大數據時代的警務發展

㈠ 大數據時代如何貫徹情報主導警務

大數據時代通過情報貫徹情報主導警務。情報主導國家安全我國正處於發展與改革的深水區及攻堅階段，境內外針對我國的暴力恐怖等破壞國家安全的重大事件時有發生。要想從根本上打擊、防範針對國慧哪家安全的恐怖活動，就必須重視、發揮公安情報的前森碼作用。安情報分析響應速度必須符春御合秒級定律，要求在秒級范圍內給出分析結果，時間過長將失去情報。

㈡ 大數據時代背景下如何構建「智慧警務」

數據是科學的度量、知識的來源。隨著互聯網特別是移動互聯網的發展，一個以信息爆炸為特徵的大數據時代正在到來。這對公安機關來說既是挑戰，也是機遇。對此，必須以創新的理念和思維，把深入實施科技強警戰略，大力推進科技創新擺上更加重要的位置，努力提升公安工作的信息化、科學化和現代化水平。 ■強警論壇黎偉挺大數據時代呼喚數據大開發 如果說過去是一個技術為王的時代，那麼大數據時代就是一個內容為王的時代。技術作為獲取內容、加工內容、利用內容的工具，更先進的技術無疑可以為我們提供更優的解決方案。就警務信息化應用而言，近年來，浙江公安機關通過系統大整合，從技術層面初步解開了信息孤島和信息碎片化的死結，為實現更大范圍、更高層次的共享應用提供了現實基礎。現在的問題已經更多地集中在如何實現對海量數據的深度應用、綜合應用和高端應用，促使這些數據從量變到質變。筆者認為，這就需要對數據的大開發，通過使用數學演算法對海量數據進行分析和建模，挖掘出各類數據背後所蘊涵的內在的、必然的因果關系，進而研判出某一事件發生的概率，科學預測其發展趨勢，以此來服務打防管控等現實斗爭。結合公安機關實際來說，就是要重點做好以下四個方面的工作： 二要搞好技術架構大優化。重點是加強技術構架的頂層設計，進一步優化當前技術架構，應該著重做好基於雲技術的基礎設施梳理；基於可視化、扁平化、集成化以及一站式、點到點技術線路梳理；基於內外網交互的多種傳輸存儲和計算實現方式的梳理；基於安全考量的戰略性布局的梳理。 三要搞好海量數據預處理。所謂數據預處理，就是要對各類數據進行篩選、過濾、分類、關聯等初加工，建立起如同「超市凈菜」這樣的數據倉庫，並根據特定用戶的需求提供定製、配送服務，以改變雜亂無章的原始數據存儲狀況，提高數據的應用效益。要努力實現從技術服務商向內容供應商轉變，通過對海量數據進行預處理，建立公安機關的數據倉庫。 四要以剛性手腕建立信息化標准規范。在大數據時代，信息共享已成為大家的共識，關鍵是如何才能更好地利用。要堅持從源頭上解決好標准規范與信息共享問題，除了樹立「共享是原則，不共享是例外」的理念外，還要樹立「入庫是原則，不入庫是例外」的理念，做到項目管理要規范、代碼體系要規范、介面要規范、數據使用和系統運維也要規范。 新黃金十年呼喚構築創新大平台 10年前，浙江公安機關在沒有成功經驗可資借鑒的情況下，通過自主創新建設了浙江公安打防控信息主幹應用系統，走出了一條具有鮮明時代特徵、浙江特色、公安特點的信銷清息化發展道路。如果把此前的以打防控系統為標志的浙江公安信息化稱為信息警務黃金十年的話，那麼，現在正在徐徐開啟的以數據的大整合、大融合、大應用為標志的「智慧浙江公安」無疑是又一個黃金十年。 對於一個國家來說，能否實現現代化的關鍵是科學技術的現代化，核心是科技創新的競爭力。創新不是口號，必須落實在行動中。具體到「智慧浙江公安」建設，應抓住五個突破口冊斗猛進行著力： 一是項目牽引。綱舉就能目張，抓住重點項目建設就可帶動一般項目建設。當前要重點抓好警務雲的建設與應用，PGIS平台的深度開發應用，視頻數據整合挖掘與應用，模塊化、集成化、即插即用、可快速部署的現場通信指揮保障平台，以及智能化的終端和個性化、人性化的後台服務。 二是搭建面向全警的創新應用平台。就是要為全警打造類似Google、Facebook、維基和網路、騰訊、淘寶、土豆、優酷這樣的公安信息創新應用平台，建立起公安機關的「蘋果商店」、「安卓市場」。既要從現有應用中篩選出一批創新應用的小軟體、小工具，也要為打擊破案、執法辦案等專業領域工作研發或扶持一批業務工具，同時還要面向公安基層基礎工作以及社會管理、服務群眾等領域，開發一批便捷、低成本州橋、普及型的應用軟體，以方便全警隨時隨地下載應用。同時，要完善發明創造評審鑒定、版權保護、獎勵表彰等制度，激發和保護好廣大民警的創造激情。 三是打造信息化高地和特區。典型示範引領是推動工作的一個重要方法。打造「智慧浙江公安」，應先抓一些試點縣建設，每個市選擇基礎條件較好的一個縣作為「智慧浙江公安」的示範縣、引領縣先行先試，上級公安機關要在項目建設、資金補助、人才支撐、工作幫扶等方面採取一些配套政策，予以重點傾斜。 四是最大化利用外腦進行借力創新。分工合作是現代社會的必然，信息化發展也需要內外進行協作。要善於借力創新，通過全面梳理信息化業務，理清外包服務內容，規范和編制好外包業務目錄，探索完善外包服務模式。只要是社會和企業能夠承擔的，就要大膽放開准入。同時，要加強與高科技單位的戰略合作，培養一批技術領軍和項目技師等開發應用型專業人才，逐步走自主開發和運維之路。 高風險時代呼喚念好安全「緊箍咒」 網路無疆界，互聯網在給生產生活提供極大便利的同時，也給信息安全帶來極大隱患。一定意義上說，互聯網時代就是高風險時代。處在風險時代，一定要有風險防範意識和危機管理能力，牢記「100-1=0」，沒有安全保障這個「1」，其他再多也是沒有意義的。現在浙江公安機關擁有5000多個應用系統、3000個網站、設備和上千個T數據，已是一個名副其實的「巨系統」。這么大的系統出問題是必然的，關鍵是要避免出大問題。 守住數據不丟、網路不斷、系統不癱這條底線，必須時刻關注九大安全：一是內容安全，杜絕「一機兩用」。二是運行安全，重點關注運行平台是否可靠，運行制度是否完善，運行值守是否到位。三是邊界安全，確保內外網交互不出紕漏。四是終端安全，嚴防警務通、平板電腦等終端遺失，並確保這些終端聯入系統的安全性。五是傳輸安全，確保網路擁有足夠的帶寬和穩定性，並嚴防發生數據丟失事故。六是系統開發安全，防止源代碼流入社會，並做好知識產權保護工作。七是通信保障安全，提高系統的穩定性，並確保一旦出現危機，能夠快速反應、迅速排除。八是隊伍自身安全，堅持拒腐防變警鍾長鳴，反腐倡廉常抓不懈，與運營商等公司企業打交道時一定要潔身自好。九是大安防產業的健康發展，特別是要加強視頻監控資源管理，防止侵害群眾的隱私權。 創新時代呼喚隊伍素質能力大提升 人才是科技創新中最具能動性的因素。各級公安科技信息化部門作為公安機關信息化建設的主管部門，隊伍素質能力的高低直接決定整個公安信息化建設的成敗。 一是機構要健全、統一、規范。要按照職能明晰、稱謂統一的要求，大力加強科技信息化隊伍的正規化建設。現在還有不少縣級公安機關沒有設立科通部門，筆者認為，這是適應工作需求的，即便不要求機構都單列，可以與其他部門合署，但必須要有專門的人從事科技信息化工作。稱謂也要統一，職能也要進一步明晰，逐步理順與信息辦的關系以及科通部門內部行政與事業的關系。 二是培訓學習要加強。信息化發展步伐日新月異。對科技信息化民警來說，學習培訓比其他警種更加重要，更要抓緊。要根據信息化發展和公安實戰需求，及時調整培訓大綱，既要學習信息化新知識，也要學習掌握新的政策法律知識、新的公安業務知識，促進先進技術與公安業務互融共進、互促共長。要大力培養專家型人才，鼓勵民警參加各類崗位執業資格認證，同時還可選調一批基層骨幹民警到專班和項目辦進行跟班培訓，培育一批行家裡手。 三是活力要增強。增進人才交流，要吐故納新，及時引進優秀人才，及時更換不適應崗位需求的人員。既要立足自身培育自有人才，也要堅持眼睛向外，積極借用公司和企業的人才為我所用。要進一步完善交流協作機制，與大企業開展戰略協作，與小企業開展微觀協作，通過多層次、寬領域的交流與合作，不斷為公安信息化發展注入活力源泉。 四是團隊文化要培育積淀。文化是隊伍的靈魂，沒有文化的隊伍必然是一盤散沙。IT產業有著特殊的文化，如果說它是朝陽文化，那它就代表著潮流、代表著未來。要善於吸納IT產業中的蓬勃朝氣、創新勇氣，以及IT人所獨有的夢工廠文化元素和中華民族淡泊明志、寧靜致遠的傳統文化元素。要恪盡職守，盯住一些事進行攻堅克難，在幹事中享受成功的喜悅，實現自我的人生價值。（作者單位：浙江省公安廳）

㈢ 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。

㈣ 公安機關開展大數據智能化建設的目的是什麼

法律分析：主要目的是推動公安科技信息化建設，加快大數據智能化建設，以打造「數據警務」「智慧公安」為總目標，按照「六統一」原則加快構建「省廳為樞紐、地市為重心」的大數據中心布局，緊盯提高數據總量、提升數據質量、完善應用支撐、強化實戰應用目標。

法律依據：《上海市松江區人大(含常委會)關於松江區智慧公安建設情況的討論意見》一、總體評價。大力推進智慧公安建設，是信息化、數據化時代背景下，促進公安工作轉型升級的必然選擇，是提升城市治理能力和水平、確保社會更加安全有序的迫切需要。結合首屆進博會保障工作，根據有關工作部署，松江區啟動智慧公安建設。兩年來，建成並投入使用一批安防設施項目，探索推進現代警務流程再造，社會治安防控工作取得顯著成效。

㈤ 互聯大數據時代帶給報警運營處警的變化

互聯大數據時代帶給報警運營處警的變化

改革開發以來，隨著經濟的不斷發展，貧富差距的日益分化，導致社會治安出現問題，搶劫、盜竊等案件時有發生，給人們的生活帶來了極大的影響。在這種情況下，我國的安保行業開始逐步發展起來。

1984年，第一家保安公司在深圳蛇口成立，主要提供人防服務。90年代屬於報警運營發展的初級階段，也是聯網報警中心建設的起步階段。在這段時間，聯網報警中心開始建立，但是這些中心基本上都是由公安局主導建設，保安服務公司開展的各項服務活動，實行的是有償服務的原則。2000年後聯網報警進入快速發展階段，很多保安公司和民營公司、以及部分外企開始介入，技防業務得到高速發展。當出現警情時，由報警運營企業派遣出警人員進行警情的排查和處理。相對人防來說這是一個巨大的進步，但也存在著一定的不足。傳統的報警運營企業，所使用的聯網報警平台警情展現方式單一，報警信息以文字加聲音的方式提示，由於無法看到現場實際情況，接警人員只能通過電話進行核實，核實手段單一。因報警運營企業是收費提供服務，當聯系不上業主或無法准確判斷時，那麼為了避免用戶損失就必須安排相關人員進行出警，一般情況下因為設備質量使用環境等多方面原因，導致報警誤報率居高不下，造成運營商成本開支增加，同時也影響了出警人員的工作效率。

近年來，隨著網路通訊技術和視頻監控技術的進步，可視化報警業務逐漸推出，通過中心可以對現場的報警環境進行復核，減少了現場警情復核的環節，運營商的出警隊伍有一定減少，降低了企業的運營成本。但是我們應該看到減少的幅度不大，對於企業來說還是一個很龐大的隊伍。並且整個接處警流程還是沒有發生什麼根本的變化，目前的出警方式還是當報警發生後，中心接警員確認報警後通過電話或者對講設備通知現場接警人員進行出警操作，現場人員處理完成後提交一份紙質的處理報告完成整個出警的流程。整個流程並沒有隨著科學技術的發展而帶來一個質的飛躍。

從當前的市場環境和出警流程來看，我認為目前的報警運營主要存在以下幾個問題：第一，從整個行業來看，因為整個安防運營市場門檻低，導致市場競爭激烈，各運營商服務內容同質化嚴重，為了爭奪用戶，只能通過低價的方式來吸引用戶。但是價格降低的同時運營成本卻隨著人力等成本的提高而增加，這就導致只能通過採用低端廉價的報警設備、降低服務質量和內容來節約開支，從而導致服務水平的下降，服務水平下降導致只能降低價格來吸引用戶，以此陷入一個惡性循環。在用戶抱怨服務水平差的同時，運營商卻在抱怨自己沒有賺到錢，沒有過多的考慮如何通過提高用戶的服務質量來提高企業效益。

第二，安保人員從業門檻低，經濟待遇和社會地位低，造成人員流失率高、招人難、服務質量提升困難等不良影響，吸引高素質的人員來加入這個行業也困難重重。

第三，出警員在趕赴出警現場的過程中，行駛路線是根據平時的習慣以及平時的經驗來進行選擇的，但是當不熟悉路況或遭遇上下班高峰期的時候，容易導致不能第一時間到達現場，影響了出警的結果。

第四，大部分運營商根據地域以及用戶數量進行區域劃分，並根據這些劃分進行相關資源的配置。但是這樣可能就會出現各區域資源分配不均的問題，有些報警高發地段發生報警時沒有足夠的人員進行現場處理，而有的地段卻出現短暫的人員閑置問題。如在節假日，遇到突發情況時，很容易出現出警人員不夠等情況。

第2頁：互聯網＋報警對處警的影響

針對這些問題，有的運營商考慮通過安裝可視化設備，報警中心對現場的報警信息進行核實，而不是派出警人員進行現場核警，以此來減少人員、交通開支。但是實際操作之後，發現基本無法實現。因為即使有視頻監控作為核實手段，接警人員也不能做到百分百判斷准確，在無法確定警情真偽時還是要派人出警。並且出警時危險性較高，現場可能會碰到犯罪份子，加上現場情況的復雜出警人員要隨時處置突發情況，所以報警處理必須要有完善的出警流程和專業的出警人員進行處理。

互聯網＋報警對處警的影響

互聯網行業發展迅猛，深入到各行各業為各行業發展提供了便利。未來的報警絕不僅僅是報警中心、接警人員與用戶之間的一個簡單的互動過程，而是一個基於互聯網、手持設備等為基礎展開，融合各個軟體、硬體為一體的綜合報警體。中心可以通過視頻監控實時監測現場的情況，當觸發報警的時候，報警中心可以迅速判斷當前是哪種類型的報警並聯動現場視頻進行復核。當復核後確認需要出警時，中心會通過GPS定位功能定位當前離報警點最近的出警人員，並將報警信息和現場視頻圖像轉發至出警人員的APP軟體上，並通過電子地圖導航功能，提供最優的路線方便出警人員在第一時間到達現場。

出警人員到達現場後，可以通過手持設備進行拍照和錄像，並實時將這些現場資料傳遞回中心分析並保存。除了可藉助視頻系統進行核警以外，還可為用戶更好的展現所提供的服務內容，進一步體現安保服務的價值，提高用戶認可度。出警人員隨身攜帶單兵無線設備，利用無線網路實時傳輸影音信息到聯網報警中心。用戶也可以隨時隨地通過手機APP訪問中心，查看出警人員的現場處理情況，並能通過語音與現場出警人員通話，協助出警人員快速進入現場及處理突發情況，通過此方式讓用戶了解整個出警的過程，讓用戶覺得購買的服務物有所值。警情處理結束後，出警人員可以通過APP軟體登陸中心平台，完成相關處警操作，還可上傳一些視頻、圖片進行輔助描述。總之，對於警情的記錄不再是一些簡單的文字描述，而是視頻、圖像、文字的綜合體。這樣後期對報警信息進行查詢的時候也可以有一個很直觀的認識，也可以作為證據提供給公安和保險公司。

在實際的使用中，對於一些VIP用戶例如銀行、金店、炸葯庫等，對於這些高安全場景，多一秒的耽擱就會產生巨大的損失。針對這些地方，可採用邊核實邊出警的方式，當收到VIP用戶報警後，報警中心自動把報警信息轉發該域內出警人員，並將現視頻直接傳給出警員，出警員在趕赴現場的過程中，配合中心對現場情況進行復核，真正實現移動式接處警。

大數據在報警處警的應用

目前報警運營公司對於處警的結果只是當作一個歷史記錄一樣來進行存儲，每隔一段時間進行一個統計，統計相關的出警結果，而沒有發揮其更大的作用。其實這些數據帶來的價值遠遠不止於此。

第一，通過對大數據挖掘，可以分析出每個設備的誤報率、設備故障原因頻率等，以此來選擇物美價廉的設備提供給用戶。

第二，也可以分析出每個區域一段時間的報警次數，這樣可以在相關資源分配的時候有所側重，更好地調度出警人員，在報警多發地增加出警人員等。

第三，還可以對具體時間段進行分析，如果在節日期間會出現事故多發的情況，那麼下次節日時就可以提前進行相關的安排。

第四，同時，通過大數據，可以對報警的原因進行分析，比如秋冬季空氣乾燥的時候，出現火災的情況會大幅度的提高，那麼就可以提前做好相關的措施，提前通知各部門密切配合。

第五，通過人流統計，統計出某區域人員訪問量，提供商家以做參考。

報警服務行業發展趨勢

報警運營提供的是有償服務，需要用戶來買單，但前提是服務必須得到認可。但是現在的報警運營商都缺乏和用戶進行深層次的溝通，在安裝設備，告知用戶簡單的操作之後，就消失的無影無蹤。再去用戶那裡時，不是報警了需要處理，就是去收取服務費了。對於用戶來說，特別貼心的體驗根本談不上，這嚴重影響了用戶的滿意度。

為了提高服務質量，也為了提高服務的水平，中心可以提供用戶訪問的機制。當平台核實現場出現報警後，需要及時提醒用戶，用戶可以通過安裝APP軟體實時查看現場的情況，並了解出警人員的處理情況，可以使用APP軟體查詢到一段時間的報警信息，並可查詢到每條報警報告的詳細信息，了解報警的原因、處理的結果，並可以對出警人員、出警結果進行打分和評價，中心根據用戶的反饋來進行適當的調整，以此來提高服務質量。對於用戶反饋比較滿意的出警人員，可以通過升職加薪等方式提高其待遇，以此來挽留專業人才，更好的為用戶進行服務。對於運營商來說，發送給用戶的也不需要僅僅是一條條冷冰冰的報警信息提醒，也可以發一些生活小貼士之類的，比如天氣變化、交通變化等等信息，提高用戶的滿意度。

靠價格競爭搶占市場決不是長久之計，價格低只能給用戶提供更差的服務，今後安防服務市場進一步放開，越來越多的企業和有識之士進入這個領域，會給整個市場帶來更大的沖擊，從而淘汰掉那些規模小、服務差、服務內容少的企業。我相信未來一定是個服務決勝的時代。

目前，通訊成本居高不下是制約可視化聯網報警業務發展的重要因素，聯網報警中心要進行可視化接出警並提供用戶更好的體驗，需要一定的通訊網路保障。然而，目前光纖費用和手機流量資費還較高，遠遠達不到普及的要求。不過在今年的經濟形勢座談會上，李克強總理已指出我國網費偏高網速偏慢，並督促有關部門負責人，研究如何把流量費降下來。相信未來隨著通信費用的降低和網路帶寬的提高，可視化報警運營服務將會迎來事業上的又一個春天。

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㈥ 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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㈦ 大數據在公安領域的應用

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。

㈧ 公安大數據智能化建設能夠推動管理服務的什麼什麼提高服務精細化水平

數字化、標准化、智能化。
公安大數據智能化建設，能夠改變公安機關發現、分析和解決問題的方式，有效提高公安機關預警預測預防能力，能夠促進警用技術和警用裝備的升級換代，為各項警務工作注入新動能，全面提升公安機關核心戰鬥力，能夠推動管理服務的數字化、標准化、智能化，提高服務精細化水平，提升人民群眾的獲得感、幸福感，能夠全面提高警務工作質量和效能， 大幅降低警務成本和民警工作強度。