看了眾多對“大數(shù)據(jù)”的說法，有人說大數(shù)據(jù)需要“全息”的數(shù)據(jù)，才能做到真正的大數(shù)據(jù)應用，才能做到理想中的BI；還有人說大數(shù)據(jù)重點是各種數(shù)據(jù)處理以及更海量數(shù)據(jù)和海量信息，從超級大的數(shù)據(jù)挖掘出的東西，往往價值很大。
公安行業(yè)的視頻影像處理是一個特定應用領域，傳統(tǒng)BI、 ETL工具拿這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)量足夠大。公安行業(yè)實際上已采集了大量 視頻影像數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)，可以追蹤一個嫌疑犯的行蹤，什么時間在全國哪些地區(qū)出現(xiàn)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(shù)據(jù)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(tǒng)的認知大數(shù)據(jù)，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(jīng)途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對大數(shù)據(jù) 的整體描繪和定性；從對大數(shù)據(jù)價值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；從對大數(shù)據(jù)的現(xiàn)在和未來去洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢；從大數(shù)據(jù)隱私這個特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。

第二層面是技術
技術是大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)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(fā)展來說明大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的最終價值體現(xiàn)。我將分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實現(xiàn)的藍圖。

如今大數(shù)據(jù)應用更多關注非結構化數(shù)據(jù)，更多談論互聯(lián)網(wǎng)，Twitter、Facebook、博客等非結構化數(shù)據(jù)，如此理解大數(shù)據(jù)應用，顯然就有些走偏了。結構化數(shù)據(jù)也屬于大數(shù)據(jù)，且呈現(xiàn)出相同的特點和特征，如數(shù)據(jù)量大，增長越來越快，對數(shù)據(jù)處理要求高等,公安行業(yè)的視頻影像處理是一個特定應用領域，傳統(tǒng)BI、 ETL工具拿這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)量足夠大。公安行業(yè)實際上已采集了大量 視頻影像數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)，可以追蹤一個嫌疑犯的行蹤，什么時間在全國哪些地區(qū)出現(xiàn)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(shù)據(jù)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(jiān)測系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時，這種沖擊力自然比面對一個個僅僅配著冷冰冰的數(shù)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(shù)據(jù)和信息的感知方式。

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