物聯網、大數據、云計算、人工智能等新興技術與消防的深度融合，正在引發消防治理方式的深刻變革，科技創新已成為推動消防行業發展的主要驅動力。

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

　　一.數據湖的概念

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

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

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

　　圖：數據湖處理架構

　　二.數據湖的價值

　　數據湖作為一種新型的數據存儲庫，具有輕松收集數據，易于發掘數據價值，消除數據孤島，具有更好的擴展性與敏捷性等優勢。

　　在數據存儲方面，數據湖按照系統的原生模型存儲數據，不僅簡化了數據的處理過程，保證數據真實可靠，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，數據湖能夠在更短的時間內從更多來源利用更多數據，并使用戶能夠以不同方式協同處理和分析數據，從而做出更好、更快的決策。

　　在數據治理方面，數據湖提供統一的目錄管理、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據及其處理過程，促進數據質量的持續提升。

　　圖：數據湖具備的能力

　　三.數據湖賦能智慧消防

　　在智慧消防的應用中，引入數據湖技術，統一匯集區域基本數據、單位消防數據、建筑數據、物聯網數據、監督執法數據、其他行業數據、部門共享數據等各類信息，構建數據管理機制和數據處理機制，提高其數據集成能力、數據治理能力、數據安全管控能力，為數據分析和開發人員提供統一的數據存儲和訪問服務，充分發揮數據價值。

　　利用機器學習和深度學習算法對這些消防數據進行建模、訓練和驗證，得出數據之間的關聯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據支持。通過模型的建立，智慧消防大數據平臺可以對區域、單位火災風險進行分析研判，科學制定監督執法任務，指導社會面消防工作的開展，并結合滅火救援相關數據，開展聯勤聯動、輔助應急救援、決策指揮等工作，實現數據深度運用，筑牢消防安全屏障，推動消防治理數字化轉型。

　　圖：消防數據湖

　　消防與社會經濟發展緊密關聯，是保障民生的重要內容。數據湖技術為消防監督管理工作提供準確可靠的數據支撐，滿足消防工作多樣化和層次化需求，使消防信息化系統發揮更大的作用，提高了消防監督執法水平。