本文摘要：隨著云端運算及物聯網等科技的大大發展，大數據(BigData)在智慧城市扮演著的角色也更加最重要。

隨著云端運算及物聯網等科技的大大發展，大數據(BigData)在智慧城市扮演著的角色也更加最重要。但事實上，數據本來就是城市管理十分最重要的依據，特別是在是與城市安防的涉及業務，涵括人口統計、犯罪率、交通流量等數據，政府管理單位本來就不會定點收集并加以分析，作為施政的參照，如果無法再行理解大數據與傳統數據的差異，掌控大數據的分析與工具的特性，就算享有大數據，也有可能只是進寶山空手而回，無法將數據轉換成價值，大自然也無法對城市安防產生貢獻?！　±斫獯髷祿拍苡行У剡\用　　相比于傳統數據，大數據最少具備三個差異很大的特性。首先是數據量(Volume)，如果折算成數位數據單位，基本單位一般來說早已是TB、PB等級，不但要考量搜集及儲存成本，如何很快傳送這么可觀的數據，也是大數據應用于必需思維的重點。

　　其次是時效性(Velocity)，即使是這么大的數據量，依然要在最短的時間內產生分析結果，如傳統的年報統計資料，往往是在今年搜集去年的數據，卻在于隔年年才出版發行，曠日廢置時的結果，往往不會讓數據分析結果雜訊?！　∽詈笠彩莾H次于的差異，就是數據的多樣性(Variety)，傳統的數據一般來說有具體的結構性，選項也較為較少，如年齡、性別、等級等，但大數據可能會有各種形式，還包括文字、影音、圖像、網頁等，不但沒顯著的結構，而且大數據還經常經常出現形式交疊的現象，如Youtube上的影片除了有點擊數外，同時還有facebook辯論?！　∮纱丝芍?，傳統的數據搜集方式，似乎早已無法符合城市安防對于大數據的市場需求，所幸在物聯網(InternetofThings；IoT)、云端運算及4G無線寬頻等技術的發展下，要獲得物與物、物與人、人與人的互聯互通數據，技術上已不是問題，但必需得再行很快建構起搜集、傳送及儲存大數據的基礎建設，才有可能創建全面感官的能力，淪為城市安防決策的最佳后盾。

　　但只是從感官層提供資訊是過于的，因為想作好大數據深度分析，就必需要有能力針對簡單且開放式的問題找尋答案，并藉由視覺化分析工具，利用連續性的檢驗和抽象，才能看穿最重要資訊。然而大數據具備的超強大量半結構化/非結構化數據的特性，往往不會導致傳統關聯式數據庫管理系統(RDBMS)的運作瓶頸，必需要引入全新的大數據分析工具，方能確實靈活運用大數據。

　　此外，大數據的價值既然遠超過傳統數據，大數據的現實、安全性及穩定性，就必需加以推崇。特別是在是現在的網路應用于無所不在，涵括機場、銀行、捷運、車站、水電油氣供應機制等，都有可能被駭客侵略，再加政府為了能讓掌控的數據更加有價值，必需要采行公開發表半透明的數據用于機制，當公共事業的數據對外開放愈，有可能被侵略的機會也愈多低，因此想利用大數據來解決問題城市安防的問題，首先就得再行作好大數據的維護，因此資安技術的引入及專業人員的配備，意味著無法顧及。

　　大數據對城市公共衛生及治安的協助　　目前有數許多歐美城市開始藉由收集及分析大量數據、預見有可能經常出現的危機，進而作為城市安防的參照。如紐約的康乃爾大學威爾醫學院(WeillCornellMedicalCollege)計算出來與系統生物醫學助理教授ChristopherE.Mason的研究團隊，花上了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、垃圾桶等地方收集樣本，總共找到15,152種微生物，其中來自于人類的DNA只占到0.。