物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新興技術與消防的深度融合，正在引發(fā)消防治理方式的深刻變革，科技創(chuàng)新已成為推動消防行業(yè)發(fā)展的主要驅動力。

　　伴隨著城市化進程的加快，消防安全形勢也越來越復雜，“以數(shù)據(jù)為中心，驅動消防治理數(shù)字化轉型”已成為當前經(jīng)濟建設和社會發(fā)展的必然要求。對于來自早期的消防信息化系統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫可以滿足數(shù)據(jù)治理和存儲的要求，但是隨著智慧消防建設的不斷推進，來自物聯(lián)網(wǎng)設備、移動應用程序的非關系型數(shù)據(jù)越來越多，很難存儲在數(shù)據(jù)倉庫中，數(shù)據(jù)存儲分散、橫向的數(shù)據(jù)共享和分析的短板問題凸顯，難以對全局數(shù)據(jù)開展大數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)湖技術能同時滿足關系型數(shù)據(jù)和非關系型數(shù)據(jù)的存儲，為大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)存儲提供了新途徑。

　　一.數(shù)據(jù)湖的概念

　　數(shù)據(jù)湖(Data Lake)最早是由 Pentaho公司的創(chuàng)始人兼首席技術官詹姆斯?狄克遜( James Dixon)在2011年提出來的，是一種新的數(shù)據(jù)存儲理念，即在系統(tǒng)或存儲庫中以自然格式存儲數(shù)據(jù)的方法。

　　最初數(shù)據(jù)湖是作為對數(shù)據(jù)倉庫的補充，是為了解決數(shù)據(jù)倉庫漫長的開發(fā)周期，高昂的開發(fā)、維護成本，細節(jié)數(shù)據(jù)丟失等問題出現(xiàn)的。而從2011年前后，很多數(shù)據(jù)倉庫逐漸遷移到Hadoop為基礎的技術棧上，而且除了結構化數(shù)據(jù)，半結構化、非結構數(shù)據(jù)也逐漸地存儲到數(shù)據(jù)倉庫中，并提供此類服務。這樣的數(shù)據(jù)倉庫，已經(jīng)具有了數(shù)據(jù)湖的部分功能。由此，催生了數(shù)據(jù)湖的概念。

　　數(shù)據(jù)湖是一個集中式存儲庫，允許用戶以任意規(guī)模存儲所有結構化和非結構化數(shù)據(jù)。用戶可以按原樣存儲數(shù)據(jù)(無需先對數(shù)據(jù)進行結構化處理)，并運行不同類型的分析—從控制面板和可視化，到大數(shù)據(jù)處理、實時分析和機器學習，以輔助管理者做出更好的決策。

　　圖：數(shù)據(jù)湖處理架構

　　二.數(shù)據(jù)湖的價值

　　數(shù)據(jù)湖作為一種新型的數(shù)據(jù)存儲庫，具有輕松收集數(shù)據(jù)，易于發(fā)掘數(shù)據(jù)價值，消除數(shù)據(jù)孤島，具有更好的擴展性與敏捷性等優(yōu)勢。

　　在數(shù)據(jù)存儲方面，數(shù)據(jù)湖按照系統(tǒng)的原生模型存儲數(shù)據(jù)，不僅簡化了數(shù)據(jù)的處理過程，保證數(shù)據(jù)真實可靠，同時能對具有時效性要求的實時應用提供更好的支撐。

　　在分析應用方面，數(shù)據(jù)湖能夠在更短的時間內從更多來源利用更多數(shù)據(jù)，并使用戶能夠以不同方式協(xié)同處理和分析數(shù)據(jù)，從而做出更好、更快的決策。

　　在數(shù)據(jù)治理方面，數(shù)據(jù)湖提供統(tǒng)一的目錄管理、權限控制、編排調度、追蹤溯源等功能，能夠有效識別和管控各項數(shù)據(jù)及其處理過程，促進數(shù)據(jù)質量的持續(xù)提升。

　　圖：數(shù)據(jù)湖具備的能力

　　三.數(shù)據(jù)湖賦能智慧消防

　　在智慧消防的應用中，引入數(shù)據(jù)湖技術，統(tǒng)一匯集區(qū)域基本數(shù)據(jù)、單位消防數(shù)據(jù)、建筑數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、監(jiān)督執(zhí)法數(shù)據(jù)、其他行業(yè)數(shù)據(jù)、部門共享數(shù)據(jù)等各類信息，構建數(shù)據(jù)管理機制和數(shù)據(jù)處理機制，提高其數(shù)據(jù)集成能力、數(shù)據(jù)治理能力、數(shù)據(jù)安全管控能力，為數(shù)據(jù)分析和開發(fā)人員提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲和訪問服務，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。

　　利用機器學習和深度學習算法對這些消防數(shù)據(jù)進行建模、訓練和驗證，得出數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性或者因果推斷關系來建立各種模型進行分析和預測，為消防管理和決策提供數(shù)據(jù)支持。通過模型的建立，智慧消防大數(shù)據(jù)平臺可以對區(qū)域、單位火災風險進行分析研判，科學制定監(jiān)督執(zhí)法任務，指導社會面消防工作的開展，并結合滅火救援相關數(shù)據(jù)，開展聯(lián)勤聯(lián)動、輔助應急救援、決策指揮等工作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)深度運用，筑牢消防安全屏障，推動消防治理數(shù)字化轉型。

　　圖：消防數(shù)據(jù)湖

　　消防與社會經(jīng)濟發(fā)展緊密關聯(lián)，是保障民生的重要內容。數(shù)據(jù)湖技術為消防監(jiān)督管理工作提供準確可靠的數(shù)據(jù)支撐，滿足消防工作多樣化和層次化需求，使消防信息化系統(tǒng)發(fā)揮更大的作用，提高了消防監(jiān)督執(zhí)法水平。