大數(shù)據(jù)對公安工作的影響

1、大數(shù)據(jù)與公安工作“大數(shù)據(jù)”的深度應(yīng)用，開啟了公安警務(wù)工作的新紀(jì)元。傳統(tǒng)方式的治安防控體系已逐漸被以“大數(shù)據(jù)”為核心的信息化新技術(shù)所取代，信息化轉(zhuǎn)型已成為公安機關(guān)掌控當(dāng)下和贏得未來的必由之路。一、“大數(shù)據(jù)”是基本含義及其帶來的新機遇近年來，“大數(shù)據(jù)（BigData”一詞被專家和媒體頻繁提及，所謂大數(shù)據(jù)，是指通過對海量數(shù)據(jù)的收集、整理、歸類、分析及預(yù)測，找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系及規(guī)律，從而獲取新的信息和分析結(jié)論。大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)并不是割裂開的，而是數(shù)據(jù)積累發(fā)展到一定程度，形成的海量數(shù)據(jù)，并且無法通過現(xiàn)有的技術(shù)和手段實現(xiàn)快速處理，這些海量數(shù)據(jù)，我們稱之為大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)、技術(shù)與應(yīng)用三者的有機統(tǒng)一，其

2、基于可持續(xù)海量數(shù)據(jù)的集合，集成應(yīng)用各種現(xiàn)代高新技術(shù)，以達到獲得有價值信息的目的。大數(shù)據(jù)的發(fā)展應(yīng)用為公安機關(guān)運用科技手段構(gòu)建立體化現(xiàn)代化社會治安防控體系，推動警務(wù)機制轉(zhuǎn)型升級帶來新的機遇，其深度應(yīng)用給公安工作帶來了前所未有的機遇。（一）實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的整合共享，有助于推動社會管理部門的協(xié)同合作，促進社會治理體制從碎片化到集成化轉(zhuǎn)變。（二）依靠現(xiàn)實數(shù)據(jù)決策，推動社會治理方式的根本性變革。（三）為及時全面掌握社會信息提供了技術(shù)支撐，實現(xiàn)從靜態(tài)管理向動態(tài)管理的轉(zhuǎn)變。（四）為最終決策提供參考，是實現(xiàn)社會治理方式由簡單粗放到科學(xué)決策轉(zhuǎn)變的重要抓手。二、目前公安工作的應(yīng)用目前對于公安大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方式，可以分為以

3、下三個層次：（一）統(tǒng)計查詢：這是對大數(shù)據(jù)最基本的應(yīng)用方式，主要面向歷史與現(xiàn)狀，回答已經(jīng)發(fā)生了什么事情，如流動人口分區(qū)域統(tǒng)計、實有車輛歸屬地統(tǒng)計、各類案件的數(shù)量分布和趨勢。（二）數(shù)據(jù)挖掘：是目前大數(shù)據(jù)的核心應(yīng)用方式，其重點不在于發(fā)現(xiàn)因果，而是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這種關(guān)系可能可以直觀解釋，也可能不能馬上發(fā)現(xiàn)其中的深層次原因，但對工作具有一定指導(dǎo)意義，比如季節(jié)氣候與某些類型案件的關(guān)聯(lián)關(guān)系、車輛活動范圍、活動習(xí)慣與黑車的關(guān)聯(lián)關(guān)系。（三）預(yù)測預(yù)判：是大數(shù)據(jù)應(yīng)用未來的發(fā)展方向，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析、挖掘的基礎(chǔ)上，建立起合適的數(shù)據(jù)模型，從數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系入手，推導(dǎo)出因果關(guān)系，能夠?qū)σ欢〞r期內(nèi)的趨勢走向做出預(yù)測

4、，對危險信號做出預(yù)警，指導(dǎo)預(yù)防工作的走向。這三個層次具體到實際業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括圖偵、車輛特征分析系統(tǒng)、人員特征分析系統(tǒng)、視頻偵查系統(tǒng)等等。這些系統(tǒng)以普通視頻監(jiān)控、車輛/人員卡口、智能IPC等監(jiān)控前端獲取的視頻、圖片、結(jié)構(gòu)化描述為基礎(chǔ)，通過大數(shù)據(jù)平臺的智能分析，實現(xiàn)如以圖搜圖、語義搜圖、車輛/人員布控、疑似案件對比、詳細特征分析等等深度大數(shù)據(jù)應(yīng)用，幫助公安能夠快速、科學(xué)地偵破案件。公安大數(shù)據(jù)應(yīng)用于不同警種，由于其實際應(yīng)用需求的區(qū)別，解決的問題也有所區(qū)別。如智能交通領(lǐng)域，目前大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于車輛的疏導(dǎo)，比如基于不同道路、路口車流量的統(tǒng)計（時、日、月統(tǒng)計等），根據(jù)這些統(tǒng)計可以分析不同時段某條道路實時的

5、車流密度、發(fā)展方向和趨勢等。這些應(yīng)用目前已在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面，就是基于大數(shù)據(jù)的技術(shù)分析所得。2016年12月28日，海南全省公安局長座談會議在?？谡匍_。會議強調(diào)，全省公安機關(guān)要將把博鰲亞洲論壇打造成現(xiàn)代化警衛(wèi)安保示范基地，創(chuàng)建海南警務(wù)信息智能島，以禁毒斗爭為龍頭建設(shè)平安島為主要內(nèi)容的地兩島”警務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略作為工作的重中之重全力推進，合力攻堅，努力破解一批基礎(chǔ)性、瓶頸性難題?！耙坏貎蓫u”警務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略正是公安工作與智能化信息技術(shù)高度融合應(yīng)用，該戰(zhàn)略高度整合社會治理數(shù)據(jù)資源并深度關(guān)聯(lián)分析研判，大整合、高共享、深應(yīng)用全省各類社會信息資源，實現(xiàn)

6、數(shù)據(jù)資源共享、基礎(chǔ)平臺統(tǒng)一、服務(wù)群眾便捷、有效支撐警務(wù)實戰(zhàn)，從被動應(yīng)對處置向主動預(yù)測預(yù)警預(yù)防戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變，提高社會治理智能化水平。三、“大數(shù)據(jù)”服務(wù)信息化工作時所出現(xiàn)的問題當(dāng)前，公安機關(guān)在大數(shù)據(jù)時代還有很多亟待研究解決的難點。（一）思想觀念難同步。目前，一些公安機關(guān)領(lǐng)導(dǎo)和民警在數(shù)據(jù)采集上還是局限在某些限定的數(shù)據(jù)上，力求精益求精，并以考核的方式加以固定，而忽視了對其它數(shù)據(jù)的采集，或者根本沒有預(yù)見到哪些數(shù)據(jù)可以采集進而為我所用。在數(shù)據(jù)應(yīng)用上，常常借助傳統(tǒng)的經(jīng)驗，開展個案化的因果分析，不能考慮出現(xiàn)的新情況，導(dǎo)致效率不高。（二）數(shù)據(jù)整合度不理想。近幾年，隨著公安信息中心建設(shè)工作的深化，可利用的信息量大大提

7、升，但地區(qū)與地區(qū)、部門與部門間還不同程度地存在信息壁壘。目前，在公安信息中心整合的數(shù)以億計的信息中，社會信息所占比例很少，難以適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時代對數(shù)據(jù)完整性、混雜性的要求；因個別數(shù)據(jù)的缺失或采集獲取不及時，使得分析研判工作滯后于實際事態(tài)發(fā)展；警種部門出于自身利益的考慮，對一些可以整合的數(shù)據(jù)搞數(shù)據(jù)孤島。（三）信息處理能力有欠缺。在信息處理中，多沿用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具和分析方法，對于多種格式的數(shù)據(jù)整合力度不夠，對數(shù)學(xué)模型等技術(shù)創(chuàng)新不夠，難以滿足實戰(zhàn)的需要。很多數(shù)據(jù)的處理還只是簡單的累加、比對和百分比計算，未能完全滿足公安工作的需求，在操作性方面也存在一定的不足。目前，很多地區(qū)對視頻監(jiān)控還主要依靠人

8、工分析，工作效率較低，視頻監(jiān)控分析軟件沒有共享。（四）專業(yè)人員較匱乏?！按髷?shù)據(jù)”時代需要大量專業(yè)的系統(tǒng)研發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計計量、社會心理等方面的專業(yè)人才，但公安機關(guān)在這方面專才匱乏，很難見到能夠使用數(shù)學(xué)模型進行數(shù)據(jù)分析的人才。同時，從近年來的實際情況看，民警隊伍信息化應(yīng)用水平得到了顯著的提高，但對于“大數(shù)據(jù)”的功能和基本應(yīng)用，大多數(shù)還處于懵懂階段。四、公安大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢公安信息化歷經(jīng)多年一直長于出入境、戶政、執(zhí)法辦案等規(guī)范數(shù)據(jù)格式和業(yè)務(wù)流程方面的信息系統(tǒng)建設(shè)，而短于面向?qū)崙?zhàn)的分析研判類信息系統(tǒng)建設(shè)，主要原因就是后者對于數(shù)據(jù)綜合利用廣度和數(shù)據(jù)挖掘分析深度有很高的要求，在數(shù)據(jù)存儲及運算

9、能力不足、數(shù)據(jù)采集量不夠的情況下難以取得良好的效果。目前隨著基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)的不斷完善，數(shù)據(jù)采集手段和技術(shù)提升所帶來的數(shù)據(jù)采集廣度和頻次不斷加大，網(wǎng)絡(luò)傳輸能力不斷提升，公安信息化逐漸進入了大數(shù)據(jù)時代，合理利用大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)提高公安信息化建設(shè)水平是一個發(fā)展趨勢。（一）數(shù)據(jù)架構(gòu)升級隨著數(shù)據(jù)采集量的增大，而且數(shù)據(jù)類型多種多樣，有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（比如人口檔案數(shù)據(jù)、賓館住宿記錄等），也有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（比如監(jiān)控視頻、卡口照片等），這對當(dāng)前公安信息化系統(tǒng)提出了極大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和大容量存儲的技術(shù)方案即將或已經(jīng)出現(xiàn)瓶頸。對這些海量數(shù)據(jù)合理地進行存儲和利用必須要進行架構(gòu)升級，建立專門的數(shù)據(jù)中心

10、是一種勢不可擋的趨勢，云計算和大數(shù)據(jù)會在這些數(shù)據(jù)中心落地。云計算技術(shù)通過對物理資源（CPU存儲、網(wǎng)絡(luò)等）虛擬化，通過資源池的方式，實現(xiàn)應(yīng)用的彈性擴展和無縫遷移，對資源進行充分利用。大數(shù)據(jù)技術(shù)包含分布式存儲和分布式執(zhí)行引擎，對海量公安數(shù)據(jù)進行有效地存儲和利用，當(dāng)前比較流行的Hadoop、MPP數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存計算、流式計算、搜索都屬于大數(shù)據(jù)技術(shù)的范疇。云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)當(dāng)前已在公安內(nèi)部實現(xiàn)局部落地。（二）數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的基于SQL語句的數(shù)據(jù)分析方式已無法充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)的價值，公安海量數(shù)據(jù)需要經(jīng)過一個價值發(fā)現(xiàn)或重新發(fā)現(xiàn)的過程。首先，對當(dāng)前響應(yīng)時間緩慢、運行狀態(tài)不穩(wěn)定的業(yè)務(wù)系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)進行升級改造，保證業(yè)務(wù)系統(tǒng)的正常高效運轉(zhuǎn)。這中間主要是進行一些業(yè)務(wù)遷移和升級，以增刪改查的數(shù)據(jù)處理模式為主。再者，是對已有海量數(shù)據(jù)的深度挖掘。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（存儲在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)），從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，綜合利用，深度挖掘數(shù)據(jù)模型（比如作案人預(yù)測模型、突發(fā)事件預(yù)測模型等），重新發(fā)現(xiàn)其潛在價值。對于半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（視頻、圖片等），優(yōu)化語義分析技術(shù)，把非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提升這部分?jǐn)?shù)據(jù)的信息化程度，發(fā)揮出其應(yīng)有的價值。（三）數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新大數(shù)據(jù)的一個特點就是價值密度低，并且僅憑單一類型數(shù)據(jù)本身無法發(fā)揮出應(yīng)有的價值。不同數(shù)據(jù)放在一起會發(fā)生“化學(xué)作用