面向大數(shù)據(jù)的廉政防控平臺研究

劉揚(yáng) 國網(wǎng)天津市電力公司東麗供電分公司 楊鵬 楊青 陳艷龍國網(wǎng)天津市電力公司信息通信公司

引言：黨風(fēng)廉政建設(shè)一靠教育、二靠監(jiān)督、三靠法制。加強(qiáng)廉政監(jiān)督、健全制約約束機(jī)制是搞好黨風(fēng)廉政建設(shè)的重要一環(huán)，現(xiàn)階段廉政防控的主要手段是通過定期教育、不定期抽檢、群眾反饋等。由于廉政監(jiān)督力量有限，日常工作中暴露出廉政防控范圍有限、監(jiān)督內(nèi)容針對性不強(qiáng)、重點(diǎn)事項(xiàng)監(jiān)督保障缺乏協(xié)作配合。這些問題直接導(dǎo)致監(jiān)督合力無法有效形成，有的部門沒有充分發(fā)揮專業(yè)監(jiān)督的主體職能，對公司協(xié)同監(jiān)督作用沒有充分發(fā)揮。

為解決目前在廉政防控方面暴露的問題，整合廉政監(jiān)督力量，突出問題導(dǎo)向，增強(qiáng)監(jiān)督工作及時性、針對性和有效性，不斷提升公司管控效能和廉政風(fēng)險防范能力，建設(shè)“面向大數(shù)據(jù)的廉政防控平臺”成為重要手段。該平臺有效融合各專業(yè)系統(tǒng)的信息，將實(shí)時數(shù)據(jù)流和歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合,利用數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行實(shí)時計(jì)算，形成以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，以深度挖掘和預(yù)測為目標(biāo)的實(shí)時監(jiān)控體系[1]。

通過對現(xiàn)有各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出黨風(fēng)廉政建設(shè)責(zé)任制執(zhí)行過程中風(fēng)險點(diǎn)。重點(diǎn)圍繞有關(guān)權(quán)力運(yùn)行中的重要環(huán)節(jié)，設(shè)置“信息化預(yù)警監(jiān)督”功能，及時捕捉權(quán)力運(yùn)行“非常態(tài)”信息。對于試圖逾越規(guī)章制度操作的行為系統(tǒng)會自動預(yù)警并終止操作進(jìn)程，有效促進(jìn)了監(jiān)督工作由事后監(jiān)督向即時監(jiān)督、被動監(jiān)督向主動監(jiān)督、局部監(jiān)督向全程監(jiān)督轉(zhuǎn)變。

1 技術(shù)架構(gòu)

該平臺的技術(shù)架構(gòu)完全遵循J2EE技術(shù)體系，使用目前較流行的SSH集成框架，以幫助開發(fā)人員在短期內(nèi)搭建結(jié)構(gòu)清晰、可復(fù)用性好、維護(hù)方便的Web應(yīng)用程序。其中使用Struts作為系統(tǒng)的整體基礎(chǔ)架構(gòu)，負(fù)責(zé)MVC的分離，在Struts框架的模型部分，控制業(yè)務(wù)跳轉(zhuǎn)；利用Hibernate框架對持久層提供支持，實(shí)現(xiàn)Java類與數(shù)據(jù)庫之間的轉(zhuǎn)換和訪問；Spring做管理，管理struts和hibernate。

該平臺采用組件化、動態(tài)化的軟件技術(shù)，利用一致的可共享的數(shù)據(jù)模型，按照界面控制層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)層實(shí)現(xiàn)多層技術(shù)體系設(shè)計(jì)[2]，實(shí)現(xiàn)各接口組件能夠在企業(yè)內(nèi)的協(xié)同工作、各層次上集成，實(shí)現(xiàn)重用，以滿足全公司范圍內(nèi)各職能層次考核業(yè)務(wù)的需求，為內(nèi)部業(yè)務(wù)和管理人員提供技術(shù)先進(jìn)的工作平臺和靈活的業(yè)務(wù)構(gòu)造能力。

圖1 平臺架構(gòu)圖Fig.1 Platform Architecture Diagram

該平臺以元數(shù)據(jù)層為基礎(chǔ)，容納了分散在各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，通過元數(shù)據(jù)處理層提供的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的抽取、校驗(yàn)、治理等，形成中心數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)，為平臺分析提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)源?；A(chǔ)組件由一系列服務(wù)組成，主要完成基礎(chǔ)功能的服務(wù)，與業(yè)務(wù)模塊沒有關(guān)系，通過其接口完成其數(shù)據(jù)服務(wù)的持久化，該層也是調(diào)用基礎(chǔ)設(shè)施的入口，其余各層禁止使用基礎(chǔ)設(shè)施提供的接口。業(yè)務(wù)邏輯層只關(guān)心業(yè)務(wù)邏輯，通調(diào)用基礎(chǔ)組件提供的服務(wù)完成業(yè)務(wù)邏輯的整合，本項(xiàng)目用JavaBean來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯層功能。展現(xiàn)層主要完成用戶交互功能。數(shù)據(jù)的展示主要使用JSP生成HTML頁面，一些特殊的操作和頁面效果通過Java Script完成，用CSS來規(guī)范頁面樣式。向服務(wù)器提交的數(shù)據(jù)提交到后臺的Action類進(jìn)行處理，部分功能通過AJAX方式提交以提高用戶界面友好性。

2 應(yīng)用架構(gòu)

該平臺橫向集成各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，其中涉及眾多數(shù)據(jù)抽取[3]工作，主要完成基于大數(shù)據(jù)分析的廉政風(fēng)險防控管理，主要包括：基礎(chǔ)管理、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)匯總、預(yù)警處理、對比排名等五大功能模塊。

圖2 應(yīng)用架構(gòu)圖Fig.2 Application Architecture Diagram

3 核心技術(shù)

3.1 風(fēng)險指數(shù)

該平臺第一次引入了風(fēng)險指數(shù)的概念，評價一個預(yù)警周期內(nèi)風(fēng)險點(diǎn)風(fēng)險程度的度量值，預(yù)警周期主要為月度、季度；風(fēng)險點(diǎn)層級定義為風(fēng)險防控大類（五防）、風(fēng)險點(diǎn)、監(jiān)測點(diǎn)、監(jiān)測指標(biāo)（風(fēng)險指標(biāo)）四個層級；風(fēng)險指數(shù)越大表示風(fēng)險程度越高；通過設(shè)定風(fēng)險指數(shù)的額定值劃分預(yù)警閾值，依據(jù)防控手冊，通過黃色、紅色兩個預(yù)警區(qū)來確定一個單位的廉政風(fēng)險程度。

圖3 風(fēng)險指標(biāo)層級Fig.3 Risk index hierarchy

對風(fēng)險防控大類、監(jiān)測指標(biāo)、檢測點(diǎn)、風(fēng)險點(diǎn)，按照一定的數(shù)據(jù)歸集算法[4]，逐級歸集，并按照檢測周期及各種口徑進(jìn)行全方位的匯總，形成各類數(shù)據(jù)臺帳。由于各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的格式不同，業(yè)務(wù)系統(tǒng)流程中的關(guān)鍵和風(fēng)險節(jié)點(diǎn)也有較大區(qū)別，利用靈活分析指標(biāo)定義，通過統(tǒng)一的歸集規(guī)則定義，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的分析邏輯[5-6],達(dá)到對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的無限擴(kuò)展和延升。

3.2 差異化分析模型

對于數(shù)據(jù)的意義不完全明確，異常判定規(guī)則不明晰的情況，完全通過數(shù)學(xué)分析的辦法，分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律來判斷疑似異常數(shù)據(jù)，一方面為紀(jì)檢工作提供有益的參考；另一方面可以為我們尋找明晰的判定規(guī)則提供幫助。

該分析模型[7-8]以客觀的原始數(shù)據(jù)列為輸入點(diǎn)，通過各種算法的綜合分析，形成數(shù)據(jù)的差異化分組，通過與業(yè)務(wù)邏輯的結(jié)合，發(fā)現(xiàn)其廉政風(fēng)險。

該模型集成了以下算法：

1）變異系數(shù)（CV）算法

通過引入變異系數(shù)，分析數(shù)據(jù)之間的差異率，從而發(fā)現(xiàn)可能存在的廉政隱患，具體算法如下：

a. 假設(shè)一組數(shù)據(jù)xi( i為1到n的正整數(shù))

b. 計(jì)算平均值 m

c. 計(jì)算方差 s2

d. 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差(即方差的算術(shù)平方根)

e. 計(jì)算變異系數(shù) CV

2）正態(tài)分布

圖4 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線Fig.4 Standard Normal Curve

d. 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差見公式（3）

e. 計(jì)算分位值：

f. 若滿足個，且滿足的數(shù)有n0.68個，則表示滿足正態(tài)分布，其分位點(diǎn)為；否則，不滿足正態(tài)分布。

3）K均值算法

a. 初始化

輸入為N個升序排列的樣本，記為D1，D2，…Dn;

K ＝ 5；即設(shè)定五個聚類中心[9]。

b. 迭代

從樣本中依次選取樣本Di，分別計(jì)算和每個聚類中心的距離，并把樣本重新歸入距離最小的聚類中心中；

重新計(jì)算各聚類的中心向量；

重復(fù)前兩步直至樣本全部取完；

保存當(dāng)前迭代的各聚類中心向量值；

返回第一步，開始下一次迭代；

比較本次迭代后各聚類中心向量值和上次迭代的相應(yīng)向量值，如果全部相等，則算法收斂，迭代結(jié)束；如果不完全相等，則繼續(xù)迭代。

c. 返回

返回所有樣本的聚類編號。

4 結(jié)束語

面向大數(shù)據(jù)的廉政防控平臺主要是利用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)實(shí)時采集主要業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息，通過分析業(yè)務(wù)系統(tǒng)流程[10]中的關(guān)鍵和風(fēng)險節(jié)點(diǎn)，設(shè)置預(yù)警規(guī)則。當(dāng)出現(xiàn)可能存在的違規(guī)違紀(jì)行為時，系統(tǒng)會自動發(fā)出警告，提醒相關(guān)部門和監(jiān)察機(jī)關(guān)進(jìn)行處理，進(jìn)而進(jìn)行預(yù)警。

預(yù)警主要有三個特點(diǎn)。實(shí)時預(yù)警，即風(fēng)險參數(shù)事先預(yù)定，預(yù)警數(shù)據(jù)定時提示，異常情況及時處置；在采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)對業(yè)務(wù)行為實(shí)現(xiàn)自動監(jiān)控，并及時發(fā)現(xiàn)問題，實(shí)現(xiàn)事先、事中提醒相關(guān)部門和人員；主動預(yù)警，即通過對主要業(yè)務(wù)進(jìn)行全面分析，設(shè)定預(yù)警規(guī)則，主動發(fā)現(xiàn)問題，實(shí)現(xiàn)由被動監(jiān)督向主動監(jiān)督的轉(zhuǎn)變；個體預(yù)警與整體防控相結(jié)合，即預(yù)警信息產(chǎn)生后，系統(tǒng)會根據(jù)情況的不同進(jìn)行反饋。既對個人違紀(jì)違規(guī)情況進(jìn)行監(jiān)督預(yù)警，又通過對個體問題的剖析，發(fā)現(xiàn)傾向性、苗頭性問題，對反腐倡廉形勢作出判斷，從整體上進(jìn)行警示提醒。

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