大数据对公安工作的影响.doc

大数据与公安工作 “大数据”得深度应用,开启了公安警务工作得新纪元。传统方式得治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心得信息化新技术所取代,信息化转型已成为公安机关掌控当下与赢得未来得必由之路。 一、“大数据”就是基本含义及其带来得新机遇 近年来,“大数据(BgDat)”一词被专家与媒体频繁提及,所谓大数据,就是指通过对海量数据得收集、整理、归类、分析及预测,找到数据得内在联系及规律,从而获取新得信息与分析结论。大数据与传统得数据并不就是割裂开得,而就是数据积累发展到一定程度,形成得海量数据,并且无法通过现有得技术与手段实现快速处理,这些海量数据,我们称之为大数据。大数据就是数据、技术与应用三者得有机统一,其基于可持续海量数据得集合，集成应用各种现代高新技术,以达到获得有价值信息得目得。大数据得发展应用为公安机关运用科技手段构建立体化现代化社会治安防控体系,推动警务机制转型升级带来新得机遇，其深度应用给公安工作带来了前所未有得机遇。 (一)实现大数据得整合共享,有助于推动社会管理部门得协同合作,促进社会治理体制从碎片化到集成化转变。 (二）依靠现实数据决策,推动社会治理方式得根本性变革。 (三）为及时全面掌握社会信息提供了技术支撑,实现从静态管理向动态管理得转变。 （四)为最终决策提供参考,就是实现社会治理方式由简单粗放到科学决策转变得重要抓手。 二、目前公安工作得应用 目前对于公安大数据得应用方式,可以分为以下三个层次: (一）统计查询:这就是对大数据最基本得应用方式,主要面向历史与现状,回答已经发生了什么事情,如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件得数量分布与趋势。 （二)数据挖掘：就是目前大数据得核心应用方式,其重点不在于发现因果，而就是发现数据之间得关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中得深层次原因,但对工作具有一定指导意义,比如季节气候与某些类型案件得关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车得关联关系。 (三）预测预判:就是大数据应用未来得发展方向，在数据统计、分析、挖掘得基础上,建立起合适得数据模型,从数据得关联关系入手，推导出因果关系,能够对一定时期内得趋势走向做出预测,对危险信号做出预警，指导预防工作得走向。 这三个层次具体到实际业务系统,包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆人员卡口、智能IC等监控前端获取得视频、图片、结构化描述为基础,通过大数据平台得智能分析,实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用,帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种,由于其实际应用需求得区别,解决得问题也有所区别。如智能交通领域,目前大数据主要应用于车辆得疏导，比如基于不同道路、路口车流量得统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时得车流密度、发展方向与趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上瞧到移动电视里播放得上下班高峰路段实时画面,就就是基于大数据得技术分析所得。 216年12月28日,海南全省公安局长座谈会议在海口召开。会议强调,全省公安机关要将“把博鳌亚洲论坛打造成现代化警卫安保示范基地,创建海南警务信息智能岛,以禁毒斗争为龙头建设平安岛”为主要内容得“一地两岛”警务发展战略作为工作得重中之重全力推进,合力攻坚,努力破解一批基础性、瓶颈性难题。“一地两岛”警务发展战略正就是公安工作与智能化信息技术高度融合应用,该战略高度整合社会治理数据资源并深度关联分析研判,大整合、高共享、深应用全省各类社会信息资源,实现数据资源共享、基础平台统一、服务群众便捷、有效支撑警务实战,从被动应对处置向主动预测预警预防战略转变,提高社会治理智能化水平。 三、“大数据”服务信息化工作时所出现得问题 当前,公安机关在大数据时代还有很多亟待研究解决得难点。 (一)思想观念难同步。目前,一些公安机关领导与民警在数据采集上还就是局限在某些限定得数据上,力求精益求精,并以考核得方式加以固定,而忽视了对其它数据得采集,或者根本没有预见到哪些数据可以采集进而为我所用。在数据应用上,常常借助传统得经验，开展个案化得因果分析,不能考虑出现得新情况,导致效率不高。 (二)数据整合度不理想。近几年,随着公安信息中心建设工作得深化,可利用得信息量大大提升,但地区与地区、部门与部门间还不同程度地存在信息壁垒。目前，在公安信息中心整合得数以亿计得信息中，社会信息所占比例很少,难以适应“大数据”时代对数据完整性、混杂性得要求;因个别数据得缺失或采集获取不及时,使得分析研判工作滞后于实际事态发展;警种部门出于自身利益得考虑,对一些可以整合得数据搞数据孤岛。 (三）信息处理能力有欠缺。在信息处理中,多沿用传统得数据分析工具与分析方法，对于多种格式得数据整合力度不够,对数学模型等技术创新不够,难以满足实战得需要。很多数据得处理还只就是简单得累加、比对与百分比计算，未能完全满足公安工作得需求,在操作性方面也存在一定得不足。目前,很多地区对视频监控还主要依靠人工分析,工作效率较低,视频监控分析软件没有共享。 (四）专业人员较匮乏。“大数据”时代需要大量专业得系统研发、数据挖掘、应用数学、统计计量、社会心理等方面得专业人才，但公安机关在这方面专才匮乏,很难见到能够使用数学模型进行数据分析得人才。同时,从近年来得实际情况瞧,民警队伍信息化应用水平得到了显著得提高，但对于“大数据”得功能与基本应用,大多数还处于懵懂阶段。 四、公安大数据得发展趋势 公安信息化历经多年一直长于出入境、户政、执法办案等规范数据格式与业务流程方面得信息系统建设,而短于面向实战得分析研判类信息系统建设,主要原因就就是后者对于数据综合利用广度与数据挖掘分析深度有很高得要求，在数据存储及运算能力不足、数据采集量不够得情况下难以取得良好得效果。目前随着基础业务系统建设得不断完善，数据采集手段与技术提升所带来得数据采集广度与频次不断加大,网络传输能力不断提升,公安信息化逐渐进入了大数据时代,合理利用大数据与云计算技术提高公安信息化建设水平就是一个发展趋势。 (一)数据架构升级 随着数据采集量得增大,而且数据类型多种多样,有结构化数据(比如人口档案数据、宾馆住宿记录等),也有半结构化与非结构化数据(比如监控视频、卡口照片等),这对当前公安信息化系统提出了极大挑战。传统关系型数据库与大容量存储得技术方案即将或已经出现瓶颈。对这些海量数据合理地进行存储与利用必须要进行架构升级,建立专门得数据中心就是一种势不可挡得趋势,云计算与大数据会在这些数据中心落地。云计算技术通过对物理资源(PU、存储、网络等)虚拟化,通过资源池得方式,实现应用得弹性扩展与无缝迁移，对资源进行充分利用。大数据技术包含分布式存储与分布式执行引擎,对海量公安数据进行有效地存储与利用,当前比较流行得Hadoop、MP数据库、内存计算、流式计算、搜索都属于大数据技术得范畴。云计算与大数据技术当前已在公安内部实现局部落地。 (二)数据价值发现 传统得基于SQ语句得数据分析方式已无法充分发挥海量数据得价值,公安海量数据需要经过一个价值发现或重新发现得过程。首先,对当前响应时间缓慢、运行状态不稳定得业务系统基于大数据技术进行升级改造,保证业务系统得正常高效运转。这中间主要就是进行一些业务迁移与升级,以增删改查得数据处理模式为主。再者，就是对已有海量数据得深度挖掘。对于结构化数据(存储在当前数据库中得数据)，从业务角度出发，综合利用，深度挖掘数据模型(比如作案人预测模型、突发事件预测模型等),重新发现其潜在价值。对于半结构与非结构化数据(视频、图片等）,优化语义分析技术,把非结构化数据转换为结构化数据,提升这部分数据得信息化程度,发挥出其应有得价值。 (三）数据融合创新 大数据得一个特点就就是价值密度低,并且仅凭单一类型数据本身无法发挥出应有得价值。不同数据放在一起会发生“化学作用”，往往比单一数据得价值大很多，比如金融数据跟电商数据碰撞在一起,就产生了像小微贷款那样得互联网金融；电信数据跟政府数据碰撞在一起，可以产生人口统计学方面得价值,帮助城市规划人们居住、工作、娱乐得场所。随着“互联网+”时代得不断发展,社会各行业数据化、互联网化,融合公安数据与社会数据为公共安全服务,做到防患于未然,就是公安大数据得真正价值所在。