深化大数据警务建设路径的思考

北京警察学院学报

Journal of Beijing Police College

September 2018

No.5

深化大数据警务建设路径的思考

鲍晓燕

（北京警察学院，北京 102202）

摘 要：当前，大数据警务建设已经全面展开，大数据在警务工作领域的应用也愈加深化。为进一步发挥大数据对警务工作的推进作用，对现阶段大数据警务建设的深化路径探讨势在必行。深入剖析大数据警务建设中存在的问题，应从数据资源整合、平台和系统建设、数据安全和人才培养等方面深化大数据警务建设。

关键词：大数据；大数据警务；问题；路径

中图分类号：D631 文献标识码：A 文章编号：2095-5758（2018）05-0051-04DOI：10.16478/j.cnki.jbjpc.20180926.005实施警务大数据战略以来，公安机关主动适应大数据时代对警务工作提出的新挑战和新要求，以公安信息化为基础，以互联网、物联网、云计算等为技术支撑，集中力量进行大数据警务建设，对数据资源进行整合、共享和应用，对数据平台进行建设、改造和升级，创新警务工作模式，创造了“人在干、数在转、云在算”[1]的警务工作新模式。

一、大数据警务建设现状概述

（一）大数据警务建设有效提升警务工作效能国务院《促进大数据发展行动纲要》中明确提出，要全面推进大数据发展和应用，加快建设数据强国。[2]各地公安机关积极探索大数据在警务工作领域的应用途径，一方面整合了业务数据，搭建了大数据警务平台，一方面积极与其他政府部门、互联网企业建立了数据共享机制，实现了远程化、智能化办公，节省了警力和财力，推进了公安工作的现代化、信息化水平。如公安部基于大数据搜索功能建设的“云搜索”的平台，采用大数据挖掘、统计分析工具，能够对大数据进行高性能处理，提供基于关键词、关键字的强大检索功能。北京市公安

局提出大数据警务建设战略后，经过近几年的建设和发展，汇集多类公安内部和社会数据资源，能够根据工作需要，在相应的办公平台上基本实现目标数据的检索、关联、比对及研判功能。福建省泉州鲤城临江派出所运用基于大数据分析的“人脸识别”技术加强小区技防技术水平，大大提升了小区安防的主动性、针对性及有效性。[3]贵阳政法大数据办案系统在全国率先尝试研发公检法三家办案的证据标准指引，大大缩短同类案件的办案时间，因证据不足退回补充侦查、不批捕案件的比率同比下降，服判率同比上升，因证据不足作出无罪判决的案件

[4]

“零发生”。这些大数据警务建设整合了数据资源，完善了平台功能，充分贴近实战需要，优化了警力资源配置，有效提高了警务工作效能。

（二）大数据警务建设有力推动警务改革创新近几年来，由于各种新技术和公安信息化发展的助力，大数据在警务工作中的应用已经不仅仅局限于数据的采集、存储和分析，各地公安机关在海量数据的采集、管理、分析、应用和平台建设的基础上，结合本地公安工作实际，创新警务工作模式，推进警务改革。目前，我国已有天津、浙江、山东、贵州等15个省级公安机关搭建了基础云计算环境。

收稿日期：2018-08-16

作者简介：鲍晓燕（1975— ），女，北京警察学院侦查系副主任，副研究员，主要研究方向为公安情报学。

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鲍晓燕：深化大数据警务建设路径的思考

2017年5月，国家发改委在贵州成立了全国首个“大

数据安全保障国家实验室”，贵阳市被公安部列为全国唯一“大数据及网络安全示范城市”。以提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平为目标，按照拓展数据来源、挖掘数据价值、创新数据应用、服务社会治理的工作思路建成的“贵州公安多彩警务云”，创造性地提出“入群、强警、筑防、服务、建笼、聚能”的贵州公安大数据战略思路。[5]陕西省的立体化社会治安防控体系之大数据+ 智慧警务建设、广东省的公安智慧新警务建设、山东省的“智慧警局”都是大数据建设推动警务改革创新的成果。

2018年1月召开的全国公安厅局长会上，公安部部长赵克志强调，今后五年，大力实施改革强警战略、公安大数据战略，深入推进平安中国建设、法治公安建设。目前，我国的大数据警务建设发展态势良好，但是从全国来看，各地大数据警务建设发展不够平衡，建设过程中也存在诸多问题。要进一步推进大数据警务建设，需要在现有基础上，准确定位当前大数据警务建设中存在的问题并积极探索深化建设的路径。

二、大数据警务建设中存在的问题

与时俱进，顺应社会信息化发展潮流是公安工作效能提升的必然要求。当前，大数据警务建设已经全面展开，大数据在警务工作领域的应用也越来越具体和深化，其中亦暴露出不少问题。现阶段的大数据警务建设存在的问题主要集中在以下几个方面：

（一）数据采集、整合问题

大数据的采集和数据资源的整合一直是大数据警务建设中亟待解决的难题。在前几年的大数据警务建设的过程中，存在设备扩容、资源管理、信息共享、存储安全、集约化建设等诸多瓶颈。近年来，随着技术的发展和公安信息化的开展，设备和集约化建设问题有了较大改善，数据资源的采集、储存、管理问题仍然很突出。首先，与警务工作相关的数据既包括传统的结构化数据，又包括半结构化数据和非结构化数据。其中，网页、影像、图片、声音等非结构化数据的处理问题尤为突出，如何实现采集过程中的实时筛选、冗余数据剔除与有价值数据提炼的同步是当前亟待解决的难题。其次，大数据警务建设过程中，各地公安机关陆续建设了各自的 52

数据库，这些数据库如果不进行整合，则会造成重复建设和浪费。再次，与其他政府部门或企事业单位进行数据共享时，仍然存在信息壁垒或者数据标准不统一、数据质量差、数据共享不及时等问题，还需要部门间的相互配合，建立有效的合作机制，实现数据质量的提高和高度共享。

（二）数据平台和系统建设问题

目前，各地公安机关的大数据警务建设都在围绕“警务云”平台建设进行，但是有一些“警务云”只是数据库的集合：一是缺少针对海量新型的非结构化数据的分析软件，需要创新数据建模，目前的大数据处理仅局限于简单的数据比对，需要将计算逐渐细化，扩展分析的深度和广度，真正提高警务大数据平台对各种数据的处理能力；二是部分平台和系统建设过于专业化，民警使用过程不够便捷，影响了民警的使用体验，一定程度上影响了大数据平台和系统的推广使用。在以后的警务大数据建设中，公安机关应重点改进和解决系统和平台建设中存在的问题，把大数据警务云建成贴近一线需要的公安大数据平台，将大数据分析结果应用到公安实战中，真正解放警力，提高警务工作效能。

（三）信息安全的问题

大数据在提升警务工作效率的同时，亦增加了信息安全风险。公安机关掌握的大量数据中，既包括自身业务信息也包括社会信息；而社会信息有的来自与人民群众生活息息相关的金融、交通、电信等部门，很可能关系到国家安全、社会稳定，公民个人隐私等。如果信息安全管理出现问题，可能导致数据泄露，会给国家安全和社会稳定造成不良影响。另一方面，人民群众在享受大数据便利的同时，也希望与个人隐私相关的信息能得到良好的保护。如果个人隐私暴露，会导致个人在社会中缺乏安全感，也会降低公安机关的公信力。因此，安全合理地采集、存储和使用数据是大数据建设中不容忽视的问题。

（四）人才缺乏的问题

警务大数据平台建设具有高度的专业性，需要专业人才对其进行建设、维护、深度的数据分析和应用。但是由于大数据警务是近些年发展起来的新事物，与其他警务工作领域相比，大数据警务建设专门人才的积累比较薄弱，尤其缺少既有警务工作经验又精通大数据深度分析和应用的专门性复合人才。专门性人才的匮乏造成部分公安机关的大数据分析流于表面化，应用也大多局限于简单的查找、

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比对和碰撞。这种人才的缺乏一定程度上造成了数

据资源的浪费，这也是部分公安机关现阶段大数据警务建设遭遇瓶颈期的根源所在。

三、深化大数据警务建设的路径

（一）统一数据共建标准，抓好数据采集和质量管理

2018年1月，公安部部长赵克志在全国公安厅局长会议上指出，要加快建立公安部大数据中心和备份中心，统一标准、统一接口，加强高端集成应用，为各部门、各警种提供统一的公共云计算环境和集中运行维护保障，为全国公安机关信息资源共享提供强有力的支撑。大数据警务建设中的数据资源主要包括公安内部信息资源和社会信息资源，目前，需要围绕数据进一步完成采集、管理和质量监测，需要进一步明确数据共建标准，搭建数据情报通道，形成资源丰富的“警务云”，为数据应用和共享打下良好的基础。因此，公安机关应进一步加强公安业务数据的整合与共享，建立内部业务数据管理和使用规范；现有的业务数据根据业务需要挂接汇聚到警务云，通过共享服务平台，实现信息资源共享，实现数据价值的最大化。对于社会数据，一是要继续通过数据共享机制建设，依托公安数据共享服务平台，与其他政府部门和企事业单位开展数据共享交换，通过在线的实时交换，将各类社会信息整合汇入警务云中。二是进一步整合互联网数据，接入警务云中。在采集社会数据的时候，重点围绕涉稳、涉案、涉舆情、涉案网民的虚拟身份、真实信息及

网上活动轨迹信息，采集、整合各类社交媒体信息。[6]

（二） 着眼公安实战需求，深入挖掘警务大数据平台和系统的实战功能

大数据警务建设的最终目标是服务警务工作实战，提升警务工作的精确性和效率，它可以在短时间内迅速整合数据并加以分析研判，实现数据共享、应用共享和服务共享，为实战提供强有力的数据支撑服务。针对目前大数据警务建设过程中出现的缺少实战化的分析软件和系统平台过于专业化的问题，一是要通过与高校、研究机构和软件公司合作，开发适合实战的个性化应用工具，包括综合数据分析软件、地理信息分析软件、图形分析软件等。这些软件对各类数据库中的海量数据进行分析，能够真正改变民警的工作模式，提高工作效率；二是针对海量数据的存储和管理问题，应根据公安业务

工作重点，以云计算技术为主导，统一接口标准和数据格式，进行服务器和存储设备的合理分配，提高警务大数据的存储能力和数据分析应用能力，真正提升警务工作效率；三是针对部分平台系统过于专业化，民警“不会用，不愿用”的问题，应该开发建设科学合理，符合实际的平台系统；以自主可控为要求，引入人工智能及物联网等技术；以标准化为标准，构建大数据警务云服务的体系标准，形成规范实用的数据共享平台。

（三）严格数据管理，健全信息安全机制和技术保障

毋庸讳言，大数据能有效提高警务工作效率，但同时也对数据的安全管理提出了更高要求。数据安全保障机制不健全，大数据泄露势必造成不可估量的后果。 因此，要依托大数据立法，建立严格的数据管理、应用和保密制度，实现警务大数据平台、数据传输和应用的安全可控。

1.继续推进大数据安全立法

大数据在警务工作中的合理应用需要刚性的法律制度保障，虽然目前已有《中华人民共和国网络安全法》《消费者权益保护法》等相关法律规范，但在国家层面尚缺乏统一、专门、全面的国家大数据法律。政府相关部门也应承担起自身的责任，积极牵头倡导推进大数据安全立法，建立层层负责的网络安全机构，严厉打击利用大数据危害国家安全、社会稳定、侵犯公民个人隐私的违法犯罪活动，防止别有用心的人利用大数据危害社会或谋取不正当利益。

2.严格数据使用，落实权限分级制度

为防止数据访问出现问题，应根据民警岗位、数据类型和业务应用需求等实际情况，确定数据访问权限，并适时调整授权等级。对所有数据的访问及应用，均应设置日志管理功能，加强智能监测和使用情况的实时记录，一旦发现可疑操作，及时进行阻断、追踪和问责，实现数据的安全有序应用。

3.加强大数据防护技术研发，保证数据安全为了保障数据安全，目前公安机关采取的办法主要是物理隔离和数据加密。物理隔离在一定程度上可以保证数据使用的隔离性、保密性，但是在现有技术条件下，尚不能保证数据的绝对安全。在数据加密方面，针对目前小型数据的加密技术较为成熟，但针对大数据的加密技术还需要进一步开发。因此，当前的物理隔离和数据加密技术只能被动地保证数据安全，公安机关必须要重点加强防护技术

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研究，在数据安全预警上下功夫，从而实现数据安

全的积极防御和有效防御。如可以在警务云建设的过程中，嵌入针对警务数据的安全检测软件，构建基于警务云的免疫系统，做到一旦有非法的访问或使用，系统第一时间感知并精准响应；必要时可以实施主动反击，实现从数据安全的被动防御向主动防御，从单点防御向综合防控的转化。

（四）加强专业人才培养，实现大数据警务建设的可持续发展

国务院《促进大数据发展行动纲要》中提出：加强大数据专业人才培养，创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。[2]目前各地公安机关高度重视大数据警务建设工作，但是相关人才的缺乏与工作需求的矛盾日益凸显，特别是缺乏既有公安实战经验又精通数据分析的专门性复合人才。要解决目前的“人才荒”问题，需要各相关部门形成合力，创新大数据警务人才的培养、引进和激励机制。

1.有计划地招收和培养专门的警务大数据人才一是在有培养基础和条件的公安院校中，设立数据科学和数据工程等相关专业，确定招生规模，重点培养数据采集、建模、分析和处理等大数据专业人才；二是每年从公安院校外的应届高校毕业生中招收数据专业人才，辅之以公安业务知识培训；在此基础上，逐渐建立起警务大数据专业队伍。

2.建立合作机制，借力推进大数据警务建设公安院校大数据人才的培养需要一个过程，在此期间，公安机关的大数据警务建设需要与高校、科研院所和企业进行合作，借用合作单位的相关人才，通过签订保密协议等形式，在保证数据安全的前提下，迅速有效地补充公安队伍中大数据人才的

不足，快速推进大数据警务建设。

3.开展在职民警大数据专业教育培训

一方面，各级公安机关要依托警衔晋升、业务培训等机制，设立相关培训专题，进行大数据基础知识全警培训，提高公安队伍整体的大数据认知和应用水平。另一方面，聘请大数据领域的专家设计培训方案和课程，各级公安机关要有针对性地选拔精通公安业务、具有计算机应用能力的民警集中进行大数据业务培训，使其快速成长为大数据警务建设人才，承担大数据警务建设相关任务。

大数据警务建设经过几年的发展，已经取得了一定的成果，但是存在的问题也是显而易见的。现阶段，大数据警务建设需要准确定位问题，结合实际情况提出切实可行的措施，整合数据资源，建设贴近实战的大数据警务平台和系统，规避信息安全风险，建设大数据专业人才队伍，发挥大数据对警务工作的提升作用，推进警务工作现代化的发展。

参考文献：

[1] 凤凰网.李克强:实现“人在干、数在转、云在算”[EB/OL]. (2016-05-26) [2018-08-21].http://news.ifeng.com/a/20160526/ 48846992_0.shtml.

[2] 国务院.促进大数据发展行动纲要[EB/OL].(2015-09-05) [2018-08-21].http://www.199it.com/archives/380895.html.[3] 蒋俊,李夏风.用科技提升警务,用大数据提升效率[J]. 警察技术,2018(2):17-20.

[4] 杨唯.贵州贵阳政法大数据办案系统证据指引增效率[EB/ OL].(2017-09-14)[2018-08-21].http://www.chinapeace.gov. cn/zixun/2017-09/14/content_11430198.htm.[5] 杨佐斌,周文学.贵州“:大数据”助推警务转型升级[J]. 现代世界警察,2018(4):48.

[6] 吕益民.公安云计算平台的建设探讨[J].中国人民公安大 学学报:自然科学版,2013(1):25-28.

责任编辑：曲桂玲

A Reflection on the Ways to Deepen the Construction of Big Data Policing

BAO Xiao-yan

(Beijing Police College, Beijing 102202, China)

Abstract: Currently, big data has attracted highest attention in all sectors of society and is being fully incorporated into police work. To meet the new challenges and demands of policing in this big data era, it is urgent to explore and discuss ways to deepen the construction of big data policing. This paper analyzes the problems in the construction of big data policing at current stage and reflects on the ways to deepen the construction from the aspects of data resource integration, platform and system building, data security and personnel training, etc.

Key words: big data; big data policing; problems; ways

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