最近在微信圈流行的段子：一個客戶撥打了披薩店的電話，還沒說要什么披薩，僅僅告知了他的會員卡號，店員從系統(tǒng)中就知道了他所有個人信息。包括地址、電話、身高體重、醫(yī)療記錄、過敏史、家里幾口人、家里人的健康狀態(tài)、房貸、個人信用，最后還包括他現(xiàn)在騎著摩托車撥打電話的GPS定位。并針對他目前這些信息定向推銷店內(nèi)減肥的、低糖的、夠他家庭6人份的披薩，還指出他最好用現(xiàn)金支付，因為他信用卡已經(jīng)超支。

以上這些信息我們都知道，是我們在工作、生活中一個一個產(chǎn)生的，但是是存儲在餐飲、醫(yī)療、電信、交通、金融等各種領(lǐng)域服務(wù)器中,相互不會聯(lián)通。這個段子的寓意在于告訴我們,如果這些數(shù)據(jù)之間聯(lián)通了,我們要怎樣去面對?就工作來說，披薩店工作效率提高了、針對性提高了、效益也提高了;對顧客來說，不能亂花錢了、減少浪費了、錢用的合理了、健康指標也提高了。當然，我們也會預(yù)想一些關(guān)于個人隱私被赤裸裸展現(xiàn)的負面影響，基本沒有隱私了。

在大數(shù)據(jù)信息時代下，這些信息以及之間的關(guān)聯(lián)性將會對我們工作、生活還有思維方式帶來怎樣的改變?

一、什么是大數(shù)據(jù)?

我們都知道，目前工作、生活接觸數(shù)據(jù)最多的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就是能用數(shù)字和統(tǒng)一結(jié)構(gòu)來表示的，例如一份文字報告、一份銀行賬單;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就包括圖像、聲音等。數(shù)據(jù)量的大小也從剛開始用的1KB、1MB、1GB、1TB到現(xiàn)在的1PB、1EB、1ZB、1YB。他們之間都是1024倍的關(guān)系。而大數(shù)據(jù)就是從1PB開始算的。這個級別關(guān)系是什么概念?我舉簡單的例子：1PB相當于50%的全美學(xué)術(shù)研究圖書館藏書信息內(nèi)容;5EB相當于至今全世界人類所講過的話語;1ZB如同全世界海灘上的沙子數(shù)量總和;1YB相當于7000位人類體內(nèi)的微細胞總和。而現(xiàn)在我們這個數(shù)據(jù)爆炸的時代每分鐘有多少數(shù)據(jù)?每分鐘蘋果網(wǎng)站13000多個應(yīng)用被下載、微博上發(fā)布98000信息、6600張新照片上傳到flickr網(wǎng)站、全球發(fā)出1.68億條Email、69.5萬條新狀態(tài)在Facebook上更新、淘寶網(wǎng)站10680個新訂單、1840多張票從12306網(wǎng)站生成。

二、大數(shù)據(jù)的特點

維克托?邁爾-舍恩伯格和肯尼斯?克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中提出：“大數(shù)據(jù)”的4V特點：Volume(數(shù)據(jù)量大)、Velocity(輸入和處理速度快)、Variety(數(shù)據(jù)多樣性)、Value(價值密度低)。自此后，凡提到“大數(shù)據(jù)”特點的文章，基本上采用了這4個特點。

(一)數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)：從TB級別，躍升到PB級別乃至EB級別;到目前為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數(shù)據(jù)量大約是5EB?，F(xiàn)在我們每分鐘數(shù)據(jù)量是多少呢?每分鐘有13000+個iPhone應(yīng)用下載、Skype上37萬+分鐘的語音通話、微博上發(fā)布98000+新微博、上傳6600張新照片到flickr、發(fā)出1.68億+條Email、Facebook上更新69.5萬+條新狀態(tài)、YouTube上上傳600+新視頻、淘寶光棍節(jié)10680+個新訂單、12306出票1840+張。

(二)數(shù)據(jù)類型繁多(Variety)：大數(shù)據(jù)不僅局限于結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，也包括非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，比如：文字，圖像，音頻，視頻，記錄，遙感。這種類型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對于以往便于存儲的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，越來越多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的產(chǎn)生給數(shù)據(jù)處理提出了更高的要求。數(shù)據(jù)來源多：企業(yè)內(nèi)部多個應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的興起，帶來了微博、社交網(wǎng)站、傳感器等多種來源。數(shù)據(jù)類型多：保存在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只占少數(shù)，70~80%的數(shù)據(jù)是如圖片、音頻、視頻、模型、連接信息、文檔等非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)性強：數(shù)據(jù)之間頻繁交互，比如游客在旅行途中上傳的圖片和日志，就與游客的位置、行程等信息有了很強的關(guān)聯(lián)性。

(三)價值密度低(Value)：以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。如何通過強大的機器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”是目前大數(shù)據(jù)洶涌背景下亟待解決的難題。挖掘大數(shù)據(jù)的價值類似沙里淘金，從海量數(shù)據(jù)中挖掘稀疏但珍貴的信息;價值密度低，是大數(shù)據(jù)的一個典型特征。

(四)處理速度快(Velocity)：1秒定律。大數(shù)據(jù)是時間敏感的，必須快速識別和快速響應(yīng)才能適應(yīng)業(yè)務(wù)需求這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最顯著的本質(zhì)特征。在2020年全球數(shù)據(jù)使用量將會達到35.2ZB，如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是計算機發(fā)展的生命。實時數(shù)據(jù)流處理的要求，是區(qū)別大數(shù)據(jù)引用和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，BI技術(shù)的關(guān)鍵差別之一;1s是臨界點，對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用而言,必須要在1秒鐘內(nèi)形成答案，否則處理結(jié)果就是過時和無效的。

三、為什么現(xiàn)在才提出大數(shù)據(jù)?

盡管“大數(shù)據(jù)”這個詞直到最近才受到人們的高度關(guān)注，但早在1980年，著名未來學(xué)家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將“大數(shù)據(jù)”稱頌為“第三次浪潮的華彩樂章”?！蹲匀弧冯s志在2008年9月推出了名為“大數(shù)據(jù)”的封面專欄。從2009年開始“大數(shù)據(jù)”才成為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)行業(yè)中的熱門詞匯。世界著名的管理咨詢公司麥肯錫公司通過各種網(wǎng)絡(luò)平臺記錄的個人海量信息看到了商業(yè)價值，于是投入大量人力物力進行調(diào)研，在2011年6月發(fā)布了關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的報告，該報告對“大數(shù)據(jù)”的影響、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域等都進行了詳盡的分析。麥肯錫的報告得到了金融界的高度重視，而后逐漸受到了各行各業(yè)關(guān)注。這也是最早將大數(shù)據(jù)進行應(yīng)用的公司。

為什么現(xiàn)在才提出大數(shù)據(jù)呢?還有一個主要原因是大數(shù)據(jù)本身在突破兩個限制條件方面的發(fā)展。一是存儲本身的發(fā)展。從針孔、到軟盤、再到硬盤。存儲設(shè)備越來越小，容量越來越大。單塊硬盤已經(jīng)能夠達到6TB，卻只有錢包大小。相繼的發(fā)展就是目前的云存儲，只要有硬盤，想要多大就多大。二是計算的發(fā)展。CPU處理器由原先的5000次每秒到現(xiàn)在33.86千萬億次每秒的天河二號計算機。但是不是每個企業(yè)、行業(yè)都能買得起這種宇宙級的計算機?，F(xiàn)在的發(fā)展是云計算。自從有了云計算服務(wù)器，“大數(shù)據(jù)”才有了可以運行的軌道，才可以實現(xiàn)其真正的價值。有人就形象地將各種“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用比作一輛輛“汽車”，支撐起這些“汽車”運行的“高速公路”就是云計算。最著名的實例就是Google搜索引擎。面對海量Web數(shù)據(jù)，Google于2006年首先提出云計算的概念。支撐Google內(nèi)部各種“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的，正是Google公司自行研發(fā)的云計算服務(wù)器。在分布式云計算出現(xiàn)之后“大數(shù)據(jù)”才凸顯其真正價值。

為什么大數(shù)據(jù)必須和云計算要捆綁?舉個簡單的例子。現(xiàn)在我們看自己的個人銀行賬單。只能看到1年內(nèi)的。因為超過1年的賬單不是找不到了，而是傳統(tǒng)計算機服務(wù)器需要花1天的時間從數(shù)據(jù)庫中將數(shù)據(jù)計算出來。而我們在電腦前連1分鐘都不想等。

四、目前大數(shù)據(jù)在全球的發(fā)展情況

2012年3月，美國政府啟動“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”計劃。這是繼“信息高速公路”后的又一重大科技戰(zhàn)略部署。美國政府將大數(shù)據(jù)視為“未來的新石油”并將對其研究上升為國家意志。2010年1月，英國政府的數(shù)據(jù)開放網(wǎng)站正式出臺，2010年5月卡梅倫上臺之后正式提出“數(shù)據(jù)權(quán)”的概念，2011年4月主要部門宣布“我的數(shù)據(jù)”新項目，旨在落實和強化數(shù)據(jù)權(quán)。繼美英之后，國際上德國、法國、日本、加拿大和新西蘭等國家也開始了各自國家的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃。

中國，在2015年8月31日，國務(wù)院下發(fā)了《關(guān)于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》國發(fā)〔2015〕50號，從國家戰(zhàn)略層面已經(jīng)開始新的部署和建設(shè)。目前，我國互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模居全球第一，擁有豐富的數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用市場優(yōu)勢，大數(shù)據(jù)部分關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)取得突破，涌現(xiàn)出一批互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新企業(yè)和創(chuàng)新應(yīng)用，一些地方政府已啟動大數(shù)據(jù)相關(guān)工作。2014年，江蘇省經(jīng)信委下發(fā)《關(guān)于印發(fā)江蘇省云計算與大數(shù)據(jù)發(fā)展行動計劃的通知》蘇經(jīng)信軟件〔2014〕328號;2016年初，江蘇省政府辦公廳下發(fā)《關(guān)于開展消防大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)應(yīng)用的通知》蘇政辦發(fā)〔2016〕2號，標志著江蘇大數(shù)據(jù)建設(shè)將涉及消防安全領(lǐng)域。

五、大數(shù)據(jù)在各個行業(yè)系統(tǒng)內(nèi)的發(fā)展

(一)在國家政府方面：典型的就是決策用數(shù)據(jù)說話，告別了“拍腦袋”方式。荷蘭的阿姆斯特丹共有40多萬戶家庭，二氧化碳排放量占全國的三分之一。為了改善環(huán)境問題，該市啟動了WestOrange和Geuzenveld兩個項目，通過節(jié)能智慧化技術(shù)，降低二氧化碳排放量和能量消耗。啟動智能大廈項目，在未給大廈的辦公和住宿功能帶來負面影響的前提下，將能源消耗減小到最低程度，同時在大樓能源使用的具體數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，使電力系統(tǒng)更有效地運行。在國內(nèi)，安徽蕪湖整合了77個政府部門10.8億數(shù)據(jù)，將100多項審批流程化。辦事大廳的窗口由8—10個減少到2—3個，減少審批程序的時間，提高了辦事效率，減少了排隊等候的情況。同時結(jié)合人臉聲紋識別技術(shù)，民眾只需帶身份證就可以辦理業(yè)務(wù)。在社會管理信息化方面，移動電信等大數(shù)據(jù)分析可以進行人流監(jiān)控，能提前預(yù)知人流情況，并根據(jù)數(shù)據(jù)變化啟動相應(yīng)管理預(yù)案，從而避免如外灘踩踏之類的事件發(fā)生。在佛山，通過產(chǎn)業(yè)云平臺，可在統(tǒng)一設(shè)計標準的同時節(jié)省整個產(chǎn)業(yè)鏈的成本，以幫助中小企業(yè)降低運營成本，使其投資能集中在核心制造優(yōu)勢上，而不是花費在采購等環(huán)節(jié)上。

(二)在醫(yī)療方面：蘋果教父喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數(shù)據(jù)文檔。醫(yī)生按照所有基因按需下藥，喬布斯開玩笑說：“我要么是第一個通過這種方式戰(zhàn)勝癌癥的人，要么就是最后一個因為這種方式死于癌癥的人。”雖然他的愿望都沒有實現(xiàn)，但是這種獲得所有數(shù)據(jù)而不僅是樣本的方法還是將他的生命延長了好幾年。在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對早產(chǎn)嬰兒，每秒鐘有超過3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問題并且有針對性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。這是大數(shù)據(jù)在基因方面的發(fā)展，將來在疾病預(yù)防、嬰兒出生、罕見病治療、遠程診治等方面會有更深的發(fā)展，也許將來給你看病和動手術(shù)的就是一臺超級計算機了。

(三)在能源方面：智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多余電的時候還可以買回來。通過電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來的這些數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測客戶的用電習(xí)慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個預(yù)測后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購買一定數(shù)量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過這個預(yù)測后，可以降低采購成本。根據(jù)全國風(fēng)力、潮汐數(shù)據(jù)，可以更高效的計算出在哪里放置的風(fēng)力發(fā)電機和潮汐發(fā)電機最好。

(四)在零售業(yè)方面：銷售公司通過從Twitter和Facebook上收集社交信息，向客戶提供差異化服務(wù)，保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。企業(yè)也根據(jù)監(jiān)控情況分析，銷售哪些商品、貨品擺放位置、以及何時調(diào)整售價，此類方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。并通過接受免費服務(wù)，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數(shù)據(jù)與交互數(shù)據(jù)的完美結(jié)合，使業(yè)務(wù)服務(wù)更具有目標性，減少運營成本，提高收益。

(五)在電視媒體行業(yè)：例如對于體育愛好者，追蹤電視播放的最新運動賽事幾乎是一件不可能的事情，因為有超過上百個賽事在8000多個電視頻道播出。雖然，現(xiàn)在移動iOS和Android設(shè)備快速發(fā)展，但如果廣告商將巨額廣告投放在沒人看的頻道也是浪費?，F(xiàn)在可以根據(jù)追蹤所有運動賽事的應(yīng)用程序RUWT，不斷地分析運動數(shù)據(jù)流來讓球迷知道他們應(yīng)該轉(zhuǎn)換成哪個臺看到想看的節(jié)目，在電視的哪個頻道上找到，并讓他們在比賽中進行投票。

(六)在體育方面：現(xiàn)在美國NBA職業(yè)籃球賽，專業(yè)籃球隊會通過搜集大量數(shù)據(jù)來分析賽事情況，然而他們還在為這些數(shù)據(jù)的整理和實際意義而發(fā)愁。通過分析這些數(shù)據(jù)，可否找到兩三個制勝法寶，或者至少能保證球隊獲得高分?在每場比賽過后，教練只需要上傳比賽視頻。接下來，來自Krossover公司團隊的大學(xué)生將會對其分解。等到第二天教練再看昨晚的比賽時，他只需檢查任何他想要的——數(shù)據(jù)統(tǒng)計、比賽中的個人表現(xiàn)、比賽反應(yīng)等等。通過分析比賽視頻，毫不夸張地分析所有的可量化的數(shù)據(jù)。

(七)在公路交通方面：目前洛杉磯政府在I-10和I-110州際公路上建立了一條收費的快速通道。施樂公司統(tǒng)計，如果司機支付給收費站錢，他必須保證車速每小時45英里左右。如果交通開始擁堵，私家汽車的支付價格將上升，以減少他們進入，而將車道用于高占用率的車輛，例如公共汽車和大巴車。另一個項目ExpressPark，目標是告訴人們離開房子時，在哪能找到停車場和花費金額。這樣政府可通過大數(shù)據(jù)引導(dǎo)駕駛?cè)藛T在該通道上的行駛情況，保證交通暢通，并將停車場車輛吞吐量告知用戶。

目前，大數(shù)據(jù)應(yīng)用在行業(yè)系統(tǒng)中應(yīng)用的比例，最多的行業(yè)是零售(24%)、金融(17%)、城市(14%)、醫(yī)療(8%)、體育(6%)、教育(4%)、電信(4%)，當然還有航空制造業(yè)、社交娛樂、影視、農(nóng)業(yè)等(其他)領(lǐng)域。2014年麥肯錫統(tǒng)計美國醫(yī)療行業(yè)通過大數(shù)據(jù)就獲得潛在價值超3000億美元，歐洲政府利用大數(shù)據(jù)節(jié)省開支超1000億歐元，未來在全球的交通運輸、電力、醫(yī)療健康等7大領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將會撬動超過3萬億美元的經(jīng)濟價值。2014年IDC預(yù)測，未來全球大數(shù)據(jù)市場將以每年超過30%的速度在增長，而我國更快，預(yù)計將超過50%。堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，加快大數(shù)據(jù)部署，深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用，已成為穩(wěn)增長、促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生和推動政府治理能力現(xiàn)代化的內(nèi)在需要和必然選擇。

六、大數(shù)據(jù)給我們工作和生活帶來的變革

我們常聽到“啤酒與尿布”理論。原因是沃爾瑪超市分析發(fā)現(xiàn)，男顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是推出了啤酒和尿布捆綁促銷手段。這說明，將來我們?nèi)ド痰曩I東西的時候，會越來越被捆綁的東西所打動，而不是在超市中從東到西全部逛一遍。

在美國明尼蘇達州一家塔吉特門店，通過分析顧客購買孕前需要的一些產(chǎn)品，分析出一個高中生已經(jīng)懷孕，并向她住所寄去嬰兒產(chǎn)品優(yōu)惠券。而這個高中生老爸卻跑到他們店面投訴，一番解釋后，老爸回家了解了情況，果然女兒懷孕，并打了電話道歉。也許將來我們在家會收到越來越多我們需要的廣告業(yè)務(wù)，而且有可能我們看的電視廣告、網(wǎng)絡(luò)視頻和網(wǎng)站廣告都是為我們量身定制的。當你收到嬰兒用品廣告的同時，而你的隔壁鄰居卻收到殯葬業(yè)的服務(wù)廣告。

而在國內(nèi)，電商玩得更科幻，“看人下刀”。電商網(wǎng)站可以根據(jù)你平時常購品牌、退貨率、接受價格區(qū)間、講價次數(shù)、投訴率等分析，給你假貨你能接受不。如果你同類產(chǎn)品消費傾向絕對大部分在100~200元品牌，系統(tǒng)就判定你沒用過大牌真品，在后臺將你備注：低風(fēng)險，發(fā)的貨有30%幾率是高仿貨。如果在你購買記錄里多次購買品牌，就自動分配真品。

2009年，Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的詞匯，將之和美國疾病中心在2003年到2008年間季節(jié)性流感傳播時期的數(shù)據(jù)進行比較，并建立一個特定的數(shù)學(xué)模型。最終google成功預(yù)測了2009冬季流感的傳播甚至可以具體到特定的地區(qū)和州。這是最早使用大數(shù)據(jù)分析的案例，而現(xiàn)在我們已經(jīng)可以通過更多數(shù)據(jù)和方式分析這個冬天會發(fā)生什么。今年冬天，各位再去買羽絨服的時候就會發(fā)現(xiàn)，今年的羽絨服會比以前厚，顏色比以前深。因為今年氣象大數(shù)據(jù)顯示是寒冬，所以羽絨服廠家產(chǎn)品定位也進行了改變。

七、大數(shù)據(jù)對消防行業(yè)帶來什么樣的變革

(一)火災(zāi)預(yù)防方面：在美國紐約，目前是最早將大數(shù)據(jù)應(yīng)用在消防方面的。據(jù)統(tǒng)計，紐約大約有100萬棟建筑物，平均每年約有3000棟會發(fā)生嚴重的火災(zāi)。紐約消防部門將可能導(dǎo)致房屋起火的因素細分為60個，諸如是否是貧窮、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久遠，建筑物是否有電梯等。除去危害性較小的小型獨棟別墅或聯(lián)排別墅，分析人員通過特定算法，對城市中33萬棟需要檢驗的建筑物單獨進行打分，計算火災(zāi)危險指數(shù)，劃分出重點監(jiān)測和檢查對象。目前數(shù)據(jù)監(jiān)測項目擴大到2400余項，諸如學(xué)校、圖書館等人口密集度高的場所也涵蓋了。盡管公眾對數(shù)據(jù)分析和防范措施的有效性之間的關(guān)系心存疑慮，但是火災(zāi)數(shù)量確實下降了。

因為火災(zāi)和犯罪一樣，是結(jié)果性數(shù)據(jù)。就是說，你可能采取了能想到的預(yù)防措施，并一直實時監(jiān)控，他還是會發(fā)生火災(zāi)和爆炸。將火災(zāi)和醫(yī)療對比，我們天天體檢，也不可能防止癌癥發(fā)生，而且目前大數(shù)據(jù)顯示，我們每年兩次的體檢和降低癌癥發(fā)病率、死亡率沒有任何關(guān)系。但是，我們能通過體檢提前發(fā)現(xiàn)我們不舒服的地方是否有其他病變。如果是，我們可以提前治療這些小病、延長生命，防止良性腫瘤變成惡性腫瘤。

消防工作也是一樣。根據(jù)海恩法則，每一起嚴重事故的背后，必然有29次輕微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隱患。當然，這是國外統(tǒng)計數(shù)據(jù)，和我國國情、我國數(shù)據(jù)會有差異。

我們常說的火災(zāi)事故，主要有兩個方面。一是火災(zāi)的發(fā)生。這個是我們常說的不能預(yù)防的，從火災(zāi)調(diào)查情況來看，能看到火災(zāi)原因有各種各樣，這是我們防都防不過來的。如果我們將來通過大數(shù)據(jù)運算將火災(zāi)原因逐漸量化，并更深入的分析，也許能逐漸減少和預(yù)防部分起火因素。至少目前的防雷措施已經(jīng)減少很大一部分雷擊發(fā)生火災(zāi)的概率。在這個起火原因方面需要很長時間的發(fā)展，也許會像避雷針的發(fā)展一樣，經(jīng)歷了250年。當然將來的科技可能將時間縮短到25年。其中最值得發(fā)展的是電氣火災(zāi)預(yù)防，可能將來我們的漏電保護能夠檢測到每個線路的溫度變化，并在發(fā)生短路前就斷電，防止火災(zāi)。而另一個方面就是火災(zāi)發(fā)生后造成的損失。能夠引起我們重視的火災(zāi)都是人員傷亡多、過火面積大、財物損失大和難以短時間撲滅的火災(zāi)。這個方面的預(yù)防，是我們從人類誕生，會使用火的時候，就開始了。發(fā)展到現(xiàn)在，我們從建筑結(jié)構(gòu)、人員密集程度、易燃易爆物存放、管理制度等各個方面，都進行了越來越細化的發(fā)展。只要采取了越來越有效的措施，就能把火災(zāi)發(fā)生后的損失降到最低。而這個方向，就是我們消防大數(shù)據(jù)火災(zāi)預(yù)防所主攻的方向。將來能夠和紐約一樣，知道哪些單位危險等級高，哪些轄區(qū)需要經(jīng)常檢查。還有將系統(tǒng)對外開放后，公眾和企業(yè)可以進行自我改良，降低危險等級。更多我們沒有監(jiān)管過的單位進入系統(tǒng)后，也會使數(shù)據(jù)結(jié)果越來越準確，對全社會的促進也越來越大。

(二)滅火救援方面：在滅火救援、隊伍管理、提升工作質(zhì)效方面都有顯著應(yīng)用。當建筑發(fā)生火災(zāi)后，建筑內(nèi)的人可以根據(jù)手機APP應(yīng)用或接受到消防逃生短信第一時間逃離災(zāi)害現(xiàn)場，而各個消防救援力量第一時間可以快速集結(jié)，最近的消防巡邏車輛、醫(yī)療人員會快速抵達，而且沒有交通擁堵的限制。指揮員還可以根據(jù)現(xiàn)場情況對?；贰⒎派湫晕镔|(zhì)進行快速分析，確定當時風(fēng)向，火災(zāi)發(fā)展趨勢，避開密集人群，計算調(diào)用現(xiàn)有的水源和用水量，并在救援過程中發(fā)生坍塌和爆炸前撤離，而且有可能在指揮員到達現(xiàn)場前就將以上信息掌握，成竹在胸，將高效救援和低損失做到極致。

(三)執(zhí)勤訓(xùn)練方面：我們也可以利用大數(shù)據(jù)在軍事訓(xùn)練和考評考核進行應(yīng)用。通過提取消防指戰(zhàn)員生理數(shù)據(jù)，科學(xué)規(guī)劃膳食、睡眠、訓(xùn)練等，提高訓(xùn)練針對性和效率，有效減少訓(xùn)練受傷情況發(fā)生。通過建立合理的人才儲備數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，將各個部門和個人管理變得抽象化數(shù)據(jù)化，完善績效考核制度、合理制定人才資源發(fā)展方向，合理制定工作目標。

大數(shù)據(jù)越來越發(fā)展，對我們的工作、生活和思維方式也逐漸改變，制度也會越來越完善。未來憧憬很美好，現(xiàn)在消防大數(shù)據(jù)，我們才剛剛起步。