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定時蒐集并加以分析,，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)換成價值,，自然也無法對城市安防產(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，不但要考量收集及儲存成本,，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);其次是時效性(Velocity)，即使是這麼大的數(shù)據(jù)量,，仍然要在最短的時間內(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,，曠日廢時的結(jié)果,，往往會讓數(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,、等級等,，但大數(shù)據(jù)可能會有各種形式，包括文字,、影音,、圖像、網(wǎng)頁等,，不但沒有明顯的結(jié)構(gòu),，而且大數(shù)據(jù)還常常出現(xiàn)形式交錯的現(xiàn)象，如Youtube上的影片除了有點(diǎn)擊數(shù)外,，同時還有留言討論,。

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,，往往會造成傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫管理系統(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),。

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