随着互联网的发展，云计算逐渐从“云里雾里”逐渐走向我们的生活，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。业界将大数据的特征归纳为4个“V”（Volume（数据体量巨大）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）、Velocity（处理速度快））：
    1.数据体量巨大
    在大数据时代，数据的生成速度快、数量大。传统的信息处理单位已不能满足现实需求，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
    2.数据类型繁多
    数据不再限于传统的结构化数据，而是文本、音频、视频、社交网络、微博、邮件等非结构化数据模式，数据来源的渠道也比以往大大拓宽，比如来自社交网络、电子商务、地理位置信息等等。
    3.价值密度低
    随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，对数据的精确性要求也有所降低。
    4.处理速度快
    依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术对海量数据进行分布式数据挖掘，数据的实时性特征越来越强。
    随着我国智慧城市建设的发展，安防领域对云计算和大数据的关注也越来越高。对于报警运营服务领域来说，一场产业升级带来的深度变革即将来临。
    大数据在报警运营服务领域的应用现状
    我国报警运营服务领域经过20多年的发展，从事报警运营服务的企业已经具备一定规模。然而当前国内报警运营服务商大多为本地化运作的小规模公司，服务对象主要包括银行、邮政、变电站、学校等重点治安重点单位以及超市、便利店等连锁机构，地区依赖性较强，用户群比较固定。报警业务的业务模式也以有线电话联网报警方式为主，前端为电话线报警主机，后端用电话接警主机，报警信号通过CID等协议从前端传到后端，接警中心的接警人员再通过电话方式通知客户和机动队员，对警情进行复核，分辨真假。
    上述的运营模式导致大部分报警运营服务商的客户数量维持在较小的规模，同一时间处理的警情较少，每天只需要几个接警人员即可完成接警工作，与用户有关的数据分析也只有误报分析、逾时未设分析等少量简单的数据分析。随着时间的推移，这些警情数据也基本上都变成了不会再被访问的冷数据，远远未达到大数据所指的巨量数据的标准，也没有通过对数据的加工来实现数据增值。
    然而很多报警运营服务商并没有意识到，随着移动互联网、社交媒体的发展，人们的生活越来越离不开互联网，我们每个人在互联网上都会或多或少的留下自己的数据印迹。而对于企业来说，怎么通过对大数据的分析抓住自己感兴趣的线索才是关键。因为在互联网时代，谁有数据和对大数据的强大运算能力，谁就有制胜的砝码。任何公司、任何系统的核心都是数据，把消费者行为利用各种方式进行分析预测，可以让企业更加主动的了解和感知消费者，帮助企业提升营销的针对性，减少投资的风险。
    大数据在报警运营服务领域的应用趋势
    互联网技术的飞速发展已经为构建一个大型全国性的专业报警运营服务平台提供了有力的技术支撑。通过这个报警平台，报警运营服务商手中会累积海量的用户数据，例如用户的身份信息、警情数据、消费记录、维修记录等，这些都是非常宝贵的资源。报警运营服务商可以在此基础上，应用大数据技术进行分析和挖掘，充分发挥大数据的商业价值。
    1.对顾客群体细分
    通过大数据分析和挖掘用户群的文化观念，消费收入、消费习惯、生活方式等数据，将用户群体划分为更加精细的类别，报警运营服务商可以根据用户群的不同可以制定不同品牌推广战略和营销策略，提高用户的忠诚度、培养能为企业带来高价值的潜在客户，提升报警运营服务商的市场占有率。
    2.发掘新的需求和用户
    运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。移动互联网飞速发展的时代，大部分的数据广泛存在于社交网络、电子商务等之中。在这些数据中，仅依托社交网络而存在的数据对企业开拓新的市场需求就是一个巨大的机遇。每天我们在网上点一个赞、或者随意的发表一句感慨，在我们普通人看来，它传递的价值是有限的，但从大数据分析进行审视，它带来的价值将大大提升。试想一下，如果我们可以被授权可以从微博的数据中挖掘我们感兴趣的词汇，当有人在微博上发出“小区的安保差”之类的吐槽后，通过对数据的分析和提炼，这个人甚至这个小区的住户都可以成为报警运营服务潜在的用户。
    3.提高企业的投入回报率
    随着报警运营服务商提高对大数据的处理能力，平台能对上报的大数量的警情进行有效的分析和及时处理，避免了人工处理带来的效率不高，并发处理量不大，对不同类型的警情的过滤性不高的问题。与此同时，依托平台强大的数据处理能力，人们可以通过电脑、手机、平板等任何一款设备接入到报警运营服务中，随时随地都可以在第一时间收到警情数据，通过分享大数据来提高用户粘性，降低了用户流失的风险。
    4.进行商业模式、产品和服务的创新
    依靠对大数据分析报警运营服务商可以从海量的警情数据中挖掘出有用的信息，促进报警运营服务从“事后查看”向“事前预测”转变。通过关联分析，拓展产品，挖掘产品价值，提升报警运营服务商的核心竞争力。根据对警情数据的分析，可以提供某个地区的警情预测，便于企业、政府、消费者及时调整自己的安保措施。根据对消费记录的分析，可以识别出潜在的用户群或者即将流失的客户。根据对维修记录的分析，可以对设备进行更全面的监控和主动维修来降低设备的误报率。根据对逾时未设的分析，可以识别出哪些用户需要提早提醒布撤防。
    大数据在报警服务领域应用的难点
    大数据在报警运营服务领域的应用被国内报警运营服务行业发展现状所限制，难以发挥大数据在数据挖掘和分析上优势。主要表现在以下方面：
    1.行业缺乏标准化
    由于我国报警服务行业还没有统一的报警运营服务标准、报警联网技术标准等，各报警运营服务商提供的服务也参差不齐，对于服务标准、收费标准、服务质量等通常是由报警运营服务商单方面提出的，报警联网系统功能和技术指标也没有统一标准，不同地区、不同报警运营服务商的业务流程、施工流程、收费标准、处警流程等都不相同。

　　如何将不同报警运营服务商之间的数据整合在一起是大数据在报警运营服务领域所面临的巨大挑战。
    2.总体未形成规模
    与发达国家的报警运营服务业相比较，我国报警运营服务企业在运营规模上仍然有较大差距，多数报警运营网络尚未完成规模化建设，用户规模大、跨省市运营的网络很少，每家报警运营服务商的警情并发量不大，而且报警运营服务商之间普遍存在信息孤岛，这让每家报警运营服务商的数据质量大打折扣，导致很难通过大数据分析实现数据的增值。
    3.前期投入较大
    大数据的存储和分析必须依托成规模的软硬件投入，对报警运营服务商的研发能力提出更高要求。报警运营服务商需要搭建强有力的网络基础设施，以汇聚、保存、处理和分发数据分析结果。而且大数据的挖掘是一个长期的过程，需要企业不断的尝试，挖掘出有意义的信息或规律，并将结果拿到市场上检验。
    4.大数据自身面临着挑战
    作为一个新兴的领域，大数据在意味着巨大机遇的同时，也伴随着挑战，比如大数据的运用仍面临多种技术难关的束缚，大数据方面的人才比较缺乏，大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
    小结
    总之，随着云计算和大数据技术的发展，如何借助移动互联网的浪潮扩展服务内容、提升用户体验、提高企业的核心竞争力，实现更高效、智能、便捷的报警运营服务还需要各家报警运营服务商去思索。