大數(shù)據(jù)的特征是大量性（規(guī)模超大、不斷攀升）、高速性（高速產生、處理高效）、多樣性（種類多樣、來源多樣）、低密性（有用數(shù)據(jù)提純）。海量數(shù)據(jù)給常規(guī)技術（獲取存儲管理、處理傳遞共享、關聯(lián)聚類分析）帶來了眾多挑戰(zhàn)——雖然數(shù)據(jù)很多，但是有用的數(shù)據(jù)只有34%，好用的數(shù)據(jù)僅有7%，被分析的數(shù)據(jù)更是少到只有1%。如何在海量的數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息需要多學科多技術的研究。當前的特點是大數(shù)據(jù)、小模型、小定律交叉，即使是同一類問題，每個系統(tǒng)也都不一樣，所以模型和程序要針對數(shù)據(jù)設計。結構化數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫解決，半結構化數(shù)據(jù)使用網(wǎng)頁和搜索引擎等技術解決，非結構化數(shù)據(jù)使用深度學習、網(wǎng)絡交互和群體智能解決。

干警在實戰(zhàn)使用中，最主要的操作應用是查詢車牌信息和其他過車記錄以便掌握線索。面對動輒幾十億、上百億甚至千億級別的海量過車數(shù)據(jù)的存儲和查詢壓力，如何進行可靠存儲和高效應用？傳統(tǒng)的普通關系型數(shù)據(jù)庫解決方案和技術手段存在檢索難、并發(fā)難、挖掘難、擴容難、應用難等一系列問題，速度慢、準確性差，需要投入大量的精力和資源進行技術升級改造。因此，及時準確獲取各類相關數(shù)據(jù)并構建大數(shù)據(jù)處理模型是建設平安城市大數(shù)據(jù)中心的前提，而這一難題目前正逐步通過先進的大數(shù)據(jù)技術進行解決。

以天地偉業(yè)推出的Easy7大數(shù)據(jù)分析檢索系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)立足平安城市系統(tǒng)建設應用，結合智慧城市系統(tǒng)規(guī)劃需求，支持在海量大數(shù)據(jù)信息中快速檢索和研判分析。該系統(tǒng)可全面接入公安自建監(jiān)控網(wǎng)、社會面監(jiān)控資源以及主流廠家的交通卡口和電警設備，將采集到的數(shù)據(jù)以結構化語義存儲。系統(tǒng)采用基于大規(guī)模集群分布式并行運算存儲的Hadoop作為底層數(shù)據(jù)分析存儲框架，在工作調度、負載平衡、容錯容災、設備運維等方面進行了深度整合，保證了大數(shù)據(jù)訪問的可靠性、安全性和高性能，徹底消除了傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)的瓶頸，可以滿足高帶寬和高并發(fā)的海量數(shù)據(jù)存取需求。系統(tǒng)將音視頻信息和用戶業(yè)務產生的結構化數(shù)據(jù)構建成圖像資源特征庫，使用Hbase進行分布式存儲，解決了傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫在超大規(guī)模和高度并發(fā)方面的限制，為百億級別的數(shù)據(jù)量提供秒級訪問性能，并針對各行業(yè)對業(yè)務數(shù)據(jù)的實際需求應用，構建了多樣化的數(shù)學分析模型，提供了直觀的圖形化數(shù)據(jù)結果展現(xiàn)。

該系統(tǒng)提供的功能包括：

（1）分類檢索：按照行人、三輪車、汽車分類檢索，點擊結果可播放相應圖片或者對應片段的視頻。

（2）大數(shù)據(jù)全文檢索：支持精確車牌查詢、模糊車牌查詢、路口過車查詢、區(qū)域過車查詢、車輛類型查詢、車輛品牌查詢、無牌車查詢、車身顏色查詢，還支持多種條件組合查詢，可在秒級提供檢索結果。例如在一個月內的過車記錄中對車牌號碼進行模糊查詢，可在2秒返回結果。

（3）車輛研判分析：為車輛信息深度研判系統(tǒng)提供應用計算的加速作用，在車輛多點碰撞、初次入城分析、跟車策略分析、出入案發(fā)現(xiàn)場車輛分析、伴隨車輛分析、車輛頻次分析、連續(xù)違法分析、落腳點分析、頻繁入城分析、頻繁夜出分析、棄置車輛分析、區(qū)域徘徊分析、疑似假牌、晝伏夜出分析、嫌疑套牌等技戰(zhàn)法策略中可以大幅提升運算效率。系統(tǒng)基本可在10秒內提供檢索結果。

車輛大數(shù)據(jù)分析檢索系統(tǒng)是針對數(shù)據(jù)快速增長的云存儲、云計算、大數(shù)據(jù)等多種綜合技術集合，不僅能夠輕松處理海量的音視頻等結構化數(shù)據(jù)，還能結合車輛信息深度研判系統(tǒng)發(fā)掘視頻圖片及數(shù)據(jù)中的關聯(lián)情況，為業(yè)務處理和決策分析提供有力支持。

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