隨著云端運算及物聯(lián)網等科技的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)(Big Data)在智慧城市扮演的角色也越來越重要。但事實上，數(shù)據(jù)本來就是城市治理非常重要的依據(jù)，尤其是與城市安防的相關業(yè)務，舉凡人口統(tǒng)計、犯罪率、交通流量等數(shù)據(jù)，政府治理單位本來就會定時搜集并加以分析，作為施政的參考，如果不能先了解大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的差別，掌握大數(shù)據(jù)的分析與工具的特性，就算擁有大數(shù)據(jù)，也可能只是“入寶山空手而回”，無法將數(shù)據(jù)轉換成價值，自然也無法對城市安防產生貢獻。
　　了解大數(shù)據(jù)才能有效運用

　　相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)至少具有三個差異極大的特性。首先是數(shù)據(jù)量(Volume)，如果換算成數(shù)位數(shù)據(jù)單位，基本單位通常已經是TB、PB等級，不但要考量收集及儲存成本，如何迅速傳遞這么龐大的數(shù)據(jù)，也是大數(shù)據(jù)應用必須思考的重點。

　　其次是時效性(Velocity)，即使是這么大的數(shù)據(jù)量，仍然要在最短的時間內產生分析結果，如傳統(tǒng)的年報統(tǒng)計，往往是在今年收集去年的數(shù)據(jù)，卻在隔年才出版，曠日廢時的結果，往往會讓數(shù)據(jù)分析結果失真。

　　最后也是最大的差別，就是數(shù)據(jù)的多樣性(Variety)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)通常有明確的結構性，選項也比較少，如年齡、性別、等級等，但大數(shù)據(jù)可能會有各種形式，包括文字、影音、圖像、網頁等，不但沒有明顯的結構，而且大數(shù)據(jù)還常常出現(xiàn)形式交錯的現(xiàn)象，如Youtube上的影片除了有點擊數(shù)外，同時還有留言討論。

　　由此可知，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方式，顯然已經不能滿足城市安防對于大數(shù)據(jù)的需求，所幸在物聯(lián)網(Internet of Things;IoT)、云端運算及4G無線寬頻等技術的發(fā)展下，要取得物與物、物與人、人與人的互聯(lián)互通數(shù)據(jù)，技術上已不是問題，但必須得先迅速建構起收集、傳遞及儲存大數(shù)據(jù)的基礎建設，才有可能建立全面感知的能力，成為城市安防決策的最佳后盾。

　　但只是從感知層獲取資訊是不夠的，因為想要做好大數(shù)據(jù)深度分析，就必須要有能力針對復雜且開放式的問題尋找答案，并藉由視覺化分析工具，透過連續(xù)性的篩選和抽象化，才能洞悉重要資訊。然而大數(shù)據(jù)具有的超大量半結構化/非結構化數(shù)據(jù)的特性，往往會造成傳統(tǒng)關聯(lián)式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)的運作瓶頸，必須要導入全新的大數(shù)據(jù)分析工具，方能真正靈活運用大數(shù)據(jù)。

　　此外，大數(shù)據(jù)的價值既然遠超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的真實、安全及穩(wěn)定性，就必須加以重視。尤其是現(xiàn)在的網路應用無所不在，舉凡機場、銀行、捷運、車站、水電油氣供應機制等，都可能被駭客入侵，加上政府為了能讓掌握的數(shù)據(jù)更有價值，必須要采取公開透明的數(shù)據(jù)使用機制，當公共事業(yè)的數(shù)據(jù)開放愈多，可能被入侵的機會也愈高，因此想要利用大數(shù)據(jù)來解決城市安防的問題，首先就得先做好大數(shù)據(jù)的保護，因此資安技術的導入及專業(yè)人員的配置，絕對不能輕忽。

　　大數(shù)據(jù)對城市公共衛(wèi)生及治安的幫助

　　目前已有許多歐美城市開始藉由搜集及分析大量數(shù)據(jù)、預知可能出現(xiàn)的危機，進而作為城市安防的參考。如紐約的康乃爾大學威爾醫(yī)學院(Weill Cornell Medical College)計算與系統(tǒng)生物醫(yī)學助理教授ChristopherE.Mason的研究團隊，花了18個月的時間在紐約400多個地鐵站的車廂、樓梯扶手、座椅、燈桿、垃圾桶等地方搜集樣本，總共發(fā)現(xiàn)15,152種微生物，其中來自于人類的DNA只占0.2%，將近一半的樣本是人類未知的有機生物，27%是活性且具有抗生素抗藥性的細菌，所幸其中僅有12%會讓人生病。

　　這項名為PhthoMap的研究計劃，還透過華爾街日報網站提供互動地圖，讓使用者可以用來觀看特定車站的研究成果，如收集的樣本來源、微生物來源比例、細菌種類與說明等，也可利用搜尋細菌的種類，了解那些車站有這些細菌的存在，等于也展示了公衛(wèi)數(shù)據(jù)開放使用的過程。

　　有趣的是，在研究過程中也發(fā)現(xiàn)在某些地鐵站找到的DNA，與其周圍的人口狀況相符合，這些都是過去從來沒有想過的資訊，未來若能將以分門別類，并且深入研究，對于城市公共衛(wèi)生的防護工作，將會有莫大的助益。

　　洛杉磯警局則是導入預測性警務軟件(PredPol)，用來預測可能發(fā)生犯罪情況的地點。據(jù)PredPol(名稱取自：預測監(jiān)控Predictive Policing)團隊指出，該公司先是搜集過去10年的公開犯罪統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以及從大量的新聞中搜集犯罪的發(fā)生狀況及時間，可預測的犯罪行為除了自殺外，還包括槍殺、闖空門、竊盜、竊車等，再根據(jù)前述數(shù)據(jù)中的犯罪行為模式，開發(fā)出獨特的運算系統(tǒng)，再將犯罪機率高甚至下一次可能發(fā)生犯罪情況的區(qū)域，于地圖上標示出一塊塊500平方英尺的區(qū)域，供警察參考，就是典型的將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)變成大數(shù)據(jù)加以運用的范例。

　　事實上，許多城市的治安單位早已擁有累積數(shù)十年的犯罪記錄數(shù)據(jù)檔，甚至早己針對犯罪可能性較高的區(qū)域或場所加強巡邏。但PredPol利用大數(shù)據(jù)分析技術，從容易滋養(yǎng)犯罪事件的場所(如曾經發(fā)生斗毆事件的酒吧)、多次受害地區(qū)(如屢遭竊賊闖空門的社區(qū))及受害地區(qū)的鄰近地區(qū)，計算出10至20個最有可能發(fā)生犯罪的地點。PredPol宣稱，警察只要在地圖標明的區(qū)域，只需要花過去巡邏時間的5%至15%，就能夠阻止更多犯罪活動。

　　目前全美共有將近60間警局使用Predpol，其中規(guī)模最大的是洛杉磯警局和亞特蘭大警局。其中加州Santa Cruz闖空門的竊盜案在系統(tǒng)建置第一年就下降了11%、搶劫案更減少了27%。洛杉磯Foothill區(qū)在2011年導入PredPol后，4個月后的犯罪率就降低了13%，反觀沒有導入PredPol的區(qū)域，還微幅增加了0.4%。

　　在2012年一項針對美國近200所警局的研究指出，有70%的警局計劃在未來2至5年開始或增加使用類似PredPol的預測性警務技術，包括IBM、Palantir及Motorola也開始涉足相關領域。

　　雖然將大數(shù)據(jù)分析技術應用在犯罪治安方面，還不是百分之百的準確，經驗豐富的警察可能也不見得需要預測性警務技術，但對于新進的警務人員而言，預測性警務技術可以幫助他們及早進入狀況，尤其在城市預算吃緊之際，人力又相對缺乏的情況下，運用大數(shù)據(jù)顯然可以提升城市安防的工作效率。

　　更多數(shù)據(jù)關聯(lián)產生更多的價值

　　城市安防建設至今，影像監(jiān)控的重要性也日漸提升，但龐大的影像數(shù)據(jù)要如何分析，卻也成為城市治理者的一大難題。所幸大數(shù)據(jù)技術，正可以針對影像這種非結構性數(shù)據(jù)加以分析，讓視訊監(jiān)控數(shù)據(jù)得以有效利用。

　　大數(shù)據(jù)可說是智慧城市運作的基礎，除了城市安防，其他如智慧交通、智慧醫(yī)療等應用，也都需要以大數(shù)據(jù)為基礎，而這些不同類型的數(shù)據(jù)產生更多的關聯(lián)，自然也需要更深入的數(shù)據(jù)分析能力，如智慧交通與智慧安防相結合，可以指引警消人員在最短的時間內趕到事故現(xiàn)場，更可看出大數(shù)據(jù)在城市安防的應用潛力。