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随着互联网技术的发展,迎来了公安大数据时代,在不同的场合总听到“物联网”、“云存储”、“互联网+公安”之类的新词。在全国公安大数据应用风生水起、如火如荼的大背景下,冷静地谈一谈当前公安大数据解决方案。
公安大数据重在挖掘。以需求为导向、以问题为导向、以应用为导向。数据大汇集工作仅仅是公安大数据工程中很小的一部分,公安大数据的重心应该着力在数据挖掘上,不断挖掘数据之间的关联性。基于大数据分析技术,实现对海量数据的深度挖掘和应用,通过统计、数学、深度学习等技术把数据分类、聚类、关联、预测,可以管理海量数据中隐藏的数据,对隐藏在数据中难以被发现的内在规则进行梳理,并从中提取潜在的有价值的信息。
公安大数据需要“大前台”。公安大数据的实质就是大应用。我一直认为公安大数据不是炒大锅菜,大数据的分析是建立在熟悉警种业务、摸清某类人行动规律、掌握某类人活动特点的基础上的具有警种特质的分析。简单的信息组合查询在之前“八大库”时代能够起到很好的效果,但是在数据量骤增、数据时空变换的公安大数据时代下,没有大前台作支撑,会把基层民警淹没在公安大数据的海洋中。所以,必须在实战中不断完善大前台;必须在实战中允许前台警种个性化、数据本地化。通过全方面的体系架构,实现从数据汇聚、数据清洗、存储、计算,到数据的碰撞、分析、研判、挖掘,最后到业务应用,形成一体化的统一、高效、便捷的大数据平台。
公安大数据更需要“大后台“。如果按投入比例划分大数据前台操作展示和后台管理维护,笔者认为应该二八分,即应该花费80%投入到“大后台”建设与维护中。数据结构化、数据清洗、数据入库、数据标识、数据强关联与弱关联、用户操作记录分析与报警等等功能都应该在后台建设与维护中不断完善,一个“大前台”必须要有一个“大后台”作支撑。
公安大数据不是公安大采集。在计算机技术应用到公安工作的发展历程中,基层民警总感到无比的痛楚,因为每一次技术变革,都给基层民警带来的是工作量的增加。纸质记录录进电脑,在不同的警种条线系统中录入重复的数据。所以,应着眼于公安工作业务,将业务流转化为数据流。另外,要将信息采集的源头重点放在政企业务系统和互联网公司,实现数据大汇集和大关联。
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