【导言】Hi~大家好，我是巨龙信息的吉祥物小龙人。大家知道吗，在18年12月22日召开的全国公安科技信息化会议，就进一步深化公安大数据战略、扎实做好19年公安科技信息化重点工作进行研究部署。今天小龙人智慧公安课堂给大家带来的是：警务大数据的建设与应用。

会议强调，深入推进大数据智能化建设，责任重大、使命光荣。各地公安机关和各部门、各警种要加快制定完善本地建设规划，加快部省市三级大数据中心建设，加快建设统一的公安大数据平台，深入推进大数据智能化应用，加快推进京津冀及重点地区大数据建设应用，加快建设大数据安全防护体系。

警务大数据的建设与应用，对公安行业是一次技术革命，将成为公安机关应对复杂治安形势、提升公安机关战斗力的重要手段。

对于警务大数据的建设与应用的理解，今天就听小龙人给你讲一讲。

警务大数据的建设与应用

一、要建立的管理机制

用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新。

二、总体目标：

1、突破性地分析社会治安形势

2、科学指导公安打防控工作

3、提前预防和制止违法犯罪行为

4、提高公安行业的整体水平

建设警务大数据必须兼顾好的五个方面

一、“人”是灵魂

“人”是警务大数据战略的灵魂，也是数据的建设和使用者,具体化就是要注重对三种“专业人员”的培养。

警务大数据战略需要的三种“专业人员”

1）专业建设和维护人员

参与警务大数据的规划与设计，提出公安的专业需求和要求，并对硬件设备和系统进行管理的技术人员。

2）专业研判人员

熟悉公安业务各类数据的结构和逻辑关系、业务关系，基于大数据技术开展的相关应用贴合业务、贴近实战，建立的相关数据分析模型人才。

3）专业指挥人员

深度理解专业研判人员提交的研判结果，结合当前实际情况，将之转化为具体的公安业务指令，指导基层公安机关根据研判结果开展有针对性的工作。

具备了这三类专业人员，警务大数据才可以发挥出其应有的效能和作用。

二、“云”是基础

“云”即警务云的建设，是指利用云计算、云存储、大数据处理技术等技术手段实现对警务数据的存储和处理。警务云的建设是警务大数据的物质基础，必须在建设好警务云的基础上再谈警务大数据的建设。

当前公安信息化存在的瓶颈问题

1）如何对大数据进行存储与管理；

2）如何处理海量警务数据。

云计算技术关键点

1）集群化

2）虚拟化

3）分布式存储

4）分布式运算

5）流式数据处理

有了云存储，才有足够的空间存储海量警务数据；有了云计算，才有能力处理海量警务数据，充分发挥大数据的效能。

三、“数”是关键

“数”就是各类信息数据，是构成大数据的关键

随着物联网技术和视频图像智能识别技术的发展，警用感知网建设逐步成为警务大数据应用的数据来源重点和方向。

通过感知网内的前端设备采集到的图像、视频数据，通过后端的图像智能识别技术，将体量巨大的图像、视频类数据结构化浓缩为某一特征码（生物特征、运动特征、车辆特征），甚至直接通过智能前端视频设备在采集视频的同时将视频结构化数据回传，结合手机动态信息、各类终端位置信息，与各类实名背景数据、动态数据、案件数据以及轨迹数据本身进行交叉比对分析，为打击破案、预警防范提供支撑服务。

建设警务大数据，在数据采集和数据治理过程中必须解决的问题

破除壁垒，消灭孤岛

由于数据来自于各种不同的网络和系统，通过管理制度等手段，在确保安全的前提下解决好网络壁垒和信息孤岛的难题，明确公安机关采集各类数据的合法性与必要性，对理顺警务大数据的数据来源，具有重大意义。

数据标准，统一建立

数据标准是数据共享的基础和前提，对公安结构化数据和非结构化数据的采集、存储、整合、计算、应用和管理，实现公安内部数据整合共享。

数据治理，贯穿始终

数据治理应该贯穿数据生命周期的各个环节。通过规范化的汇集整合，注册数据资源，依据数据元资源库，建立数据资源与数据元之间的关联，对这些数据资源进行编目，发布，构建对数据效用的评估和反馈机制，形成数据管理的闭环。

四、“用”是目的

警务大数据应用建设必须基于业务驱动。应用是建设警务大数据的目的，是体现大数据价值的重要环节。

警务大数据服务五个公安业务领域

1）国家安全

2）打击罪犯

3）治安防控

4）行政管理服务

5）内部管理

应用系统建设基本原则

1）服务基层

2）满足实战

3）系统具备灵活性

4）操作简单便捷

5）系统处理性能高

大数据应用在公安工作中发挥价值的重要条件

1、找准目标

明确警务大数据能够为公安工作提供哪些数据辅助指挥、决策；

2、深度分析研判

深刻洞察，善于从海量数据中发现知识，结合公安工作实际需求，转化成为有用信息，从而为公安决策提供依据；

3、建设平台

构建大数据平台，开展大数据应用建设。开展数据建模、比对碰撞、线索筛查，深度挖掘数据资源效能，结合人工智能算法，实现面向事前的犯罪预测、预警能力，让大数据应用在公安重点工作中发挥真正价值；

4、完善机制

梳理当前警务业务机制，开展警务机制创新、改革，建立与警务大数据应用向匹配的业务机制体系。

五、“安”是保障

安全是整个大数据系统正常运行的基本保障，必须加以重视。

安全问题要考虑的三个方面

数据安全

海量数据是大数据的重要特征，如何保证这些海量数据的安全，是大数据安全要考虑的首要问题。

具体措施：

1）通过加强数据安全管理，确保数据导入、存放、导出的端到端安全。建立数据容灾备份，保护核心数据资产；

2）优化数据权限分配机制，建立临时权限申请分配流程，确保在安全可控的前提下，提升公安内部数据获取、流转和使用的效率；

3）通过大数据日志安全审计等方式，对数据使用进行有效监管，防范违规使用。

网络安全

大数据、云技术离不开网络。不论是公安局域网、视频专网或是互联网，网络安全是永恒的、不可忽视的主题。

具体措施：

做好充分的网络安全措施，有效防止黑客入侵、病毒攻击和窃取数据等事件的发生。

设备安全

涉及到警务大数据的服务器、存储、机房、供电、空调及附属设施等硬件的安全也是需要注意的方面。

具体措施：

在防雷、防火、运行环境等方面必须达到足够的安全级别，以保证设备的正常运转。

巨龙公安大数据工程

巨龙公安大数据工程可构建支撑大数据分析需要的高质量数据资产；实现数据从资产化管理跳跃到知识化管理，降低大数据的使用门槛；为智能化分析及应用提供数据支撑，让数据创建应用的业务价值。

巨龙公安大数据工程包括如下六个方面：

1）数据接入  2）数据处理  3）数据治理  4）数据组织  5）数据服务  6）工程化服务

方案特点

1）为部机关各警种部门、各省市公安机关或政府其他部门的数据抽取汇聚提供接口通道，满足多源异构的数据接入需求，实现全域数据接入；

2）建立标准化的数据处理流程，为公安大数据的融合建库提供支撑；

3）满足全程掌控的数据治理需求，为公安大数据监测管理提供支撑；

4）建设多源集成、融合建库的数据组织模式，构建逻辑一体的大数据资源池；

5）分类建设多渠道、多维度的数据服务模式，为公安大数据的交换共享提供支撑；

6）可视化展现大数据治理成果，帮助用户更好地掌握数据资产情况、数据质量情况、数据知识化及数据服务情况。

结 语

通过警务大数据的建设与应用，能提高决策水平、工作效能；可减轻民警劳动强度、使得一线民警在工作过程中能够按需得到信息、知识的支撑；实现主动防控、准确预警、精确打击，提高服务质量、群众安全感和满意度。警务大数据的建设与应用对公安工作将会产生前所未有的促进作用，为未来的公安工作展现了一个美好的愿景。