蔣霽帆

在信息和科技化高度發(fā)達(dá)的今天，信息科技程度的高低已經(jīng)成為衡量一個(gè)國(guó)家綜合國(guó)力強(qiáng)弱的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。而大數(shù)據(jù)作為信息化時(shí)代重要的產(chǎn)物，影響著一個(gè)國(guó)家的軍事、政治、文化和人民的物質(zhì)生活。有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有很多種分類，而不同的煤礦的挖掘成本又不一樣。與挖礦類似，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”。價(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對(duì)于很多行業(yè)而言，怎樣去更好地利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。

一、大數(shù)據(jù)在當(dāng)今社會(huì)的應(yīng)用和重要性

（一）大數(shù)據(jù)工作在當(dāng)今社會(huì)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應(yīng)用價(jià)值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合，正快速發(fā)展為對(duì)數(shù)據(jù)巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值、提升新能力的新一代信息計(jì)算和服務(wù)業(yè)態(tài)?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》其中第二十七章“實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”提出：把大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，全面實(shí)施促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)，加快推動(dòng)數(shù)據(jù)資源共享開放和開發(fā)應(yīng)用，助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和社會(huì)治理創(chuàng)新。具體包括：加快政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享、促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展等。這體現(xiàn)了國(guó)家對(duì)于大數(shù)據(jù)建設(shè)的持續(xù)關(guān)注。

無獨(dú)有偶，為了響應(yīng)國(guó)家“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)跨界融合、提振經(jīng)濟(jì)，由上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟、chinahadoop 大數(shù)據(jù)研究網(wǎng)策劃并發(fā)起2016 中國(guó)（上海）數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會(huì)，旨在探討如何借“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略東風(fēng)，推動(dòng)華東乃至全國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的結(jié)合發(fā)展，融合創(chuàng)新，促進(jìn)整個(gè)行業(yè)持續(xù)、健康、快速發(fā)展，啟動(dòng)新一輪經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之門。通過專業(yè)化的市場(chǎng)運(yùn)作和全方位的資源整合，打造和呈現(xiàn)中國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用與創(chuàng)新領(lǐng)域頂級(jí)盛會(huì)，大力促進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)及大數(shù)據(jù)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力與影響力進(jìn)一步提升。2017 年12月，習(xí)近平總書記在主持中共中央政治局第二次集體學(xué)習(xí)時(shí)明確提出了“大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段”這一重要論斷。同時(shí)2018 年政府工作報(bào)告指出，要實(shí)施大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)，加快制定大數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)劃，加快建立和完善全社會(huì)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，統(tǒng)一規(guī)劃和建設(shè)全國(guó)開放共享的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，深度開發(fā)大數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用百花齊放，為數(shù)字中國(guó)和智慧社會(huì)建設(shè)提供強(qiáng)大支撐。

（二）大數(shù)據(jù)的重要性

大數(shù)據(jù)是數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)的核心驅(qū)動(dòng)力之一，全國(guó)人大代表?xiàng)罱茉诮ㄗh中表示，數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)等是我國(guó)對(duì)未來經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的美好愿景，十九大報(bào)告已將其列為“建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家”的重要組成部分，它們均離不開大數(shù)據(jù)的發(fā)展和應(yīng)用。

首先是經(jīng)濟(jì)社會(huì)的數(shù)字化，通過“數(shù)字孿生（Digital Twin）”技術(shù)，將硬件設(shè)施轉(zhuǎn)化為可度量的數(shù)字、數(shù)據(jù)，為后續(xù)的實(shí)時(shí)感知、分析和控制奠定基礎(chǔ)；其次是經(jīng)濟(jì)社會(huì)的網(wǎng)絡(luò)化，通過泛在網(wǎng)絡(luò)，將分布在不同區(qū)域的現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)生活互聯(lián)起來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享；再次是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的智能化，在萬物互聯(lián)的基礎(chǔ)上，生產(chǎn)、消費(fèi)和社會(huì)治理等領(lǐng)域廣泛采用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自優(yōu)化；最后是經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行的協(xié)同化，通過開放、透明的機(jī)制，實(shí)現(xiàn)各環(huán)節(jié)、各流程運(yùn)行更加順暢。

以智慧社會(huì)建設(shè)中的智慧交通為例，通過道路、車輛、人員、天氣、交通管理等數(shù)據(jù)的全面感知和聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)交通指揮、路段收費(fèi)、事故處理的高度協(xié)同和智能。與以往的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相比，數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)等更加強(qiáng)調(diào)信息基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源的共建共享，必須從更高層面出發(fā)，強(qiáng)化上下一盤棋的大局觀和系統(tǒng)思維，統(tǒng)籌規(guī)劃，協(xié)同推進(jìn)。

大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要性主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是未來的經(jīng)濟(jì)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)。未來的社會(huì)是數(shù)據(jù)社會(huì)，大數(shù)據(jù)將成為繼能源和材料之后的又一戰(zhàn)略性資源。有預(yù)測(cè)表明，2020 年我國(guó)數(shù)據(jù)總量將達(dá)到8.4ZB，占全球數(shù)據(jù)總量的24%，成為數(shù)據(jù)第一大國(guó)。二是大數(shù)據(jù)將大幅提升經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展效率、降低運(yùn)行成本。如工業(yè)大數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、交通物流大數(shù)據(jù)、醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)等廣泛應(yīng)用，能夠優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、提升產(chǎn)品質(zhì)量，降低生產(chǎn)服務(wù)過程中的原材料、人工和交通擁堵等成本。三是大數(shù)據(jù)能提升用戶體驗(yàn)，提高滿意度?！白寯?shù)據(jù)多跑路，讓群眾少跑腿”的智慧政務(wù)、基于圖像大數(shù)據(jù)分析直接“刷臉”的支付認(rèn)證、依托用戶數(shù)據(jù)畫像提供個(gè)性化服務(wù)的智慧家庭等都是用戶體驗(yàn)提升的重要方面。

二、大數(shù)據(jù)在警務(wù)工作中的實(shí)際應(yīng)用

（一）“萬物互聯(lián)”讓安全感倍增

“電動(dòng)自行車丟了能自動(dòng)報(bào)警，如果報(bào)警后找不回，還可以獲得保險(xiǎn)公司1200 元賠償。”這個(gè)消息已經(jīng)在貴州大街小巷傳開了。它背后的黑科技就是大數(shù)據(jù)“物聯(lián)網(wǎng)”！

2017 年，貴州省貴陽市公安局與貴州廣電網(wǎng)絡(luò)共同打造了“萬物互聯(lián)”警務(wù)項(xiàng)目，主要幫助摩托車或電瓶車車主實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛是否被盜。廣大車主只需每年交納50 元的保險(xiǎn)費(fèi)，下載專用APP，注冊(cè)并進(jìn)行預(yù)登記，即可免費(fèi)到附近安裝點(diǎn)安裝RFID芯片。車上裝“車卡”，隨身攜帶“人卡”。

APP 已連接到警方的自動(dòng)報(bào)警平臺(tái)，當(dāng)人車分離到一定界限值，監(jiān)控平臺(tái)就會(huì)自動(dòng)一鍵報(bào)警，車主的手機(jī)就會(huì)接到信息提示，警方也會(huì)向你確認(rèn)車輛是否涉嫌被盜。一旦你確定車輛被盜，警方會(huì)立即追查被盜車輛。如果最終未能找到車子，保險(xiǎn)公司將對(duì)失主賠付1200元。

（二）“智慧公安”筑牢無聲防線

2018 年開局之日，上海市公安局交通管理部門聯(lián)合?？低暱萍脊?，在上海各個(gè)交通復(fù)雜路段安裝智能監(jiān)控?cái)z像頭，并實(shí)現(xiàn)了公安無線網(wǎng)絡(luò)在繁華路段的全部覆蓋，做到360 度無死角實(shí)時(shí)監(jiān)控，利用遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)控制，結(jié)合人工智能，有效解決了高峰路段車輛擁堵的問題。對(duì)每一輛路過監(jiān)控?cái)z像頭的汽車進(jìn)行云端掃描登記，及時(shí)篩查出可疑車輛進(jìn)行查控。

無獨(dú)有偶，面對(duì)外灘群眾人流量大、密集度強(qiáng)的情況，上海警方根據(jù)高科技手段感知獲得的精準(zhǔn)預(yù)警信息，對(duì)南京東路實(shí)施交通管制，并對(duì)外灘江堤部分通道實(shí)施“只下不上”措施。據(jù)統(tǒng)計(jì)，外灘江堤區(qū)域在2018 年跨年當(dāng)天累計(jì)游客突破32萬人次，創(chuàng)近年新高。但由于預(yù)警精準(zhǔn)，預(yù)案充分，一切井然有序。

黃浦區(qū)是上海中心城區(qū)，轄區(qū)內(nèi)南京路、外灘、豫園、新天地、田子坊等旅游熱點(diǎn)區(qū)域眾多，每到重要節(jié)點(diǎn)必然形成大人流聚集，尤其是在游客云集的南京路至外灘區(qū)域，安保工作壓力巨大。近年來，黃浦分局以“智慧公安”建設(shè)為契機(jī)，堅(jiān)持“科技+管理”雙拳出擊，在人群聚集公共場(chǎng)所大客流疏導(dǎo)方面進(jìn)行了積極探索。經(jīng)過幾年實(shí)踐，黃浦分局已經(jīng)建立起較成熟的“客流監(jiān)測(cè)與預(yù)警指揮系統(tǒng)”，基本實(shí)現(xiàn)了對(duì)短期客流趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。同時(shí)，該系統(tǒng)還可以與往年數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，更好地掌握人流變化規(guī)律。在大數(shù)據(jù)提供人流實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和變化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，可以更加準(zhǔn)確地對(duì)安保預(yù)案進(jìn)行調(diào)整和完善，根據(jù)實(shí)際人流情況精確施策，從而實(shí)現(xiàn)了更加科學(xué)、靈活用警。

（三）“微警務(wù)”貼心惠民

“讓數(shù)據(jù)多跑路，讓老百姓少跑腿、不跑腿。”隨著互聯(lián)網(wǎng)全面融入社會(huì)生活的方方面面，南京公安“微警務(wù)”巧用“互聯(lián)網(wǎng)+”，將老百姓日常“最關(guān)心、最直接、最貼心”的26項(xiàng)公安服務(wù)功能，搬到了“掌上”。

據(jù)悉，江蘇省南京公安“微警務(wù)”不僅可以為老百姓辦理新生嬰兒出生登記、居住證、戶口遷移，而且還可提供一鍵報(bào)警、在線辦理簽證、會(huì)見預(yù)約律師、養(yǎng)犬登記等26項(xiàng)服務(wù)?！拔⒕瘎?wù)”也因此化身“手機(jī)里的派出所”“移動(dòng)化的報(bào)警臺(tái)”“網(wǎng)絡(luò)里的簽注官”“E 時(shí)代的看守所”。值得一提的是，“微警務(wù)”也還是“指尖上的交警隊(duì)”。打開“微服務(wù)”，輕微交通事故快處、違法曝光處理、6年年檢標(biāo)志申領(lǐng)、駕駛?cè)擞浄謱W(xué)習(xí)、駕駛證期滿換證、證件號(hào)牌補(bǔ)換、聯(lián)系方式變更和駕駛?cè)四M考試等13類服務(wù)映入眼簾。許多業(yè)務(wù)都不需要到現(xiàn)場(chǎng)排隊(duì)辦理，在線辦理，省時(shí)省力。

目前南京公安“微警務(wù)”在交管、出入境等業(yè)務(wù)模塊還開通“微支付”功能，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)上繳費(fèi)，微端完成訂單式的全流程辦理?！拔⒕瘎?wù)”還將互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用與公安警務(wù)改革深度融合，把與群眾生活緊密相關(guān)的公安內(nèi)外部資源進(jìn)行充分整合，通過數(shù)據(jù)的規(guī)范接入和統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，最大程度地實(shí)現(xiàn)了公安業(yè)務(wù)與政府多部門數(shù)據(jù)的一網(wǎng)融合共享。相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，南京公安“微警務(wù)”依托微信公眾平臺(tái)，引入圖文短訊、視頻直播等多種新媒體傳播模式，展現(xiàn)公安好聲音、彰顯警察好形象，不斷拉近警民關(guān)系。同時(shí)主動(dòng)將社會(huì)創(chuàng)新引入公安改革，鼓勵(lì)有資質(zhì)的合作企業(yè)加盟入駐開放平臺(tái)，創(chuàng)新研發(fā)“群眾需求、公安需要”的新應(yīng)用、新產(chǎn)品，大力推行“微警務(wù)”建設(shè)供給側(cè)改革。

三、公安大數(shù)據(jù)建設(shè)的主要問題

（一）理念不夠清晰，認(rèn)識(shí)有待統(tǒng)一

1.對(duì)公安大數(shù)據(jù)的重大理論問題缺乏系統(tǒng)研究，基本概念和問題認(rèn)識(shí)不清。例如，對(duì)什么是公安大數(shù)據(jù)、怎樣建設(shè)、如何充分發(fā)揮作用等基礎(chǔ)問題還未研究清楚。對(duì)公安大數(shù)據(jù)的理解猶如盲人摸象，各有各的看法，甚至有錯(cuò)誤的認(rèn)識(shí)，這對(duì)公安大數(shù)據(jù)建設(shè)產(chǎn)生了負(fù)面影響。

2.公安大數(shù)據(jù)缺少明確的戰(zhàn)略目標(biāo)和清晰的發(fā)展理念。各地公安機(jī)關(guān)都認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的重要性，但全國(guó)公安大數(shù)據(jù)建設(shè)具體如何布局和定位還不統(tǒng)一，更沒有具體的實(shí)施路線圖。大數(shù)據(jù)建設(shè)呈現(xiàn)出了一定程度的盲目性，亟待更新發(fā)展理念和數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)處理、協(xié)作協(xié)同和管理決策的模式和方法。

3.低水平重復(fù)建設(shè)，無法持續(xù)優(yōu)化。對(duì)各地公安機(jī)關(guān)開展的大數(shù)據(jù)建設(shè)案例與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)缺少系統(tǒng)性總結(jié)和提煉，對(duì)實(shí)踐中出現(xiàn)的問題沒有深入開展研究，各地大數(shù)據(jù)建設(shè)容易在低水平重復(fù)。而全國(guó)公安大數(shù)據(jù)建設(shè)不能在數(shù)據(jù)總量、存儲(chǔ)能力和處理能力等方面形成整體合力，建設(shè)模式無法持續(xù)優(yōu)化，無法形成規(guī)模效應(yīng)。

（二）壁壘未打通，融匯不充分，集約度有待加強(qiáng)

1.數(shù)據(jù)壁壘導(dǎo)致的“信息孤島”現(xiàn)象仍然存在。目前，公安信息網(wǎng)、涉密網(wǎng)、視頻專網(wǎng)等多種網(wǎng)絡(luò)之間仍然存在數(shù)據(jù)共享不充分和業(yè)務(wù)流程銜接不暢的現(xiàn)象；反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙、NGO 管理等新建專題業(yè)務(wù)系統(tǒng)也仍然存在只注重利用系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)資源，而以涉密或業(yè)務(wù)程序等借口而回避自身數(shù)據(jù)資源和業(yè)務(wù)接口的對(duì)外開放和共享問題，形成了新的“單向信息孤島”。同時(shí)，大量數(shù)據(jù)分散在不同的業(yè)務(wù)部門，無法有效共享，形成了極大浪費(fèi)。這當(dāng)中，既有利益格局造成的人為壁壘，也有數(shù)據(jù)安全問題帶來的安全壁壘，還有技術(shù)障礙帶來的技術(shù)壁壘等，需要認(rèn)真研究，加以破解。

2.公安機(jī)關(guān)外部數(shù)據(jù)資源匯聚融合不充分，存在接入目標(biāo)不明確、可實(shí)施性較差等問題。然而各地開展的警務(wù)云、大數(shù)據(jù)工程都強(qiáng)調(diào)外部數(shù)據(jù)資源接入的重要性，但對(duì)于需要接入哪些外部數(shù)據(jù)資源、接入后如何應(yīng)用、服務(wù)哪些目標(biāo)并不十分清楚，從而導(dǎo)致了外部數(shù)據(jù)資源接入混亂、數(shù)據(jù)資源管理成本和處理技術(shù)難度增加等問題，數(shù)據(jù)應(yīng)用成效無法彰顯。

3.各地公安機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)中心建設(shè)是“集中化”而非“集約化”。雖然各地公安機(jī)關(guān)紛紛建立以云計(jì)算技術(shù)為支撐的數(shù)據(jù)中心，但實(shí)際上是各自為戰(zhàn)，在技術(shù)上采用阿里、騰訊、華為等不同廠商的技術(shù)解決方案，互通性存在較大問題，在數(shù)據(jù)信息管理上也沒有實(shí)現(xiàn)真正的統(tǒng)一，無法做到資源的統(tǒng)一調(diào)度，達(dá)不到集約管理、高效運(yùn)用的目標(biāo)。

（三）警務(wù)模式創(chuàng)新不足，決策科學(xué)化、管理精準(zhǔn)化、服務(wù)高效化程度有待優(yōu)化

目前的公安大數(shù)據(jù)運(yùn)用，還沒有按照大數(shù)據(jù)的內(nèi)在要求結(jié)合公安的特點(diǎn)進(jìn)行改造和創(chuàng)新，一些所謂的技術(shù)創(chuàng)新缺乏針對(duì)性，往往只是把系統(tǒng)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新生硬地嫁接到傳統(tǒng)業(yè)務(wù)上。以至前端信息采集、查詢對(duì)比和后臺(tái)數(shù)據(jù)支撐與推送服務(wù)，以及相應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)指導(dǎo)都跟不上基層需求發(fā)展，基層大數(shù)據(jù)實(shí)踐中出現(xiàn)了業(yè)務(wù)與技術(shù)兩張皮現(xiàn)象。這就造成民警既要用傳統(tǒng)的老方法，又要用系統(tǒng)的新方法來開展工作，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效用疊減。然而基層民警應(yīng)用能力普遍不足，同時(shí)也是影響數(shù)據(jù)效用發(fā)揮的重要因素。

（四）人才隊(duì)伍緊缺，統(tǒng)籌能力較弱，組織協(xié)同性差

各地方大數(shù)據(jù)建設(shè)的組織機(jī)構(gòu)力量薄弱，組織乏力，既缺乏業(yè)務(wù)專家，又缺乏技術(shù)專家，很難體現(xiàn)出權(quán)威性，難以形成推動(dòng)大數(shù)據(jù)警務(wù)建設(shè)的整體合力。部分公安機(jī)關(guān)雖然在文件上有統(tǒng)籌引領(lǐng)的規(guī)劃內(nèi)容，但運(yùn)行機(jī)制缺乏協(xié)同性。引領(lǐng)作用無法充分發(fā)揮，統(tǒng)籌引領(lǐng)在實(shí)際工作中缺少有力抓手，沒有把平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)整合、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)放在優(yōu)先建設(shè)的地位并貫徹執(zhí)行。

四、公安機(jī)關(guān)大數(shù)據(jù)建設(shè)的建議

（一）國(guó)外公安大數(shù)據(jù)建設(shè)案例

Palantir 在洛杉磯警局通過技術(shù)與業(yè)務(wù)的深入交流與合作，采用的是Palantir的Gotham平臺(tái)，構(gòu)建了一套洛杉磯警局的語義知識(shí)搜索挖掘平臺(tái)，用于日常的警方業(yè)務(wù)工作中。該平臺(tái)全面整合警情日志文檔、電子表格數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和圖片、錄像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)各類多源異構(gòu)，繁雜的信息進(jìn)行清洗梳理，總結(jié)提煉為八個(gè)關(guān)鍵的信息實(shí)體：人、車、位置、罪案、逮捕、文件、備注與其他。實(shí)體本身還有不同的屬性，不同個(gè)體之間還存在相應(yīng)關(guān)聯(lián)。Palantir 公安大數(shù)據(jù)語義知識(shí)搜索平臺(tái)建立以后，警方就可以通過非常簡(jiǎn)潔的前端搜索頁(yè)面，來搜索指定的各類實(shí)體與線索。

Palantir 的搜索結(jié)果與百度、谷歌等通用搜索引擎完全不一樣，并不完全基于關(guān)鍵詞，而是探索搜索背后的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過Palantir 平臺(tái)，可以快速將各類龐雜的數(shù)據(jù)通過可視化平臺(tái)的形式匯聚到一起，最終我們發(fā)現(xiàn)案犯綜合立體化視圖，其中包括：使用的手機(jī)，入境記錄，逮捕時(shí)開的車，逮捕的案子，同時(shí)涉嫌一起盜竊案，包括已有的兩次審訊記錄。點(diǎn)擊任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)，右邊會(huì)展示其詳細(xì)的屬性與其他實(shí)體的關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，點(diǎn)擊嫌疑車輛，可以展示出該車的歷史所有被抓拍的照片與數(shù)據(jù)。辦案人員同時(shí)可以根據(jù)關(guān)聯(lián)連接一層一層往下挖，并人機(jī)互動(dòng)，補(bǔ)充各種篩選條件，將模糊的破案線索逐步求精，最后極大的提高破案準(zhǔn)確性與效率。

（二）我國(guó)公安大數(shù)據(jù)建設(shè)選型

大數(shù)據(jù)的實(shí)質(zhì)是對(duì)數(shù)據(jù)的管理與開發(fā)利用，與當(dāng)前以信息資源開發(fā)為核心的公安工作具有廣泛的共通性。如何借助大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)公安工作的發(fā)展和變革，技術(shù)選型非常重要。在各個(gè)企業(yè)和組織紛紛助推下，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)呈現(xiàn)百花齊放局面，涵蓋數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、計(jì)算、挖掘、資源調(diào)度等，下面就以最核心的計(jì)算層和存儲(chǔ)層兩個(gè)維度介紹下有關(guān)技術(shù)路線和發(fā)展趨勢(shì)。

1.數(shù)據(jù)處理。簡(jiǎn)而言之，不管對(duì)何種應(yīng)用，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大時(shí)就無法在一臺(tái)服務(wù)器上解決計(jì)算問題，此時(shí)分布式計(jì)算優(yōu)勢(shì)就體現(xiàn)出來，而Hadoop MapReduce 的重要?jiǎng)?chuàng)新便是當(dāng)處理一個(gè)大數(shù)據(jù)集時(shí)會(huì)將其任務(wù)分解并在運(yùn)行的多個(gè)節(jié)點(diǎn)中處理，這種批處理框架常用于離線的復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，如ETL、數(shù)據(jù)挖掘等場(chǎng)景；與Hadoop 的使用硬盤來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)不同，Spark是基于內(nèi)存的迭代計(jì)算框架，適用于需要多次操作特定數(shù)據(jù)集的應(yīng)用場(chǎng)合；而Storm 則是專門針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)類型的流式計(jì)算分析框架，應(yīng)用在低延遲的場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)海量事件的實(shí)時(shí)分析、處理和決策。除此之外，為應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和快速處理以及靈活的業(yè)務(wù)建模需求，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)必將引入分布式架構(gòu)、MPP處理技術(shù)。

2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。上面提到了MapReduce 將任務(wù)分發(fā)到多個(gè)服務(wù)器上處理大數(shù)據(jù)的能力。而對(duì)于分布式計(jì)算，每個(gè)服務(wù)器必須具備對(duì)數(shù)據(jù)的訪問能力，這就是HDFS所起到的作用，HDFS 有著高容錯(cuò)性、高吞吐量的特點(diǎn)，適合大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用。與此同時(shí)，業(yè)內(nèi)也有很多其他范例的文件系統(tǒng)推出，不但能解決了傳統(tǒng)存儲(chǔ)體系結(jié)構(gòu)存在的困難，又能提升存儲(chǔ)利用率和數(shù)據(jù)讀寫機(jī)能，可以替換HDFS作為Hadoop架構(gòu)的底層文件系統(tǒng)/數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。不同的技術(shù)思路各有偏重，由于公安業(yè)務(wù)種類繁多，大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景多樣化，除了建立各類基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)資源庫(kù)之外，還需要做到事前預(yù)測(cè)警務(wù)研判、事中實(shí)時(shí)情報(bào)分析及事后案事件分析，及可視化查詢統(tǒng)計(jì)等，建議公安用戶基于智能融合的大數(shù)據(jù)架構(gòu)構(gòu)建上層應(yīng)用，積極引入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，推動(dòng)公安工作邁入大數(shù)據(jù)發(fā)展階段。

（三）我國(guó)公安大數(shù)據(jù)建設(shè)的建議

大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段，全國(guó)公安機(jī)關(guān)應(yīng)充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，強(qiáng)化警務(wù)流程再造。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流、業(yè)務(wù)流、技術(shù)流、管理流有機(jī)融合，積極構(gòu)建大數(shù)據(jù)支撐，精準(zhǔn)化應(yīng)用的警務(wù)實(shí)戰(zhàn)新機(jī)制。具體應(yīng)在以下幾方面著力：

1.以實(shí)戰(zhàn)為導(dǎo)向，圍繞公安工作需要，明確人才梯隊(duì)規(guī)模和層次，編制人才發(fā)展規(guī)劃。應(yīng)涵蓋規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)維、應(yīng)用等領(lǐng)域，應(yīng)包括通識(shí)人才、應(yīng)用技能人才、技術(shù)人才和專家人才等各個(gè)層次。借鑒互聯(lián)網(wǎng)眾籌、眾包等方式，解決公安實(shí)戰(zhàn)中的數(shù)據(jù)共享、模型算法和戰(zhàn)法應(yīng)用等典型問題，充分發(fā)揮人才的網(wǎng)絡(luò)化規(guī)模應(yīng)用效應(yīng)，使人才“不為所有、但為所用”。

2.創(chuàng)新公安大數(shù)據(jù)人才選拔和使用機(jī)制。善用競(jìng)爭(zhēng)性機(jī)制，通過開展創(chuàng)新大賽和技能競(jìng)賽等活動(dòng)選拔特殊人才，建立相關(guān)人才庫(kù)；善于利用大數(shù)據(jù)環(huán)境，創(chuàng)新使用和評(píng)價(jià)機(jī)制，創(chuàng)建人才協(xié)同協(xié)作平臺(tái)。

3.依托公安院校，積極構(gòu)建實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向的人才培養(yǎng)體系。應(yīng)構(gòu)建大數(shù)據(jù)思維通識(shí)教育課程和教材，利用網(wǎng)上、網(wǎng)下等方式面向全警開展教育培訓(xùn)，普及大數(shù)據(jù)知識(shí)，提高全警整體認(rèn)知和應(yīng)用水平；要針對(duì)急缺或者熱點(diǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方向，開設(shè)短期技能培訓(xùn)班，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的新方向、新技能和新成果；在公安院校開設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)，培養(yǎng)復(fù)合型應(yīng)用技術(shù)人才，尤其應(yīng)盡快開展大數(shù)據(jù)技術(shù)方向的警務(wù)碩士教育，培養(yǎng)公安大數(shù)據(jù)高級(jí)創(chuàng)新人才。利用智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)挖掘分析，實(shí)現(xiàn)智能化高端應(yīng)用，推進(jìn)智慧公安建設(shè)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為戰(zhàn)略資產(chǎn)，但數(shù)據(jù)自身不會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生價(jià)值，只有將算法和計(jì)算能力結(jié)合才能充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值并發(fā)揮效用。智能算法是海量數(shù)據(jù)發(fā)揮效用的直接驅(qū)動(dòng)力，人工智能更是大數(shù)據(jù)發(fā)展的創(chuàng)新引擎。同時(shí)推進(jìn)大數(shù)據(jù)與人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，利用智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)挖掘分析，實(shí)現(xiàn)智能化高端應(yīng)用。

4.提高數(shù)據(jù)深度開發(fā)能力，服務(wù)實(shí)戰(zhàn)。應(yīng)利用知識(shí)圖譜技術(shù)，構(gòu)建全國(guó)實(shí)體及實(shí)體關(guān)系庫(kù)，突破數(shù)據(jù)整合難題。建設(shè)公安知識(shí)圖譜，通過對(duì)公安結(jié)構(gòu)化信息和非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)關(guān)系挖掘。

通過數(shù)據(jù)分析、文本語義分析等，抽取出人、物、地、組織等實(shí)體，并根據(jù)實(shí)體的屬性聯(lián)系、時(shí)空聯(lián)系、語義聯(lián)系、特征聯(lián)系等建立相互的關(guān)系，構(gòu)建一張具有公安特性的多維多層的實(shí)體與實(shí)體、實(shí)體與事件的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

5.構(gòu)建全國(guó)公安大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)并開展智能化應(yīng)用。構(gòu)建物理分布邏輯統(tǒng)一的全國(guó)公安共性大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，開展大規(guī)模協(xié)同協(xié)作的知識(shí)資源管理與開放式共享，并針對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域開展大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用：在戶籍、出入境、交管等民生服務(wù)領(lǐng)域開展自主無人智能系統(tǒng)的警務(wù)應(yīng)用；在反恐處突、偵查破案和指揮調(diào)度等領(lǐng)域開展基于人工智能的預(yù)測(cè)、預(yù)警、預(yù)防、動(dòng)態(tài)管控和精確打擊等應(yīng)用。

6.對(duì)公安大數(shù)據(jù)的智慧應(yīng)用進(jìn)行總體規(guī)劃，編制實(shí)施路線圖并分步啟動(dòng)。建議將規(guī)劃命名為“機(jī)器警察”系列規(guī)劃，對(duì)智能化應(yīng)用總體布局，對(duì)技術(shù)路線、平臺(tái)建設(shè)、主體責(zé)任和配套機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)。按照實(shí)戰(zhàn)需求和技術(shù)成熟度，率先啟動(dòng)“安防警察”計(jì)劃，依托公安院所，通過公安大數(shù)據(jù)和安防大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；疃葘W(xué)習(xí)，培育機(jī)器智能。通過“互利網(wǎng)+安防服務(wù)”的方式，提供“安防警察”問答機(jī)器人。這樣可以全時(shí)空為人民群眾提供基于人工智能的安全咨詢、安全預(yù)警信息和社會(huì)安全指數(shù)預(yù)報(bào)等公安安全服務(wù)內(nèi)容，滿足新時(shí)代人民群眾對(duì)公共安全的新需求。