2. 2 大数据资源融合处理 原始采集的消防数据资源需要进行数据清洗、比 对、整理及融合处理，才能成为“智慧消防”大数据，供 系统调取并进行大数据分析利用。 2. 2. 1 数据清洗 在进行大数据分析应用中，首先需要对数据进行 清洗，使数据满足应用要求。数据清洗是基于大数据 分析过程中不可缺少的一个环节，清洗结果质量直接 关系到大数据应用效果。 ( 1) 进行数据值过滤。数值过滤需要确定缺失值 范围，去除不需要的字段，填充缺失内容，同时对某些 数值进行重新取数，获取为的数据资源。 ( 2) 对数据格式内容进行清洗。收集的数据多 源，格式多样，需要对格式进行清洗，将其处理成一致 的某种格式即可; 内容与该字段如有内容不符的情况， 需要详细识别问题类型，进行单处理。 ( 3) 对数据逻辑错误进行清洗。对消防大数据进行分析后，需要去掉数据中重复的部分，同时对数据中 不合理值进行清洗，可进行去除或修正操作，使用工具 和方法，尽量减少问题数据出现的可能性，使数据清洗 过程为高效。 ( 4) 对非需求数据进行清洗。收集数据中有部分 数据是冗余信息，对我们进行大数据分析产生负担，需 要进行非需求数据清洗，仅保留与“智慧消防”业务相 关的大数据资源。

实现对消防水源管网水压的准确、实时多点并发监测，通过对水压值动态分析，保证消防水箱和消防水池的水位处于正常水平范围内，保证消防管网系统通畅。当水位或管网系统发生异常时，能够迅速发出报警信息，及时排查消防水源隐患。

“智慧城市”应能充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应，为人类创造美好的城市生活。其中，“城市公共安全”是“智慧城市”的建设重点领域，而“智慧消防”可谓“智慧城市”应用体系建设的重要组成部分。
（1）《消防信息化“十三五”总体规划》呼吁相关部门全面推进信息技术与消防业务工作的深入融合，构建立体化、全覆盖的社会火灾防控体系。“智慧消防”是一个全新的理念，是立足公众消防安全需求，以消防数据为基础，以物联技术为支撑，结合移动定位、地图、通信技术的智能化消防平台，针对城市消防装备、应急预案、消防水源、建筑固定消防设施等信息进行智能采集、数据清洗、治理、分析以及辅助决策，从而实现对城市消防安全的监测、预警、处置、指挥调度等功能，有效提升城市防灾减灾救灾能力。
（2）智慧消防与基础信息化的联系。作为消防信息化发展的不同层次，智慧消防与基础信息化存在四大明显区别：1）落脚点不同。智慧消防在关注信息采集和传输的同时，关注信息治理、归类分析以及决策等；基础信息化则关注信息采集和传输。2）结果不同。智慧化的结果是数据的研判、关联，用数据去实现功能、完成任务；基础化的结果是数据的传递和累积。3）聚焦点不同。智慧消防的聚焦点是决策智能支持和功能自动化；基础信息化的聚焦点是网络化和电子化。4）实质不同。智慧化的实质是利用现代新技术取代某些传统的、需要人工识别的和人工作决断的任务，充分实现自动化；基础化的实质是利用网络技术和计算机技术取代人工流程操作。

这是一个非常好的机会，也释放了一些危险的信号。

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