Большие данные, несомненно, будут использоваться полицией разных стран все шире. Как показала практика применения аналитических инструментов в рамках отдельных полицейских департаментов и районов, большие данные таят в себе огромную информационную силу, получение которой позволит полиции значительно сократить уровень преступности.
Впрочем, помимо предупреждения и непосредственного сокращения уровня преступности в «полевых» условиях большие данные могут помочь в борьбе с мошенничеством, как утверждается в статье «Using Big Data to Prevent Fraud». Мошеннические операции являются дорогостоящими для граждан и компаний, а для полиции это обычное преступление, которое должно быть расследовано, и виновники должны быть наказаны. Именно большие данные могут помочь полиции с высокой точностью выявить подозрительные действия, прежде чем они приведут к совершённому преступлению в области мошенничества. Уже сегодня передовые алгоритмы используются для характеристики и идентификации рискованных действий на основе прошлых данных. Как только алгоритм обнаруживает потенциально мошенническую транзакцию, он предупреждает правоохранительные органы о необходимости прервать действие, предоставляя группам безопасности достаточно времени для проведения подробного анализа события.
Другим практическим применением анализа больших данных является повышение уровня социальной помощи. Большие данные предоставляют правоохранительным органам действенную информацию для улучшения гуманитарных работ. Согласно материалу «Big Data’s Impact on Social Services», если правоохранительные органы и социальные службы по работе с несовершеннолетними смогут выявить тенденции в области отчислений учеников из школы, а также выявить факторы, которые ведут к более высокому риску поведения или недостаточной успеваемости, тогда можно было бы вмешаться с помощью превентивных мер, которые могут предотвратить проявления преступного поведения молодежи в дальнейшем.
Также, как утверждается в материале «Using Big Data to Improve Law Enforcement», аналитика данных может использоваться для снижения уровня безработицы и повышения благосостояния населения. Например, государственные структуры могут использовать приложения для работы с большими данными для имитации моделей регионов, где больше программ профессионального обучения принесут пользу его гражданам. Должностные лица могут действовать в соответствии с этими данными, распределяя рабочие места между этими регионами, чтобы минимизировать риски преступности из-за безработицы и повысить уровень жизни населения.
© digitrode.ru