统不同类型的视频采集设备、报警设备和门禁设备进行统一管理，对不同部门不同权限用户不同业务需求进行统一管理，构建面向应用服务的综合管理平台软件。
重要性不言而喻，但在国内安防行业中却面临着认知度不足、市场规模不大、价值无法充分体现等问题。近年来，平台软件虽然也有较大发展，但跟整个行业市场相比，还存在一定差距，主要体现在：
一、缺乏持续健康的生存环境。重硬件轻软件，很多厂商和工程商都把软件作为硬件销售的配套附属产品，基本定位于能用就行。在产品规划和技术突破上认识不足，缺乏长期投入；对用户需求响应不及时，缺乏内在动力。
二、平台软件为项目而主，难以产业化。很多专业软件公司都依赖大型项目，以满足用户需求为核心，通过投入大量研发资源不断迭代开发，打造为该项目量身定做的软件系统，形成技术壁垒和封闭垄断，同类产品难以互通和替换。
三、对行业化有心无力，经验不足。由于大多数安防厂商从硬件产品起步，软件基因匮乏，从顶层设计到模块化开发，缺乏统筹规划和项目管理，所以只能负责视频接入转发存储部分的软件开发，由第三方软件开发公司负责业务功能。
四、长期目标不明确，软件质量不高。平台软件的产品质量依赖以下因素：高效可靠的开发流程保障、对行业业务的深刻理解、从用户角度设计产品应用的易用性和可用性。目前安防软件企业水平参差不齐，虽然有一些针对硬件和软件整体集成实施交付的企业，但应用范围及规模化程度都不大，高水平的专业平台提供商数量不多。
基于以上原因，目前市场上的综合管理平台软件，要么功能貌似很多但不实用，要么架构复杂，成本居高不下，要么运行所需环境简单，无法提供健壮的扩展性，要么操作复杂难以上手，凡此种种，不一而足。
视频监控管理平台的市场发展趋势
从宏观上看，安防平台软件未来的两大发展方向，一是针对安保监控内部的横向集成，将视频监控、报警处理、门禁控制、地理信息等系统资源统一管理；二是安保系统与用户其他其他业务系统的纵向集成，扩大监控在安全生产、社会治安等各个层面的应用，提高安全管理业务的水平。
具体看，摄像头数量多、监控区域范围大、系统架构复杂、业务面宽等正成为软件平台面临的主要问题，带来如下趋势：
趋势一、联网共享。不仅是单一系统内的摄像机头数量激增，而且多个系统之间的图像信息也需要互通复用。
趋势二：兼容开放。平台软件与监控设备特别是摄像头的兼容性是长期存在的矛盾，由于没有统一标准，现有的产品专用或是软硬件被绑定，不能实现兼容。
趋势四：智能应用。随着高清视频技术的成熟和网络链路建设的加速，视频监控已经从看得发展到看得清，下一步就是看得懂。
趋势五：人性化交互。视频监控软件面对的是许多不熟悉软件甚至不太懂计算机的安保人员，对专业术语、界面结构及菜单布置的熟悉掌握有一定难度，设计不合理的软件操作不符合用户习惯，影响使用情绪，难以得到用户认同。
趋势六：安防行业化渐渐的发展，使安防系统的使用也朝着业务部门多元化、需求多样化、管理机构的多层次，必须选用支持多业务应用、灵活的系统架构、易于管理维护的管理平台软件来运行和操作，不同的行业其应用软件也有较大的区别。安防软件逐渐的大多数业内人士认可，未来发展走向融合、开放。
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㈢ 公共安全领域如何与大数据结合
通过有序过程与随机过程分析，选择社会治安关键因素，进行常态与暂态分析，实现社会治安风险评估，事件预警；另外针对高风险因素监控和关联分析，扩大社会掌控面；制定有效防范措施和反应预案。同时融合定位、通信、网络等技术，提高对高风险因素（人、物、事、时间、地点等）掌控的精度、粒度，建立重大事件风险评估、预警机制，提高防范能力。
㈣ 大数据管理与应用就业方向及前景
• 专业简介
大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。
• 培养目标
该专业培养知识、能力、素质全面发展，系统掌握经济管理基础理论、大数据分析方法和管理技能，具有创新意识、实践能力和国际视野的经济管理创新人才。
• 知识能力
1.掌握经济管理基础理论和现代信息管理理论；
2.掌握常用的大数据分析方法以及相关前沿理论知识；
3.熟练使用量化分析工具和商业应用软件；
4.具有良好的大数据管理能力和商业伦理道德观；
5.具备批判性思维和可持续学习能力。
考研方向
大数据技术与应用软件工程、大数据分析与应用方向工程硕士FAQ
主要课程
微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。
就业方向和就业前景
该专业毕业生可继续深造，到国内外的著名高校，研究所等继续从事商业分析，数据科学等相关的研究生学习，也可以到企事业单位的，数据分析部门，商业智能部门等从事数据分析师，商业智能分析师，数据科学家，首席数据官等职位。
㈤ 大数据植根安防行业 绽放价值光彩
大数据植根安防行业 绽放价值光彩
如今，大数据的发展正在如火如荼的进行中，大数据的应用也在逐渐深入，对安防行业的影响也是巨大的，大数据正植根于安防行业，绽放价值的光彩。
谈大数据始终绕不过云计算。IT界对两者的关系也有过一些不同的观点，不过总体来看，认为这两者是互相补充的仍为多数。大数据离企业的核心业务的竞争力更接近，云计算是一种提供价值的模式，它既是一种商业模式也是一种技术模式，使企业能够更加高效率建立基础架构，更灵活的应用基础架构，包括大数据等各类应用，能够更好的运转起来。
那么，大数据究竟能往哪些方面挖掘商业价值？可以从以下四个方面挖掘出巨大的商业价值：
第一，对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动；第二，运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率；第三，提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率；第四，进行商业模式、产品和服务的创新。
通过以上四个杠杆，大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用。其中，受益较为明显的就是零售行业，通过对交易过程、产品使用和购买行为进行数据化分析和挖掘，可以在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量的情况下何种方案投入回报最高。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均0.5%—1%的增长幅度。
对于安防行业来说同样如此。目前来看，大数据的典型应用是平安城市。
平安城市是一个特大型的管理系统，综合性强。它的建设目标是满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，往往还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，并考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。所以，平安城市注定将是一个大的数据集合体，对它的精准分析和高效利用也就至关重要。
而从具体行业来看，从“事后查看”到“事前预警”，多年来一直是公安、交通等各重点行业用户的迫切需求，但长期以来，视频的清晰度以及各项基础、分析技术的发展都无法满足现实的需求。而随着高清技术的应用以及IT架构、分析技术的快速发展，依靠大数据分析技术，能从大量非结构化的视频数据中提取出有价值的信息，从而使“事前预警”成为现实。
当然，大数据分析确实有其价值，但相关技术的成熟不可能是一蹴而就的，特别是在相关IT基础设施与服务层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、决策支持与IT服务层仍然需要全面导入创新技术。
目前从安防角度来看，对于结构化数据，平台软件产品上已经普遍出现了对此类数据的数据统计、分析及简单地自动处理。如统计用户登录次数、设备断线等等；而对于非结构化数据的分析、应用、处理，目前我们更多地是把它归属到智能分析的范畴。比如车牌智能识别、智能行为分析（包括绊线、越界）、人脸识别、视频分类检索及视频浓缩摘要技术等等。这些技术中，很多已在初期应用中，而很多仍然处在研发过程中。对这类数据的分析和处理也将成为安防大数据的核心价值点。
安防行业的发展，对平安城市的构建是至关重要的，而安防行业在推动平安城市建设中，需要借助相关工具，大数据的应用为安防行业输入巨大的动力，植根于安防行业的大数据，也将其价值发挥的淋漓尽致。
㈥ 公安大数据概念
公安大数据的概念，其实就是数据分析在警务领域如何应用；
Yonghong 做过一个警务云的管理驾驶舱，主要分为六个部分：
指挥中心
吸毒管控
刑事案件
人口数据
交通情况
在每个主题下，又都分别关注哪些指标呢？
一、指挥中心
指挥中心的主要分为警情分析和警力分析。
警情分析可以按天、周、月、季、年显示警情，比如接警数量、有效警情、无效警情；
其中有效警情又可以按类型区分，火灾、交通事故、纠纷、群体事件、群众求助、刑事案件、治安案件。
以及实时警情的列表，各区县有效警情的占比。
警力分析分为警力统计（警察在线、警车、警亭）、警力出勤情况（反恐、国保、缉毒、交警、刑侦、巡特、治安）、实时预警、各区县警力配备占比。
二、吸毒管控
在该主题下，我们可以全面掌握管控下的吸毒人员数量、目前所处的状态（解毒、康复还是查处中）年龄构成、吸食毒品的品类、吸毒人员在各个地区的聚集情况。
三、刑事案件
刑事案件的区县分布、与往年的同环比、嫌疑人年龄占比、置业占比、刑事案件主要发生地区。
四、人口数据
大家肯定都在自己的户口所在地办过身份证，所以人口统计也是警务的工作之一。
这其中要分析的数据为：
常住人口数量、性别占比、人口职业占比、常住人口年龄结构、各市区常住人口数量排名、流动人口数据等
五、交通情况
这部分主要是一些车辆相关的数据统计，比如驾驶人总人数、注册机动车数量、本省外地车流入情况、车辆近五年增长情况、驾驶人近五年增长情况、车辆违章信息等。
其实数据分析和公安信息化建设相结合，能够给工作人员提供极大的便利，同时也更好的保障了当地人民的生命财产安全。
㈦ 大数据是什么,大数据对国际和平与安全有何作用
未来，大数据将成为社会基础设施的一部分，跟公路、自来水、电一样，成为人们生活不可或缺的一部分。但大数据的作用并不仅仅局限于为普通消费者提供生活必须服务，更可以有效协助公安部门提供公共安全服务。而数据的有效利用并服务于社会则需要数据的公开和共享。
4月15日发生的波士顿马拉松爆炸案造成3人死亡，多人受伤。FBI在波士顿马拉松爆炸事件后在案发现场附近采集了10TB左右的数据。虽然通过大数据“已经锁定并逮捕嫌疑犯”的报道已被FBI和波士顿警察局声明谴责，但未来大数据分析技术炉火纯青以后，社交媒体规范和信息分享机制健全，数据来源和质量可靠，那利用大数据锁定嫌疑犯将变得简单而高效。
利用大数据还可以预防和打击犯罪。密歇根大学曾在网上发布报告指出，研究人员正在用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法，利用大量数据创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。在研究某一片区的犯罪率时，他们还将相邻片区的各种因素列为他们考虑的对象。随着将越来越多的数据加入到研究中来，研究者们认为他们能在额外变量是如何影响犯罪率这一问题上得到更准确的结论，并且为警察更具针对性的锁定犯罪易发点、抓获逃犯提供支持。
大数据开发和应用还有助于完善救灾系统。7·21北京暴雨发生时，由于求救人数众多，救援电话被打爆，被困人员无法从官方获得帮助，从而转向微博平台。一条包含人物、时间和地点三要素的微博可迅速了解救援所需，打开微博附加坐标数据即可实现地图定位，为及时救灾提供方便。雅安地震中，除了微博再次凸显新媒体传播优势外，微信群及各大互联网公司推出的寻人平台也为救灾提供了多渠道支持。但各大网站数据并不互通，而且数据的低精确度和低效成为最大弊端。若要发挥数据的最大价值，数据必须是在线、公开、共享、互联、相关的。由此看出，数据的公开和共享是一件有必要且有待解决的事情。
对于大数据的分析、挖掘可以实现对人像，指纹等的对比，以及卡口的数据融合处理。挖掘数据背后的信息是公安机关既定的任务，通过怎样的方式轻松便捷的完成这种活动就变得尤为重要。在谈到济南市公安局的合作伙伴浪潮时张强表示，浪潮云海大数据一体机是应对信息社会大数据时代核心的技术装备，它标志着国产自由品牌在大数据处理方面已经达到了国际领先水平，可以想像随着平安城市建设不断深入推进，大数据一体机这样的数据处理平台也将起到关键的作用。
基于数据资源体系的公共安全数据资源管理平台，对城市运行中有关公共安全的相关数据进行采集、整合、窗处理、加工，构建指标体系，梳理城市运行体征，采用移动终端等物联网设备进行移动管理，为城市运行安全监测、综合分析、预警预测、辅助决策等提供服务，充分发挥数据潜在价值，以提高城市公共安全管理水平。
目前各政府部门已经建立起公共安全信息系统，但整体智能化水平尚有待提高，分散在各部门的数据价值没有充分发挥。构建公共安全指标体系，建设公共安全数据资源管平台，量化规划安全管理工作，是提高政府安全管理能力、落实国家“十二五”规划纲要的必然趋势和重要举措。
㈧ 大数据管理与经济大数据分析有什么区别
技术价值 大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本专理论知识无属法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。 App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。
大数据管理：数据处理是大数据的一部分，大数据应用领域就非常广泛了主要包括以下方面：
大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。