公共安全行业大数据高质量发展研究.pdf

湖南邮电职业技术学院学报第22卷第2期2023年6月Vol.22 No.2Jun.2023湖南邮电职业技术学院学报Journal of Hunan Post andTelecommunication College公共安全行业大数据高质量发展研究谢力为*（长沙市公安局，湖南长沙 410005）【摘要】近年来，公共安全行业大数据发展成效显著，但也出现了诸如数据采集手段不全、基础设施庞大、数据融合治理不足、智能化应用水平不高等问题。要解决好这些问题，应在国家大数据发展战略总体框架下，坚持系统观念，结合实践探索，做到通盘考虑、整体谋划、协同推进，在统筹集约建设、加强数据共建共享、推动跨行业服务对接、培育合作共赢生态文化等方面进行改革创新，寻求有效解决问题的方法，从而实现以科学的顶层设计牵引实践探索，以丰富的实践探索来进一步完善顶层设计，持续推动公共安全行业大数据的高质量发展。【关键词】系统观念；大数据；顶层设计；智慧公安；公安信息化【doi:10.3969/j.issn.2095-7661.2023.02.011】【中图分类号】TP311.13【文献标识码】A【文章编号】2095-7661（2023）02-0042-03Research on High-qualityDevelopment of Big Data in Public Security IndustryXIE Liwei（Changsha Public Security Bureau,Changsha,Hunan,China 410005）Abstract:In recent years,the development of big data in the public security industry has achieved remarkable results,but thereare also problems such as incomplete data collection means,huge infrastructure,insufficient data integration and governance,and lowlevel of intelligent application.To solve these problems,under the overall framework of the national big data development strategy,weshould adhere to the concept of system,combine practical exploration,achieve overall consideration,overall planning,andcoordinated promotion,carry out reform and innovation in the areas of overall and intensive construction,strengthen data co-construction and sharing,promote cross-industry service docking,cultivate win-win ecological culture,and seek effective solutionsand paths to problems so as to achieve the goal of leading practical exploration with scientific top-level design,further improving top-level design with rich practical exploration,and continuously promoting the high-quality development of big data in the publicsecurity industry.Keywords:system concept;big data;top-level design;smart public security;public security informatization近年来，坚持实施国家大数据战略，把大数据作为推动工作创新发展的大引擎，培育战斗力生成新的增长点，全面助推实现工作质量变革、效率变革、动力变革1，已经成为公共安全行业信息化发展的重要内涵，并正处于向大数据智能化演进的关键阶段。而公共安全行业大数据在飞速发展的同时也遇到了很多问题，如数据采集手段不全、基础设施庞大、数据融合治理不足、智能化应用水平不高等2。从发展实践来看，并不是所有的问题都能够通过大数据技术来解决，最关键的还是要坚持系统观念与实践创新，以实战实用为导向，客观分析问题原因，从系统的角度做到通盘考虑、整体谋划、协同推进，才能实现公共安全行业大数据的高质量发展。1 公共安全行业大数据发展现状及问题1.1 行业大数据发展现状收稿日期 2023-03-29作者简介 谢力为（1977），男，湖南宁乡人，长沙市公安局科技与信息化支队副支队长、警务技术三级主任，研究方向：系统架构、系统集成、公安信息化。42第2期公共安全行业大数据高质量发展研究当前，公共安全行业信息化发展已经历“金盾工程”一期、“金盾工程”二期和大数据发展三个阶段。“金盾工程”一期阶段主要以部门条线为主，实现了传统业务工作计算机化；“金盾工程”二期阶段主要以条块结合、以块为主，实现大整合、高共享、流程化，行业信息化实现向业务主导型转型升级；大数据发展阶段则要求进一步突出实战实用，立体化、全方位深入开展大数据智能化应用。各阶段发展目标明确，有力推动了行业信息化的进程，并为行业生产服务实现现代化转型升级提供了有力支撑，取得了显著成效。一是统筹集约建设。建成了行业大数据中心，形成了以部省级为枢纽、市级为节点，逻辑一体的行业数据云。持续推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合，打造了行业“智慧大脑”，建立了跨部门、跨层级、跨地域的大数据服务体系。二是坚持融合发展。综合运用信息技术，建立健全物联感知网，全面提升感知能力。以共享为原则、不共享为例外，逐步打破部门壁垒，打通交换共享通道，全面推行数据汇聚融合，实现了数据业务化，为行业生产服务提供了多维数据支撑。三是深化大数据应用。以问题为导向，聚焦扁平化，建成了一批有代表性的大数据综合应用系统，通过向基层用户授权使用，直接提供“大数据炮火”支撑，实现了数据赋能，提升了动态环境下公共安全治理能力。1.2 行业大数据发展面临的问题随着公共安全行业大数据发展的深入推进，一些发展不平衡、不协调、不可持续的问题也逐渐暴露出来，矛盾日益凸显。一是体系发展统筹不够，职责任务需要优化明晰。业务系统尚未完全统建，存在业务工作开展的区域性差异问题；行业统一服务平台仍未完全整合部门条线业务系统，导致条线系统下沉过多。同时伴随产生重复建设、投资成效不高问题。二是应用敏捷性不强，服务实战能力需要强化。未能从实战实用出发，综合数据自身特点、数据向上集中汇聚处理资源开销特性以及整体投资成效等因素来合理设计、选择大数据系统应用架构及技术路线，导致实战应用敏捷性不强。三是信息共享还不全面，跨行业数据共享存在短板。行业内部信息共享仍未完全实现，数据共建、共享、共治的认同意识、参与意识还应进一步强化。跨行业信息融合应用因为政策导向、沟通机制、建设模式等原因造成同频共建不够、服务质量不高等问题。四是引入“外智”不够，合作生态文化需要培育。一方面，行业大数据发展需要既懂业务又懂技术的复合型专业技术人员，他们是行业与信息化合作企业之间沟通的“桥梁”，可以促进行业需求与技术实现的有机结合，但这类高级人才往往是行业所匮乏的；另一方面，信息技术企业多以产品为中心，以追逐利益为先，公共安全行业与之合作，需要复合型专业技术人员与其沟通并进行引导、约束，以确保科学、合理达成需求目标。因此，引入“外智”，培育行业大数据发展合作生态文化并建立相关机制势在必行。2 公共安全行业大数据高质量发展策略2.1 统筹集约建设应进一步统筹行业大数据建设，明确任务分工，对业务系统可实行部级统建，以确保业务的规范性与一致性；对大数据应用可实行错位建设，以提升应用的敏捷性，提高整体投资成效。2.1.1 统建业务系统1）实行部级统建。全面实行业务系统由部级（或部省级）行业主管部门统建，实现部省两级部署、全行业应用，以信息化引领业务流程的规范化、正规化，解决各地存在的工作差异化问题，实现数据规范性及一致性，实现业务闭环运行和信息化监管，减少重复投资。2）强化系统整合。进一步加强综合业务平台与部门业务系统的对接融合，并将综合业务平台作为行业应用的主要工作平台，彻底解决部门系统下沉过多、信息重复录入以及反哺基层不足等问题。3）采用微服务架构。基于分布式计算环境，采用微服务架构进行系统设计、开发、部署，降低系统复杂度、提高系统性能，实现应用的快速开发和迭代、快速部署和上线，有效整合数据资源，打破信息孤岛3，提升工作质量，降低投资成本。2.1.2 错位建设大数据应用1）实行“动静分离”。以实战实用为导向，结合数据集中汇聚处理的技术特性与投资成本，对行业大数据应用实行错位建设，即离线类大数据应用可由部级（或部省级）行业主管部门统建；实时类大数据应用，尤其是视频处理分析类，应遵循贴近实战、靠近数据源头的指导思想由市级行业主管部门统建，并按照“让指令多跑路，让数据少跑路”原则，采取部、省、市级系统级联对接、一体化应用，以提高应用的敏捷性，同时降低资源开销与43湖南邮电职业技术学院学报第22卷投资成本。其中，部省级系统作为中心枢纽，主要实现跨地域跨层级的资源服务、调度管理与访问控制，市级系统主要负责任务接收、本地数据分析处理及结果反馈。2）构建分布式大数据服务。将各级大数据服务注册到服务总线系统中进行统一管理、调度，构建跨地域、跨层级、跨部门的大数据服务体系。在实现安全可靠、高效通信和消息传输的同时，降低集中式部署带来的中心性能瓶颈，满足多业务、多系统交互需求4。2.2 加强数据共建共享2.2.1 深化行业内部数据共享进一步提升认识，坚持“以共享为原则、不共享为例外”，建立健全内部信息共建共享共治工作机制，做实“一网双域”，完全实现行业数据归集、存储、治理及安全应用，全面构建跨域的、逻辑一体的行业大数据中心，完善分布式大数据信息资源服务体系，为行业各级各部门提供有力的大数据支撑。2.2.2 持续推动跨行业数据共享现阶段，在国家大数据发展战略总体框架下，为满足新型智慧城市对数字经济建设与公共安全领域现代化治理的新要求，可在公共安全行业内建立跨行业数据融合专区，按需汇聚数据，建立数据模型，开展授权应用，实现跨行业数据“可用不可见”，如图1所示。图1跨行业数据融合专区逻辑示意图下一步，可积极探索通过区块链实现跨行业数据共享，允许行业授权用户和节点上链，并将区块链与数据库管理技术结合，构建区块链数据库系统，提升链上数据管理性能，确保数据安全、不易被篡改5。2.3 推动跨行业服务对接进一步畅通沟通渠道，做好部省际协调，按照“总对总”原则加快推进各级跨行业统一服务的同频共建。一是根据业务系统由部级（或部省级）行业主管部门统建情况，由部级（或部省级）行业主管部门建设本区域行业统一服务平台，前端统一受理网上业务，后端对接业务系统，并与上级行业统一服务平台及本地区跨行业统一服务平台对接。二是行业部门条线系统已由上级行业部门系统与同级行业统一服务平台实现对接，原则上无须再与其所在区域跨行业统一服务平台对接。所在区域跨行业统一服务平台应从其上级跨行业统一服务平台获取相关服务。三是建设面向跨行业服务统一接入的关键信息基础设施，建立完善应用服务的统一标识、统一登记、统一入口和安全管理。2.4 培育合作共赢生态文化2.4.1 成立大数据发展研究院公共安全行业应引入“外智”，充分借助科研机构、职业院校特别是地方行业相关职业院校专业技术和人才优势，合作成立行业大数据发展研究院，开展行业大数据发展重点课题研究、关键技术研究、创新应用研发和高端人才培养等。在支撑、服务行业大数据发展现实需要的同时，也能积极促进相关科研院校教育研究与现实社会需求及实践探索的紧密结合。2.4.2 培育“志同道合”的信息化合作企业培育“以用户为中心、去产品化”的信息化合作企业，有利于实现行业大数据及其相关产业的科学可持续发展。公共安全行业大数据发展需要信息技术企业的大力支持，信息技术企业也需要了解行业信息化发展现状及需求。（下转第49页）44第2期在线开放课程学习质量评价模型构建出公正、客观的评价，促进其学习效率和学习成效双提升。【参考文献】1新华社.中共中央、国务院印发 深化新时代教育评价改革 总 体 方 案EB/OL.2020-10-13.http:/ 学习、教育和培训 在线课程:GB/T 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Technologies.Athens(GR):IEEE,2014.17杨晓宏,周海军,周效章,等.国内在线课程质量认定研究述评J.电化教育研究,2019（6）:50-57.18童小素,贾小军.MOOC质量评价体系的构建探究J.中国远程教育,2017（5）:63-71,80.19王璐,赵呈领,万力勇.基于扎根理论的在线开放课程质量评价指标体系构建研究:以国家精品资源共享课为例J.中国远程教育,2017（11）:70-76.20张建飞,胡央波,纪雪聪.在线开放课程质量评价体系探究:基于浙江省高等学校精品在线开放课程共享平台J.高等继续教育学报,2017（6）:19-24,37.21李逢庆,韩晓玲.混合式教学质量评价体系的构建与实践J.中国电化教育,2017（11）:108-113.22成亚玲,谭爱平.在线开放课程学习质量评价指标体系构建与应用J.当代职业教育，2020（1）:62-69.23赵呈领,黄琰,疏凤芳,等.学习体验视角下在线开放课程质量评价模型研究:以教师研修类课程为例J.现代远距离教育,2020（3）:32-41.双方可通过建立联合实验室等方式，培养行业高端人才、实现创新应用需求落地，助力企业完成技术、产品的迭代升级及其市场的可持续发展，实现共赢。3 结语公共安全行业大数据是行业信息化发展到一定阶段的产物。对于发展中遇到的关键问题，应坚持系统观念，客观分析原因，寻求有效解决方案，不断实践探索、改革创新，才能持续迭代优化顶层设计，不断提升行业信息化建设应用的整体水平，实现高质量发展。【参考文献】1徐婷.创新驱动,提升警务运行效能和核心战斗力EB/OL.2023-03-04.https:/