大數據在偵查中的應用

⑴ 、大數據時代,偵查人員應具備什麼樣的職業素養偵查手段和方法有了 哪些變化

偵查人員不僅要有較高的調取證據的能力，還應不斷提升審查證據的能力和及時補正證據的能力。一方面，在案件偵查終結前，偵查人員要「回頭看」，對案件偵查行為的程序方面和實體方面進行全面的自我檢查。

對各類法律文書、證據材料等進行檢查，如檢查法律手續是否完備、法律文書是否按照要求填寫、訊（詢問）筆錄簽名是否齊全，偵查過程中犯罪嫌疑人、證人的各類權利義務是否均已告知，調取的書證等材料是否說明來源等。

在社會轉型與科技發展的雙重影響下，傳統犯罪在大數據時代有了新的表現形式，如訂單式犯罪、網路化銷贓。其次，大數據時代下，移動支付、互聯網金融、無人機信息採集、手機後台軌跡追蹤等融入人們的日常生活，使得「非武力對抗」的非傳統安全威脅日趨多元。

再次，虛擬空間的隱蔽性使犯罪低投入高回報的剪刀差現象進一步加大，網路新型犯罪成為新的「犯罪藍海」，犯罪率居高不下。

(1)大數據在偵查中的應用擴展閱讀

偵查人員主要職責：依法採取各種I手段和強制措施對犯罪事件進行公開或秘密的專門'調查、收集、審査證據，揭露犯罪事實，證實犯罪人，為起訴和審判作準備。

依法可以採取勘驗、檢査、偵查實驗、訊問、詢問、搜查、扣押、查封、鑒定、通緝等偵查手段和拘傳、取保候審、監視居住、拘留、逮捕等強制措施。

如果具有法定迴避理由，應自行迴避；當事人及其法定代理人也有權要求其迴避；但在作出迴避決定之前，不能停止對案件的偵査。違反法律規定，對人犯刑訊逼供或徇私舞弊，情節嚴重，構成犯罪的，要負刑事責任。

⑵ 大數據的應用場景都有啥

大數據應用場景有城市管理，電信，金融

電視

數字化醫療，石油化工，農林水務，工業自動化，公共安全，偵查，定位，監控，評估，電子支付，風險控制，交易，訂單，跟蹤，識別，消防，定位，調度，設備，安全，節能。

物流行業 生物醫學 體育 娛樂 城市管理 安全領域 智能家居 金融行業

⑶ 民警用大數據思維偵破套路貸案，大數據對於偵破案件有哪些作用

民警用大數據思維偵破套路貸案，打擊罪犯的“名偵探柯南”

賀警官是蘭州市公安局刑警，2020年被評為蘭州市優秀人民警察。從警27年來共參與偵破案件1000餘起、抓捕犯罪嫌疑人1500餘人。賀警官曾利用大數據思維帶領大家偵破“2·12”特大套路貸專案等案件，推動了打擊信息領域犯罪的立法進程，可謂是打擊罪犯的“名偵探柯南”。

⑷ 大數據與偵查模式變革研究(1)

大數據與偵查模式變革研究(1)_數據分析師培訓

大數據在西方廣泛應用於總統選舉預測、商業營銷、疾病預防、金融分析、教育變革，也運用於社會監控和預測、治安管理、恐怖主義打擊等等方面。

運用大量數據進行犯罪偵查和控制始於1994年紐約市的警察部門啟用的一個新的治安信息管理系統，即CompStat(Computer Statistics的縮寫)。CompStat是通過比較數據統計報告為基礎來確定警力資源分配、犯罪預防和打擊對策[5]。大數據時代的到來，西方更是著力建構大數據驅動的犯罪偵查和控制體系。大數據驅動犯罪偵查和控制體系利用大數據幫助警察分析歷史案件、發現犯罪趨勢和犯罪模式；通過分析城市數據源和社交網路數據，預測犯罪；利用大數據，優化警力資源分配，從而提高社會和公眾安全水平[6]。大數據已使犯罪偵查和控制模式發生根本性變革，利用大數據提升犯罪偵查和控制能力是未來的發展方向。

公安部部長郭聲琨強調要大力加強大數據時代提升維護公共安全和服務人民群眾的能力和水平[7]。我國各級公安機關已開始有意識運用大數據推動犯罪偵查和控制。然而大數據不僅是一個技術問題，也帶來了偵查理念、方式、機制的變革。我國學界的研究集中在大數據技術應用研究，對大數據帶來的偵查理念、方式、機制的變革的研究偏少，也不夠深入，迫切需要更為系統的、深入的研究。

一、復雜的犯罪態勢與大數據時代犯罪的數據化生態

當下，犯罪呈現出更加嚴峻和復雜的態勢。首先是犯罪總量大，犯罪率逐年上升。據統計，僅2012年公安機關刑事案件立案的案件數為6551440起，檢察機關批捕、決定逮捕犯罪嫌疑人的案件數為680539，人數為986056[8]。近二十多年來，中國犯罪率呈逐年上升趨勢，刑事案件立案數平均每年增長22％以上，超過了全國GDP的增長。①其次是犯罪智能化。犯罪是一種社會存在，科學的發展滲透到犯罪的方方面面，提升了其能力和危害程度。這表現為兩個方面：一是運用科學思維實施的犯罪，主要表現為犯罪思維嚴密，犯罪前經過周密部署和策劃，犯罪過程滲透著科學思維和謀略。二是利用科學技術實施的犯罪，突出表現為數字化犯罪。以利用網路犯罪為例，2012年，全國公安機關累計破獲涉網違法犯罪案件11.8萬余起，抓獲犯罪嫌疑人21.6萬餘人。據賽門鐵克公司2012年9月發布的諾頓安全報告估算，2011年7月至2012年7月，中國有超過2.57億人成為網路違法犯罪的受害者。網路違法犯罪所造成的直接經濟損失達2890億元人民幣，受害者人均蒙受的直接經濟損失約1200元人民幣[9]。第三，犯罪時空的復雜性。現代科技的發展，使得犯罪時間非線性，犯罪空間缺席性，時空組合的多維、多樣化和任意性[10]。第四，案件因果聯系復雜。相對於傳統的靜態、單一社會來說，現代社會是一個動態、復雜社會。在動態、復雜社會中，因果聯系具有非線性、偶合性、多因性、斷裂性，犯罪的因果聯系往往難以確定。

計算機及網路技術的發展，使得當下社會已經進入了大數據時代。大數據時代首先是數據記錄時代。在數據記錄時代，數據記錄成為默認模式[11]，人類社會處在被無所不在各種各樣感測器和微處理器構成「萬維觸角」的數據網路記錄之下，手機、網路、監控探頭、射頻技術等等無所不在地記錄著我們的行為乃至我們的思想。「早上出門，電梯的攝像頭記錄著我們的出行時間；開車上班，道路的攝像頭記錄著我們的位置和車速；工作期間，網頁記錄著我們的瀏覽習慣和搜索記錄，電話記錄著我們的聯網對象和通話時長；下班回家，購物記錄界定著我們的職業身份、家庭背景甚至性格特徵，電視機頂盒記錄著我們的收視習慣和價值品位……」[12]「在數字世界裡，我們都會留下電子『腳印』或電子『指紋』。」[13]20「我們正處於一種不斷變化卻日趨緊密的被監視狀態中。事實上，現在我們的一舉一動都能在某個資料庫中找到線索。」[14]12

狡猾的犯罪者能有例外而成為「數據隱士」嗎?要成為「數據隱士」，意味著你要完全脫離現代社會系統，不僅不能使用數字化產品，還要完全意義上不食「人間煙火」。因為現代社會幾乎被數據化了，一旦你與現代社會系統進行交換，就很有可能被數據捕捉和記錄。然而，這並不是說犯罪者的具體犯罪的任何要素或片段如犯罪時間、犯罪空間、犯罪行為、犯罪工具等等都會直接且完整無缺被數據記錄和儲存；而是說犯罪者隱藏的犯罪信息總是被相關的海量數據從不同的側面記錄著，即便是某些甚至是主要或關鍵的犯罪要素或片段缺失，也可以通過不同側面相關海量數據聯接、分析，拼接或描畫出犯罪過程。因此，在大數據時代，不要說數字化犯罪，即使傳統手段的犯罪，都可以說落入了一種「天網恢恢，疏而不漏」的網路記錄和存儲體系，數據化就是當下犯罪的現實生態。

二、大數據驅動的偵查模式是時代的必然選擇

模式指經過提煉和抽象的標准樣式。偵查模式反映了偵查要素的結構關系和運行邏輯。偵查模式可以按照不同的標准進行分類。學界按照偵查是否運用信息科技手段，把偵查模式分為傳統的偵查模式、信息主導偵查模式。然而，如果從資訊理論的視角來看，傳統偵查模式與信息主導偵查模式的本質區別不是是否運用信息，而是信息記錄、存儲、提取以及分析方式上的根本差別。按照偵查所能運用信息的記錄、存儲、提取以及分析方式，可以把偵查模式劃分為傳統偵查模式、業務信息主導的偵查模式和大數據驅動的偵查模式。學界一般將業務信息主導的偵查模式和大數據驅動的偵查模式合稱為信息主導偵查模式，但兩者之間不僅是發展階段上的差異(大數據驅動的偵查模式是在業務信息主導偵查的基礎上發展起來的)，而且在信息類型、信息提取和研判方式上也有根本差異，最重要的是由此差異而帶來偵查理念、特徵和機制上的根本變革。

傳統偵查模式是在信息存儲、提取和分析上幾乎沒有什麼科技含量的模式。傳統社會，人類對信息的記錄和存儲方式主要是人的大腦和書寫體系(傳統社會由於信息記錄的需要發展出一整套書寫體系，由此而產生了許許多多按時間匯集的分門別類的書寫檔案庫)。對於犯罪的信息記錄來說，除了大腦和書寫檔案外，犯罪現場也以物質交換的形式記錄著犯罪信息。因此，傳統的偵查主要手段是調查訪問(對大腦儲存的信息提取)、書寫檔案的查詢。②人腦信息的存儲和提取的特點是：分散在不同的人身上；信息的准確性差，受到外在環境和信息儲存者自身感受能力、記憶能力等影響；信息缺乏穩定性，信息量和准確性隨著時間變化而衰減；信息能否提取以及提取的質量，首先取決於能否找到儲存信息的人，其次取決於偵查人員的詢問技術(經驗)、被詢問人表達能力、情緒、配合態度等等多種因素。書寫檔案記錄信息的優點是准確性高、穩定性強，但其有兩個重大缺陷：一是提取困難。人們要找到其中一點有用信息，就得把所有的資料翻閱一遍；盡管後來建立了圖書館式的目錄索引，但查找起來依然耗時費力。二是不能提供直接的犯罪信息。書寫檔案不可能是犯罪的實時記錄，只可能是犯罪破獲後一種事後登記，因此這種檔案對於需要破獲的犯罪來說，不能提供直接的犯罪信息。傳統偵查的信息分析研判主要依靠偵查人員的經驗，有經驗的偵查人員往往成為是否破案的關鍵。總之，這種模式科技含量低、粗放型特徵突出，能否破案主要取決於偵查人員的經驗和投入的人力多少，不僅如此，還取決於偵查人員的運氣。這對於傳統靜態、單一的社會及其犯罪也許能夠適應，而與動態、復雜的社會及其犯罪幾乎完全不匹配。

業務信息主導偵查模式是在信息技術引領下的以業務信息存儲、提取和研判為基礎的偵查模式。隨著信息技術的發展，各種各樣信息記錄和存儲設備被廣泛使用。信息記錄和存儲不再完全依賴人腦和書寫檔案，而是電子化的記錄，存儲設備成為人類記錄和存儲信息的主要方式。這些設備代替人腦和書寫檔案實時記錄著人類的行為，也記錄了犯罪行為。所記錄和存儲的信息從來源和存儲分布來看，形成於不同的業務經營並分布儲存在不同的業務信息庫中，如商家記錄和存儲人們的消費信息、銀行記錄和存儲了人們的金融交易信息、醫院記錄病人信息等等。這些信息庫缺乏整合，相互之間形成信息孤島，信息冗餘和信息孤島成為信息存在的基本生態。就業務信息主導偵查模式來說，其主要特徵是：一是偵查部門依賴於公安平台所累積的結構化的資料庫主要用於人、事、物的核查、比對，實時犯罪信息仍然主要依靠人工採集。二是信息提取依然困難。不可否認，相比傳統偵查模式，業務信息主導的偵查模式針對公安機關所累積結構化信息來說，確實大大提高了查詢、比對效率，但是面對越來越多地被累積的不同來源、不同結構的數據，尤其是大量的半結構化和非結構化數據，既缺乏數據整合的技術和機制，也缺乏信息提取的技術手段。結構化數據是先有模型後有數據，大多具有事後登記的性質(也有少量的實時記錄的數據如旅館住宿等)，很難有實時犯罪行為記錄信息，其主要價值在於對人、事、物的核查；而正是不同來源的半結構化、非結構化數據中實時記錄了犯罪的「蛛絲馬跡」。三是信息分析、研判仍然主要依靠偵查人員的經驗。業務信息系統主要用於簡單的查詢、比對，但是不能進行智能化的演算法分析。總的來說，這種偵查模式面對當下的犯罪態勢，尤其是流動性犯罪、數字化犯罪等，難有成效。

大數據驅動偵查模式是建立在大數據和雲計算平台的基礎上，是大數據時代的信息主導偵查模式的升級換代。在大數據時代，大數據驅動的偵查模式是一種時代的必然選擇，這不僅在於復雜的犯罪態勢及其數據化生態，更在於大數據技術使得這種選擇成為現實。

首先，犯罪的數據化生態是大數據驅動偵查模式的現實基礎。面對當下復雜的犯罪態勢，人們似乎有點不知所措。犯罪的控制某種程度上是一種偵查技術對犯罪技術保持優勢。然而現代性的發展使犯罪者具有更強的匿名性、流動性等，從而一度打破了公安機關曾經具有的優勢，這也是如今犯罪爆發性增長的原因之一。然而犯罪作為一種社會存在，當社會成就犯罪條件時，也會給人類提供製約其的機會。犯罪的數據化生態根本改變了犯罪信息的記錄和存儲方式，極大擴大了「社會記憶」，大數據技術將徹底改變偵查技術與犯罪技術之間的對比關系。因此，我們必須改換傳統的偵查模式，採用大數據驅動偵查模式以控制犯罪和打擊犯罪。

其次，在大數據時代，偵查所面對和所能處理的數據不再是小數據，而是大數據。如今，偵查所面對和所能處理的數據具有體量大、類型多、價值密度低的特徵。「池塘」和「大海」最容易發現的區別就是規模[15]。過去偵查，即使是業務信息主導偵查階段，所面對或所能處理的數據量相當於「池塘」，而與此相對照，現代偵查所面對和能處理的數據量則是「大海」。不僅如此，現代偵查所面對的則是數據的多樣性：從結構上看，不僅有結構化數據，還有大量半結構化和非結構化數據；從數據類型看，有業務數據、用戶原創數據、感測器感知數據；從數據表現形式看，有文字、圖片、音頻、視頻、鏈接等；從犯罪案件構成角度看，有人及其關系、行為、物、時間、空間和主觀意圖數據。數據的價值密度低。在巨量的數據中，有關犯罪數據混雜其間，僅僅是其中小小的「浪花」，但其彌足珍貴。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒[16]。

第三，大數據技術能從海量的數據中對犯罪信息進行提取、分析研判以及預測未來。大數據是其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、處理的數據。而以雲計算為依託的大數據技術可以突破常規技術成本和時限的要求。具體來說，其一，大數據技術能適時提取和分析處理多結構多源數據，尤其是半結構和非結構化的數據，能夠從海量的、雜亂無章的數據中抽取出大量的與犯罪相關的細節、點滴片斷、不同側面數據、信息，並且能把「數據聯系起來、信息點連接起來、片斷串聯起來」[13]29-30，從而能將表面看來毫無意義、互不關聯的數據碎片拼出一幅清晰完整的犯罪圖畫。而對於確定一個犯罪嫌疑人的身份來說，也許只需要四個信息點就足夠了。其二，大數據以雲計算為依託，能夠在合理時間內進行信息提取和分析。以周克華案件為例，南京警方動用上百名警力花費了數天時間對視頻監控數據進行人肉搜索，而運用大數據技術也許只要幾個小時就足夠了。其三，大數據技術，一個最為根本的突破是能夠運用海量數據進行演算法分析，進行信息研判，從而幫助我們認識過去，分析原因，揭示犯罪發生的規律。最後，大數據能在分析過去中尋找有意義的模式，從而預測未來，為我們優化警力資源配置、打擊犯罪提供先機。

三、大數據驅動的偵查模式的理念變革

黑格爾指出，「理念是任何一門學問的理性」[17]，並認為理念中包含著「某種預想的東西」，具有前瞻性、導向性和設計性[18]。偵查模式轉換首先是理念轉換。偵查模式中的理念就是指貫穿在偵查模式中反映了偵查規律的並具有引導、支配、決定偵查活動的觀點、看法、信念。大數據驅動偵查模式不僅是一種新的工作模式，更是一種新思維、新理念。在大數據時代，偵查要確立的理念有：

在線、開放的理念。大數據首先是在線數據。大數據不僅是體量大，更是實時記錄社會的復雜動態數據：用戶原創和各種感測器感知數據，而正是這些數據混雜了犯罪的「蛛絲馬跡」。對於偵查來說，公安大平台累積的結構化數據是重要的，尤其是對人、事、物的核查具有重要價值，但是很難有實時的犯罪記錄。大數據驅動的偵查就是在公安大平台累積的結構化數據的基礎上，對不斷變動用戶原創和各種感測器感知數據進行提取、分析和處理，獲取信息。因此，對於大數據驅動的偵查，我們必須堅持在線和開放的數據理念，以獲得我們需要的海量數據，進而分析、處理這些數據。

數據主導偵查理念。大數據時代，數據是犯罪的生態，偵查過程就是數據儲存、提取和分析過程，數據貫穿於偵查的各個環節，「讓數據說話」成為偵查的基本思維。數據主導偵查的理念至少包括以下三個方面的內容：首先，有關犯罪的一切現象皆可數據化。凡事皆可量化，皆可數據化[19]25-26。不僅與犯罪相關的有形之物如時間、空間、人的特徵(生物識別特徵、行為習慣等)、行為、手段、物等可以量化和數據化，那些與犯罪相關的無形之物如人的價值觀念、態度、情緒等等也可以量化和數據化。其次，大數據是偵查的基礎資源，是偵查的工具箱。偵查就是對數據開礦式的挖掘和分析，偵查能否成功某種程度上取決於對大數據資源的提取、分析能力；運用大數據各種分析技術，可以獲得我們所需要的犯罪信息。最後，在大數據時代，數據居於偵查過程的核心地位，支配著偵查的運行。犯罪現場重建、偵查決策、偵查途徑的選擇、偵查分析、數據摸排、偵查預測等等無不圍繞數據運行。

相關性理念。大數據是通過量化兩個數據值之間的數理關系來確定相關關系。相關關系強，是指當一個數據值增加時，另一個數據值很有可能隨之增加[3]71。傳統偵查，是按照因果關系和數據結構的標准③來採集數據和分析數據。到大數據時代，我們能分析、運用幾乎所有相關數據，收集數據不必再拘泥於因果關系和數據結構標准，而是堅持相關性標准，不僅採集結構化數據，還要採集半結構化和非結構化數據。這種相關關系雖然不能直接揭示內在的因果關系，但是對於犯罪偵查和控制來說，其展現的相關關系仍具有較強的效用價值。

相關關系能讓偵查人員全方位、多角度地思考分析案情。相關關系雖然不追求精確性，但是其追求豐富性，不拒絕任何機會，盡可能去創造和利用機會。通過相關關系，才能將看起來沒有聯系的信息內在地聯系起來，從而更為全面地認識案件情況。這也許可以幫助我們發現破案線索，理清破案思路，劃定偵破范圍。

相關關系可以給我們進一步確定因果關系以指引，從而確定犯罪原因和證明犯罪。相關關系的分析是分析因果關系的基礎。相關關系並不必然是因果關系，但因果關系必然是高度相關關系。通過相關關系，我們可以進一步探究其中是否存在因果關系，從而證明犯罪。

相關關系的一個重要價值是可以監控犯罪情勢。如上所述，當下影響犯罪的原因是紛繁復雜的，要確定犯罪發生的原因相當不容易甚至不可能。對於偵查人員來說，重要的也許不是去理清犯罪原因，而是控制犯罪。通過相關關系，確定關聯物，進而可以監控犯罪情勢，從而使我們有效配置警力資源，打擊犯罪。

通過相關關系，可以預測犯罪。大數據的核心價值是預測。通過收集具有相關關系的數據，建立大數據模型，我們可以從微觀上預測什麼時間、什麼地點、什麼人、什麼類型等等的犯罪容易發生，也可以從宏觀上預測犯罪趨勢，這為我們防範和打擊犯罪提供了更好的機會。

線上破案與線下證明相結合的理念。大數據使得發現和確定某一犯罪嫌疑人似乎變得相當容易。但是數據只是事實的鏡像，並不等於就是事實；④而且大數據的演算法邏輯(強調相關關系、確定的只是一種概率，甚至由於噪音等因素會出現致命的誤差)與法律證明邏輯(強調因果關系和排除合理懷疑標准)存在差異，因此，犯罪偵查尚需要進一步按照法律體系的操作要求進行證明。即使我們通過大數據可以確定犯罪嫌疑人，達到了排除合理懷疑的標准，我們也必須把大數據的演算法體系轉化為符合法律規范要求的證明體系，把數據確定轉換為法律確定。然而，線上破案和線下證明並不是割裂的，大數據能對我們證明起引導作用，幫助我們尋找證據，確定因果關系。因此，在大數據時代我們既不能拋棄相關關系，只追求因果關系，也要必須防止用相關關系代替因果關系，防止用預測來代替事實。

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⑸ 公安大數據能查到什麼

公安大數據能查到的有：
1、公安基礎工作數據信息；
2、公安內網共享的數據信息；
3、外部社會信息。公安機關的人民警察對違反治安管理或者其他公安行政管理法律、法規的個人或者組織，依法可以實施行政強制措施、行政處罰。對嚴重危害社會治安秩序或者威脅公共安全的人員，可以強行帶離現場、依法予以拘留或者採取法律規定的其他措施。
《中華人民共和國人民警察法》
第十三條
公安機關的人民警察因履行職責的緊急需要、經出示相應證件，可以優先乘坐公共交通工具，遇交通阻礙時，優先通行；
公安機關因偵查犯罪的需要，必要時，按照國家有關規定，可以優先使用機關、團體、企業事業組織和個人的交通工具、通信工具、場地和建築物，用後應當及時歸還，並支付適當費用；造成損失的，應當賠償。

⑹ 民警利用大數據思維偵破案件，當今社會大數據有多重要

大數據現在已經無處不在了，而且大數據跟我們的生活也是息息相關的。

一、大數據能對個人的財產狀況了解的一清二楚，也是反腐過程的重要利器。我們可以通過大數據甄選出有腐敗嫌疑的官員，進行重點監控。大數據分析下，各個部門可以通過大數據識別出官員消費是否符合他的薪資水平。

比如說有些高管海外有十幾套房產，並且有上千萬的存款都在海外。這些都是能通過大數據查出來的。

又或者是經商方面，有些商戶涉嫌偷稅漏稅，或者在海外開公司轉移資產，這些也都能通過大數據發現異常，然後由相關部門去進一步核實的。

所以在現在的社會中，大數據是十分重要的，從我們日常生活中的各個方面中，大數據都是有很大用處的。我們可以利用大數據，將這些數據加一步篩選，整合。讓這些大數據成為對我們有利的東西。這些對我們也是非常寶貴的資源，對各方面都會形成重要的影響。

⑺ 大數據的含義包括什麼哪幾個方面

大數據是什麼？在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面了解。

那麼「大數據」到底是什麼呢？

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。

如圖：

衡量單位一覽表
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？

大數據從整體上看分為四個特點，第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。

第二，高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。

第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。

第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

⑻ 刑偵部門通過大數據多久能追蹤到

最快不到24小時。
為提高犯罪偵查效率，保障偵查行為的客觀性，大數據被廣泛應用於偵查領域。通過對公安機關自有數據系統和社會面數據系統中各種大數據的搜索、查詢、比對與分析，能夠發現犯罪線索、查獲犯罪證據、抓獲犯罪嫌疑人、偵破犯罪案件。
大數據（bigdata），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

⑼ 智慧公安對偵查的作用

大數據的運用對案件的偵查是一勞永逸的事，因此建立完善的資料庫，對打擊犯罪將起到遏制性的作用。

⑽ 深度解析大數據在公安領域的應用

深度解析大數據在公安領域的應用

近一兩年，大數據開始在公安等行業領域得到普及應用，除了行業自身的特殊要求外，大數據也帶動了相關行業的需求發展。未來，基於大數據的行業應用會變得更加深入，更多的相關廠商也會涉及其中，大數據在公安領域的商業模式架構逐漸清晰起來。

在安防的細分領域中，大數據在公安及智能交通探索應用得比較早，相關的解決方案和技術也比較成熟，在廣西等地也已經有相關的項目落地，大數據應用系統已經上線運營，取得了預期的效果。

項目應用前景看好

以相關的案例來講，在廣西公安廳投入使用的大數據系統中，整個項目是以自治區的總數據為出發點，對每天在所有卡口過道產生的上千萬條數據，每年大概三十億條的數據進行分布式存儲和快速檢索。在此基礎上，後續可以給公安用戶提供進一步的解決方案和增值服務，比如已經推出的卡口過車大數據、視頻圖像大數據和公安情報大數據三方面的解決方案。這些方案提供多種功能的查詢，以及基於測控的分析和基站行業的服務，目的就是讓公安能快速科學地偵破案件。

在智能交通領域，目前主要應用於車輛的疏導，比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等)，根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些項目的應用已經在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到的移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面，就是基於大數據的技術分析所得。從應用上看，用戶切實感到便捷好用，所以市場潛力很大，未來的應用會更加廣泛。

大數據應用存在的難題

大數據本身是針對數據的存儲、檢索、關聯、推導等有價值的挖掘，這些數據本身來說是通用的。但在安防領域，哪些數據是有用的，哪些是我們需要關心和提取的，這是目前在摸索的問題。也就是說，當前的困難在於如何讓技術熱點和相關業務進行結合，以提取更有價值的數據。

從技術上分析，有兩個技術難點：

第一個難點是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來。所謂非結構化數據是指在視頻裡面進行特徵的提取，這些可能是人類不能理解和不能處理的;結構化數據則是人可以理解和處理的，比如在視頻里有幾個活動目標、是人還是車。如果是人，身上穿的是什麼樣的衣服;如果是車，車牌號是多少、什麼樣的品牌型號、顏色、行進速度、方向等數據，這些都是可以轉化為結構化數據為人所用。目前，安防的數據很多涉及到視頻數據，而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據，也就不能被計算機直接所處理。所以未來擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。

第二個難點是尋找這些數據之間的關聯和價值。數據是有關聯沒關聯之分的，我們只能通過工具來找。所有這些存儲的特徵數據，包括公安行業、平安城市中每天產生的海量視頻數據，可以為很多案件的偵查提供有價值的線索。現在技術需要攻克的難題就是能不能把這些數據通過相應的工具模塊，通過大數據技術把原來被忽視的數據信息關聯起來，找到或提取這些數據之間的相關性，為案件的偵破和方案決策提供科學的數據依據。

公安數據流動的單向性

公安行業每天獲取的數據數以千萬，如何確保這些數據信息的安全成為行業共同關注的熱點。從傳統意義上講，數據產生之後，首先要確保數據本身的安全，目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前，如果你對數據不了解，就算把這些數據擺在面前，你也很難去提取有用的數據，但這並不能作為行業忽視其重要性的借口。因為對安防廠商而言，很多有價值的數據是需要提供保護的，也就是對數據應用模式採取高規格的保護措施，因為這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來，可能整個地區的安全漏洞就會被利用。

現在，公安的數據一般在區域網內運行，並有相關的保護措施來提供安全保障。如會把數據分成不同的網路和不同的層次，讓數據在不同的網路安全系統之間，從低安全性網路向高安全性網路實行單向流動，最後在公安的核心網路里匯集所有的數據(這個安全等級是最高的，通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網，主要以視頻數據為主，輔以視頻相關的業務，這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯，才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網路上，可以獲取犯罪嫌疑人的照片，但這個人是誰，他的信息是什麼，只有進入公安網以後才能獲取，才能將相關信息匹配關聯起來，然後通過其他資料庫的關聯，進一步挖掘出他在哪個網吧出現過，在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來，但這種挖掘只能在高安全性網路中進行，這種信息流動都是單向的。

未來的商業模式

從傳統的安防業務來講，還是以公安客戶投資建設系統為主，廠商提供產品和集成的解決方案，最終由集成商來做落地實施，最後交付給客戶使用並進行相應的維護。同時，未來行業對大數據中數據的獲取、存儲、分析、處理會變得更加的專業，用戶本身在處理和應用時可能會遇到各種困難，那麼針對這類問題可能會有一些小型的服務公司出現，給終端用戶提供各種各樣專業的數據服務。比如專業的視頻提取會有專業的公司切入，用專業的演算法工具幫助你把視頻裡面的數據提取出來，或者有那些專業的通訊廠商對數據進行挖掘和處理，包括提供一些工具和服務的模式(未來會更傾向於服務的模式)。但限於公安行業的特點，這些公共服務在公安行業目前還比較難做，不過未來也可以由一些廠家對整個應用系統進行構建，以運營服務收費的方式與公安客戶或者政府機構進行合作。

對於大型、特別大型的項目，比如涉及到一個城市、一個省乃至全國范圍的項目，一般來說可能會找專業的IT廠商來做，特別是互聯網公司(現在也有牽涉其中)，他們更多是以技術提供商的角色參與，安防廠商側重點放在業務上。這樣大家分工比較明確，因為即使是技術比較領先的行業廠商，它也很難或者沒有必要投大量的研發在大數據基礎的研發上，而是應該將重點放在大數據的基礎應用或業務解決方案上，然後底層的基礎架構由IT廠商來分擔完成。彼此互利共贏，持續發展。

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