治安管理與大數據

1. 大數據植根安防行業 綻放價值光彩

大數據植根安防行業 綻放價值光彩
如今，大數據的發展正在如火如荼的進行中，大數據的應用也在逐漸深入，對安防行業的影響也是巨大的，大數據正植根於安防行業，綻放價值的光彩。
談大數據始終繞不過雲計算。IT界對兩者的關系也有過一些不同的觀點，不過總體來看，認為這兩者是互相補充的仍為多數。大數據離企業的核心業務的競爭力更接近，雲計算是一種提供價值的模式，它既是一種商業模式也是一種技術模式，使企業能夠更加高效率建立基礎架構，更靈活的應用基礎架構，包括大數據等各類應用，能夠更好的運轉起來。
那麼，大數據究竟能往哪些方面挖掘商業價值？可以從以下四個方面挖掘出巨大的商業價值：
第一，對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動；第二，運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率；第三，提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率；第四，進行商業模式、產品和服務的創新。
通過以上四個杠桿，大數據對市場佔有率、成本控制、投入回報率和用戶體驗都會起到極大的促進作用。其中，受益較為明顯的就是零售行業，通過對交易過程、產品使用和購買行為進行數據化分析和挖掘，可以在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數的情況下何種方案投入回報最高。根據麥肯錫的估計，如果零售商能夠充分發揮大數據的優勢，其營運利潤率就會有年均60%的增長空間，生產效率將會實現年均0.5%—1%的增長幅度。
對於安防行業來說同樣如此。目前來看，大數據的典型應用是平安城市。
平安城市是一個特大型的管理系統，綜合性強。它的建設目標是滿足治安管理、城市管理、交通管理、應急指揮等需求，往往還要兼顧災難事故預警、安全生產監控等方面對圖像監控的需求，並考慮報警、門禁等配套系統的集成以及與廣播系統的聯動。所以，平安城市註定將是一個大的數據集合體，對它的精準分析和高效利用也就至關重要。
而從具體行業來看，從「事後查看」到「事前預警」，多年來一直是公安、交通等各重點行業用戶的迫切需求，但長期以來，視頻的清晰度以及各項基礎、分析技術的發展都無法滿足現實的需求。而隨著高清技術的應用以及IT架構、分析技術的快速發展，依靠大數據分析技術，能從大量非結構化的視頻數據中提取出有價值的信息，從而使「事前預警」成為現實。
當然，大數據分析確實有其價值，但相關技術的成熟不可能是一蹴而就的，特別是在相關IT基礎設施與服務層、數據組織與管理層、數據分析與發現層、決策支持與IT服務層仍然需要全面導入創新技術。
目前從安防角度來看，對於結構化數據，平台軟體產品上已經普遍出現了對此類數據的數據統計、分析及簡單地自動處理。如統計用戶登錄次數、設備斷線等等；而對於非結構化數據的分析、應用、處理，目前我們更多地是把它歸屬到智能分析的范疇。比如車牌智能識別、智能行為分析（包括絆線、越界）、人臉識別、視頻分類檢索及視頻濃縮摘要技術等等。這些技術中，很多已在初期應用中，而很多仍然處在研發過程中。對這類數據的分析和處理也將成為安防大數據的核心價值點。
安防行業的發展，對平安城市的構建是至關重要的，而安防行業在推動平安城市建設中，需要藉助相關工具，大數據的應用為安防行業輸入巨大的動力，植根於安防行業的大數據，也將其價值發揮的淋漓盡致。

2. 如何研究城市管理智能化轉型方案

城市在不停運轉中所產生的巨大信息流將需要一個足夠包容支撐它的利器來容納，而大數據橫空出世。大數據不僅是創造價值的載體，它所能影響的還有城市管理、電子政務等，藉助大數據強大的技術支撐，城市智能化發展的困局或將輕松化解。無錫粗大市公共數據開放平台上線，公共數據開放能力獲得「數飛猛進」。無錫大數據產業高速增長，一批重大項目落地，省級產業園數目全省第一。在大數據模式下，以無錫市政府為例，在社會治理方面已取得的各項成果明顯，為以後工作的可持續發展打下夯實基礎。但是社會治理的智能化離「整體智治」的要求尚有較大距離，當前一些突出問題亟待解決。數字社會、數字政府、數字法治、數字經濟等，全面推進數據化改革，探索構建發展新格局形態呈現良好勢頭。

1數字政府、數字法治

加快推進城市治理現代化，大數據技術已經逐步融合滲透到經濟社會生活的各個領域，對引領社會治理能力創新發展的作用進一步增強。大數據技術可在輿情監測、政府事務、公共服務、治安管理、醫療衛生等社會治理各維度耐茄廣泛應用，政府決策的科學性和前瞻性將顯著提升。智慧城市向更加智慧、更加科學、更加高效的目標邁進。以業務協同、數據共享和流程再造為抓岩畝豎手，優化革新政府治理流程和方式，大力提升法治政府建設數字化水平，讓海量數據動起來、活起來，加快構建一體化政務大數據中心。

數字法治政府建設是推進國家治理體系和治理能力現代化的重要組成部分，是深入貫徹落實依法治國方略的重要舉措，是數字時代技術創新與治理創新相結合的重大探索。從建設歷程和未來發展趨勢看，數字政府建設大致經歷了信息化時代、數據化時代和智能化時代三個階段，目前正處於由「信息化」向「數據化」過渡的階段，「智能化」在某些領域也在積極探索。數據化時代的數字政府建設不是政務信息化的簡單延伸，而是包含了社會治理、服務組織和決策模式上的根本性變革，它對政府的管理模式、運行機制和治理方式都提出了新的更高要求。

3. 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。

4. 智慧公安構建如何突破數據困局

當前，全球正進行著物聯網、移動互聯網、雲計算等新一輪信息技術變革。互聯網技術的發展創新加速了以海量信息和數據挖掘為特徵的大數據時代步伐，人類的生產生活及社會管理的環境因此將變成一個個由數據連接與共享形成的「智慧」世界。

1、全網覆蓋抓取，數據採集面廣。可以對新聞，論壇，博客，公共聊天室，搜索引擎，留言板，應用程序，報刊網站電子版等平台數據實施採集。系統內置對全球范圍內網站的監測配置，只需輸入相應關鍵詞，自動採集出文章標題與正文。對於抓取後的信息數據，可進一步精加工為各種更細粒度的欄位數據或者合並整合，替換統計等。例如關鍵詞抽取，街道地址抽取，省市名稱抽取，郵編抽取，電話號碼抽取，傳真號碼抽取，電子郵件地址抽取，QQ/MSN/Skype抽取，URL抽取等。

2、信息數據精確分類分析處理，呈現面多元化。系統對於採集入庫的信息數據可以進行過濾、分類、備注、編輯，以便於後期管理與分析；在信息數據源呈現時，可以模糊搜索，按分類搜索或者按來源搜索；而已與分類分析完畢的信息數據，系統可以自動生成統計分析圖表及不同的時段的簡報。同時系統在網路信息數據的採集的基礎上，並附帶有網路輿情預警功能，對採集到的網路有關負面信息可以通過短息或者疑似負面管理查看，第一時間獲知輿情預警。

5. 公共安全領域如何與大數據結合

通過有序過程與隨機過程分析，選擇社會治安關鍵因素，進行常態與暫態分析，實現社專會治安風險評估屬，事件預警；另外針對高風險因素監控和關聯分析，擴大社會掌控面；制定有效防範措施和反應預案。同時融合定位、通信、網路等技術，提高對高風險因素（人、物、事、時間、地點等）掌控的精度、粒度，建立重大事件風險評估、預警機制，提高防範能力。

6. 派出所大數據能查到什麼

法律分析：「大數據」的深度應用，開啟了公安警務工作的新紀元。傳統方式的治安防控體系已逐漸被以「大數據」為核心的信息化新技術所取代，信息化轉型已成為公安機關掌控當下和贏得未來的必由之路。目前對於公安大數據的應用方式，可以分為以下三個層次：(一)統計查詢：這是對大數據最基本的應用方式，主要面向歷史與現狀，回答已經發生了什麼事情，如流動人口分區域統計、實有車輛歸屬地統計、各類案件的數量分布和趨勢。(二)數據挖掘：是目前大數據的核心應用方式，其重點不在於發現因果，而是發現數據之間的關聯關系。這種關系可能可以直觀解釋，也可能不能馬上發現其中的深層次原因，但對工作具有一定指導意義，比如季節氣候與某些類型案件的關聯關系、車輛活動范圍、活動習慣與黑車的關聯關系。(三)預測預判：是大數據應用未來的發展方向，在數據統計、分析、挖掘的基礎上，建立起合適的數據模型，從數據的關聯關系入手，推導出因果關系，能夠對一定時期內的趨勢走向做出預測，對危險信號做出預警，指導預防工作的走向。這三個層次具體到實際業務系統，包括圖偵、車輛特徵分析系統、人員特徵分析系統、視頻偵查系統等等。這些系統以普通視頻監控、車輛/人員卡口、智 能IPC等監控前端獲取的視頻、圖片、結構化描述為基礎，通過大數據平台的智能分析，實現如以圖搜圖、語義搜圖、車輛/人員布控、疑似案件對比、詳細特徵分析等等深度大數據應用，幫助公安能夠快速、科學地偵破案件。公安大數據應用於不同警種，由於其實際應用需求的區別，解決的問題也有所區別。如智能交通領域，目前大數據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。這些應用目前已在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到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。

法律依據：《中華人民共和國政府信息公開條例》

第七條 各級人民政府應當積極推進政府信息公開工作，逐步增加政府信息公開的內容。

第八條 各級人民政府應當加強政府信息資源的規范化、標准化、信息化管理，加強互聯網政府信息公開平台建設，推進政府信息公開平台與政務服務平台融合，提高政府信息公開在線辦理水平。

第九條 公民、法人和其他組織有權對行政機關的政府信息公開工作進行監督，並提出批評和建議。

7. 做好大數據分析 城市安防才有保障

做好大數據分析 城市安防才有保障

隨著雲端運算及物聯網等科技的不斷發展，大數據(Big Data)在智慧城市扮演的角色也越來越重要。但事實上，數據本來就是城市治理非常重要的依據，尤其是與城市安防的相關業務，舉凡人口統計、犯罪率、交通流量等數據，政府治理單位本來就會定時蒐集並加以分析，作為施政的參考，如果不能先了解大數據與傳統數據的差別，掌握大數據的分析與工具的特性，就算擁有大數據，也可能只是「入寶山空手而回」，無法將數據轉換成價值，自然也無法對城市安防產生貢獻。

了解大數據才能有效運用

相較於傳統數據，大數據至少具有三個差異極大的特性。首先是數據量(Volume)，如果換算成數位數據單位，基本單位通常已經是TB、PB等級，不但要考量收集及儲存成本，如何迅速傳遞這麽龐大的數據，也是大數據應用必須思考的重點;其次是時效性(Velocity)，即使是這麽大的數據量，仍然要在最短的時間內產生分析結果，如傳統的年報統計，往往是在今年收集去年的數據，卻在隔年才出版，曠日廢時的結果，往往會讓數據分析結果失真。

PredPol應用大數據分析技術，預測出犯罪機率高甚至下一次可能發生犯罪情況的區域，並於地圖上標示出一塊塊500平方英尺的區域，供警察參考。Predpol

最後也是最大的差別，就是數據的多樣性(Variety)，傳統的數據通常有明確的結構性，選項也比較少，如年齡、性別、等級等，但大數據可能會有各種形式，包括文字、影音、圖像、網頁等，不但沒有明顯的結構，而且大數據還常常出現形式交錯的現象，如Youtube上的影片除了有點擊數外，同時還有留言討論。

由此可知，傳統的數據收集方式，顯然已經不能滿足城市安防對於大數據的需求，所幸在物聯網(Internet of Things;IoT)、雲端運算及4G無線寬頻等技術的發展下，要取得物與物、物與人、人與人的互聯互通數據，技術上已不是問題，但必須得先迅速建構起收集、傳遞及儲存大數據的基礎建設，才有可能建立全面感知的能力，成為城市安防決策的最佳後盾。

但只是從感知層獲取資訊是不夠的，因為想要做好大數據深度分析，就必須要有能力針對復雜且開放式的問題尋找答案，並藉由視覺化分析工具，透過連續性的篩選和抽象化，才能洞悉重要資訊。然而大數據具有的超大量半結構化/非結構化數據的特性，往往會造成傳統關聯式資料庫管理系統(RDBMS)的運作瓶頸，必須要導入全新的大數據分析工具，方能真正靈活運用大數據。

此外，大數據的價值既然遠超過傳統數據，大數據的真實、安全及穩定性，就必須加以重視。尤其是現在的網路應用無所不在，舉凡機場、銀行、捷運、車站、水電油氣供應機制等，都可能被駭客入侵，加上政府為了能讓掌握的數據更有價值，必須要採取公開透明的數據使用機制，當公共事業的數據開放愈多，可能被入侵的機會也愈高，因此想要利用大數據來解決城市安防的問題，首先就得先做好大數據的保護，因此資安技術的導入及專業人員的配置，絕對不能輕忽。

大數據對城市公共衛生及治安的幫助

目前已有許多歐美城市開始藉由蒐集及分析大量數據、預知可能出現的危機，進而作為城市安防的參考。如紐約的康乃爾大學威爾醫學院(Weill Cornell Medical College)計算與系統生物醫學助理教授Christopher E. Mason的研究團隊，花了18個月的時間在紐約400多個地鐵站的車廂、樓梯扶手、座椅、燈桿、垃圾桶等地方蒐集樣本，總共發現15,152種微生物，其中來自於人類的DNA只佔0.2%，將近一半的樣本是人類未知的有機生物，27%是活性且具有抗生素抗葯性的細菌，所幸其中僅有12%會讓人生病。

這項名為PhthoMap的研究計畫，還透過華爾街日報網站提供互動地圖，讓使用者可以用來觀看特定車站的研究成果，如收集的樣本來源、微生物來源比例、細菌種類與說明等，也可利用搜尋細菌的種類，了解那些車站有這些細菌的存在，等於也展示了公衛數據開放使用的過程。

有趣的是，在研究過程中也發現在某些地鐵站找到的DNA，與其周圍的人口狀況相符合，這些都是過去從來沒有想過的資訊，未來若能將以分門別類，並且深入研究，對於城市公共衛生的防護工作，將會有莫大的助益。

洛杉磯警局則是導入預測性警務軟體「PredPol」，用來預測可能發生犯罪情況的地點。據PredPol(名稱取自「預測監控」Predictive Policing)團隊指出，該公司先是蒐集過去10年的公開犯罪統計數據，以及從大量的新聞中蒐集犯罪的發生狀況及時間，可預測的犯罪行為除了自殺外，還包括槍殺、闖空門、竊盜、竊車等，再根據前述數據中的犯罪行為模式，開發出獨特的運算系統，再將犯罪機率高甚至下一次可能發生犯罪情況的區域，於地圖上標示出一塊塊500平方英尺的區域，供警察參考，就是典型的將傳統數據變成大數據加以運用的範例。

事實上，許多城市的治安單位早已擁有累積數十年的犯罪記錄數據檔，甚至早己針對犯罪可能性較高的區域或場所加強巡邏。但PredPol利用大數據分析技術，從容易滋養犯罪事件的場所(如曾經發生斗毆事件的酒吧)、多次受害地區(如屢遭竊賊闖空門的社區)及受害地區的鄰近地區，計算出10至20個最有可能發生犯罪的地點。PredPol宣稱，警察只要在地圖標明的區域，只需要花過去巡邏時間的5%至15%，就能夠阻止更多犯罪活動。

目前全美共有將近60間警局使用Predpol，其中規模最大的是洛杉磯警局和亞特蘭大警局。其中加州Santa Cruz闖空門的竊盜案在系統建置第一年就下降了11%、搶劫案更減少了27%。洛杉磯Foothill區在2011年導入PredPol後，4個月後的犯罪率就降低了13%，反觀沒有導入PredPol的區域，還微幅增加了0.4%。

在2012年一項針對美國近200所警局的研究指出，有70%的警局計畫在未來2至5年開始或增加使用類似PredPol的預測性警務技術，包括IBM、Palantir及Motorola也開始涉足相關領域。

雖然將大數據分析技術應用在犯罪治安方面，還不是百分之百的准確，經驗豐富的警察可能也不見得需要預測性警務技術，但對於新進的警務人員而言，預測性警務技術可以幫助他們及早進入狀況，尤其在城市預算吃緊之際，人力又相對缺乏的情況下，運用大數據顯然可以提升城市安防的工作效率。

更多數據關聯產生更多的價值

城市安防建設至今，影像監控的重要性也日漸提升，但龐大的影像數據要如何分析，卻也成為城市治理者的一大難題。所幸大數據技術，正可以針對影像這種非結構性數據加以分析，讓視訊監控數據得以有效利用。

大數據可說是智慧城市運作的基礎，除了城市安防，其他如智慧交通、智慧醫療等應用，也都需要以大數據為基礎，而這些不同類型的數據產生更多的關聯，自然也需要更深入的數據分析能力，如智慧交通與智慧安防相結合，可以指引警消人員在最短的時間內趕到事故現場，更可看出大數據在城市安防的應用潛力。

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8. 公安信息化大數據基礎設施建設包括哪些

公安信息化的核心是對數據的採集與應用。在數據採集方面，平安城市、雪亮工程、智慧城市等項目建設了大量攝像頭等。
我國公安信息化發展較快，但受傳統觀念、資金投入、工作機制等影響，公安信息化建設仍存有較大發展空間。
1、基礎網路實現地域的全覆蓋基本的通訊網路建設是公安信息化建設的基礎，是衡量公安軟硬體建設水平的基本要素，更是保證公安信息化資源有效傳播和共享的根本。未來，在通訊網路、監控視頻以及智能交通設施等方面將實現地域的全覆蓋。
2、治安管理信息化水平不斷提升公安信息化建設下一步應以完善升級人口管理信息系統、配合警用地理信息系統三期建設和省級「情指一體」指揮調度平台建設、整合建立治安綜合業務應用系統為主線，進一步深化治安管理基礎信息化的應用水平，提升信息化條件下治安「打防管控」的警務實戰化能力水平。
3、信息共享更加透徹信息化發展的過程中信息的整合和處理要依靠大數據的處理方式，簡單依靠傳統的警務處理模式已經無法完成大量信息資源的處理，單純依靠人力處理、篩選信息作用會越來越小，藉助大數據整合和雲計算各項工作會更加輕松、高效、便捷，通過城市間、國際警務間資源共享，實現信息資源的智能化高端應用，打造信息化的「智能城市」。