數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)， hadoop，是當(dāng)下非常熱門的技術(shù)，下面我們來看看紐約消防局是怎么利用這些相關(guān)技術(shù)的。紐約大概有一百萬棟建筑，每年其中3千棟會起大火。官員們能夠預(yù)測哪些樓會著火么？紐約市消防局認(rèn)為他們可以利用數(shù)據(jù)挖掘來做到這點(diǎn)。消防局的分析員稱某些建筑和一些更容易起火的因素有關(guān)聯(lián)。貧窮就是其一。“低收入社區(qū)和火災(zāi)有相關(guān)性，” 消防局的分析主管Jeff Chen在拉斯維加斯上的一個工業(yè)會議上這樣說道。

 

          其他一些和致命火災(zāi)相關(guān)的因素有：建筑物的年齡，它有沒有電路問題，灑水器的數(shù)量和位置，及有無電梯。Chen說那些空置的或者沒有安保的建筑著火概率是其他建筑的兩倍。

 

這些聽起來都顯而易見，但一下子要消化全部的相關(guān)因素也不容易。紐約的官員們采用了大約60個不同的因素做了一個算法，該算法給城里的33萬可審查的建筑物都算了一個危險系數(shù)（消防局不檢查獨(dú)棟或者雙拼別墅）。當(dāng)消防員進(jìn)行每周的例行審查時，電腦會生成一份按危險系數(shù)排序的建筑清單，他們應(yīng)當(dāng)先去檢查這些建筑。

      這個數(shù)據(jù)挖掘程序在七月被正式啟用，在接下來的幾個月里會被擴(kuò)展到2400個類別里。Chen說在用這個程序之前他們進(jìn)行的檢查都是很隨機(jī)的。像學(xué)校和圖書館這種擁有高安全優(yōu)先級的地方理應(yīng)更經(jīng)常審查。然而從前紐約市并沒有根據(jù)危險系數(shù)來針對某些特定建筑。在前紐約市長Michael Bloomberg的帶領(lǐng)下紐約正變得更以數(shù)據(jù)為驅(qū)使，這是諸多市政當(dāng)局在嘗試使用已有的常規(guī)數(shù)據(jù)來改善服務(wù)的一個例子。

 

波士頓在他們的“問題建筑”項(xiàng)目中采用了大數(shù)據(jù)。它利用了不同的城市資源信息，比如投訴電話、安全記錄、犯罪和征稅信息來認(rèn)定警察應(yīng)該去查訪哪些建筑。

 

盡管應(yīng)該給大數(shù)據(jù)系統(tǒng)投資看起來像是常識，市政當(dāng)局還是很難衡量系統(tǒng)的成功性。官員也許能夠引用一些比如火災(zāi)或者犯罪數(shù)量減小了之類的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但是卻很難論證大數(shù)據(jù)工具就是其根本原因。因?yàn)樗枰C明的是一個負(fù)數(shù)：因?yàn)樗麄兊呐Γ承┦虑闆]發(fā)生。

 

消防管理部門的助理官員Jeff Roth說：“最終，火災(zāi)的數(shù)量會減少，火災(zāi)也應(yīng)不像以前那么嚴(yán)重。”

大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)的趨勢，它會主宰我們的未來嗎？讓我們拭目以待。