看了眾多對“大數據”的說法，有人說大數據需要“全息”的數據，才能做到真正的大數據應用，才能做到理想中的BI；還有人說大數據重點是各種數據處理以及更海量數據和海量信息，從超級大的數據挖掘出的東西，往往價值很大。
公安行業的視頻影像處理是一個特定應用領域，傳統BI、 ETL工具拿這些數據沒有辦法，采用分布式Hadoop進行處理能夠帶來很好的效益，因為Hadoop可以處理數據量足夠大。公安行業實際上已采集了大量 視頻影像數據，利用這些數據，可以追蹤一個嫌疑犯的行蹤，什么時間在全國哪些地區出現過。這些應用不可能單純依靠人的力量，需要借助人臉識別、圖像識別技 術、模式處理，數據壓縮等技術，需要海量處理軟件，抓出相關特征，幫助公安人員提高工作效率。

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：

第一層面是理論

理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特征定義理解行業對大數據 的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術
技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐
實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

如今大數據應用更多關注非結構化數據，更多談論互聯網，Twitter、Facebook、博客等非結構化數據，如此理解大數據應用，顯然就有些走偏了。結構化數據也屬于大數據，且呈現出相同的特點和特征，如數據量大，增長越來越快，對數據處理要求高等,公安行業的視頻影像處理是一個特定應用領域，傳統BI、 ETL工具拿這些數據沒有辦法，采用分布式Hadoop進行處理能夠帶來很好的效益，因為Hadoop可以處理數據量足夠大。公安行業實際上已采集了大量 視頻影像數據，利用這些數據，可以追蹤一個嫌疑犯的行蹤，什么時間在全國哪些地區出現過。這些應用不可能單純依靠人的力量，需要借助人臉識別、圖像識別技 術、模式處理，數據壓縮等技術，需要海量處理軟件，抓出相關特征，幫助公安人員提高工作效率成都輿情監測系統的大數據分析功能搭建。
可以想象一下，當我們可以以360?全方位的角度去觀看、控制、觸摸這些數據時，這種沖擊力自然比面對一個個僅僅配著冷冰冰的數字的柱狀圖要強得多。而在不遠的未來，觸覺、嗅覺甚至味覺，都可能成為我們接受數據和信息的感知方式。

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