智慧公安情报大数据

智慧公安情报大数据（精选9篇）

智慧公安情报大数据篇1

随着互联网相关前沿科技的加速应用，各地的智慧警务建设如火如荼，因为对于各地来说，智慧警务的构建在现代社会显得尤为重要。并且随着大数据的进一步发展，各地公安通过向科技要警力，要战斗力。从而致使公安干警全面进入大数据时代。

1、全面呈现重点目标基础信息

完成重点目标建筑物的周边环境、内部结构，室内设置，包括内部门口、通道、楼梯以及单位和楼层负责人的基本信息等数据的采集，分别以空中全景、室内全景、平面图和2.5维图的形式进行全面呈现。并可通过移动警务通、移动终端随时进行查看，使指挥员、战斗员在赶赴现场的过程中能够先期对现场基础信息进行全面了解。

2、应急处突预案管理智慧公安系统开发：前面138中间2315后面3201 建立突发事件现场指挥、处置预案数据库，通过重点目标空中全景图上所分布的各警种图标，指挥员可以对警力分布和职责分工做到全面了解，各参战单位和参战人员能够清楚的了解自己所担负的任务和执行任务的位置。

3、预案推演系统接入公安网，各警种均可利用本系统，安排部署本单位警力实现了对突发事件的模拟布警指挥、网上推演。

4、GPS警力监控调度

当突发事件发生时，可通过警用350M集群查看案发现场周边警力，并进行指挥调度，安排离案发地附近的警力到达现场。

5、精确调警

针对发生的突发事件，通过系统预设的预案，对所有参战单位以短信通知进行一键式调警。

进一步加强公安应急处突工作，提高应急处突能力，根据各地公安应急处突工作部署要求，将城市中容易受到侵害的重点区域、部位、场所，如：市政府、车站、学校、大型商场等，依托GIS平台，利用实景三维技术，实现了建筑物周边实景三维环境及内部360度全景影像展现，全面了解案发现场真实环境，应用于现场应急处突工作，使参战人员身临其境，制定科学预案，辅助决策指挥。

智慧公安情报大数据篇2

1 设计基于大数据的公安情报分析系统

1.1 基于大数据的公安情报分析系统的关键技术

为了更好地实现公安情报分析系统的功能,需要运用以下几种关键技术进行设计。

1.1.1 大数据计算框架的应用

大数据计算框架可以提供一种有利于对海量数据进行处理的应用程序开发平台,大数据计算框架的应用提升了该系统的开发效率。在应用大数据计算框架的过程中,关键环节在于实现基于MapReduce机制的并行算法以及分布式文件系统。MapReduce机制的应用可以将并行程序的编程模式变得更加高效,进而提升公安情报分析系统的设计效率。分布式文件系统的特点是可靠性强,并且可以储存大数据集,该系统功能的发挥需要建立在云计算平台上。大数据计算框架的应用使得公安情报分析系统实现大数据分析挖掘功能[1]。

1.1.2 云计算技术的应用

在设计公安情报分析系统的过程中,云计算技术的应用可以实现计算任务的合理分布,该技术可以将所有计算任务分布在由一定数量的计算机组成的资源池中,在这种情况下,不同的应用系统可以根据实际需求获取相应信息服务以及计算力。云计算技术中主要包含虚拟化、并行数据处理等相关核心技术。云计算技术具有成本低、扩展性较强、安全性等特点[2]。

1.1.3 面向服务的体系架构的应用

服务是体系架构的基本元素,当客户有相关需求时,可重用组建服务就可以根据客户的需求为其提供相应的服务。体系架构的核心技术主要包含Web Service以及XML等。

1.2 设计基于大数据的公安情报分析系统架构

为了满足实际使用需求,对各类公共安全数据进行有效处理,将基于大数据的公安情报分析系统架构设计成七个模块。

1.2.1 基础资源层

该系统的运行需要建立在大量基础资源的基础上。基础资源层的作用是为该系统提供网络资源、计算机资源等相关资源,进而保证公安情报分析系统的正常运行。除此之外,基础资源层还拥有资源状态实时监控、资源配置情况管理等功能,上述功能保障了资源的有效性。

1.2.2 平台支撑层

平台支撑层的作用是为公安情报分析系统的开发工作提供合理的运行环境。在基于大数据的公安情报分析系统结构中,平台支撑层是重要的基础模块。

1.2.3 数据支持层

在该系统中,数据支持层的作用是对各类公共安全信息进行有效采集和整合,按照视频图形以及虚拟社会等多种形式将上述公共安全信息建成一个信息资源整合库,当公安机关需要某些数据信息时,这个信息资源整合库可以通过数据审计等相关功能的发挥为其提供所需数据信息。就大数据的分析和挖掘而言,数据支持层为其目的的实现提供了基础保障[3]。

1.2.4 服务支撑层

在服务支撑层中主要包含联动服务和通用服务两个组成部分。由于犯罪活动通常具有较大的地域跨度,为了有效打击犯罪活动,涉及的多个公安机关需要进行数据共享,服务支撑层中联动服务的作用则是满足不同公安机关之间数据共享需求。与其他数据共享途径相比,联动服务的应用能够有效节省共享时间。服务支撑层中通用服务的功能是为公安机关提供多种大数据的处理方法和技术,其中主要包含数据统计分析以及数据挖掘等[4]。

1.2.5 综合应用层

综合应用层的功能是为打击和预防犯罪行为提供数据支持。就事后而言,综合应用层中主要包含情报分析系统;就事中而言,综合应用层中主要包含串并案信息管理系统以及视频行政辅助系统等多个组成部分;就事前而言,综合应用层中主要包含预测预警系统。综合应用层是整个系统的重要部分,设计人员应对该模块的设计和功能的实现加以重视。

1.2.6 公安情报分析系统的技术标准规范和安全保障体系

在设计基于大数据的公安情报分析系统的过程中,需要应用多种不同的技术,为了保证系统设计的合理性和有效性,需要通过技术规范标准对所使用的技术进行有效规范。对于基于大数据的公安情报分析系统而言,安全保障体系的作用是保障该平台的稳定、安全运行。

1.3 设计基于大数据的公安情报分析系统功能

为了更好地为犯罪打击活动提供数据支持和决策支持,该系统应包含以下几种功能。

1.3.1 公共安全信息数据的清洗整合

在公共安全信息数据的清洗整合中,主要包含以下几个部分。第一,公共安全信息数据的清洗。不同的业务系统采集的数据信息通常存在交叉和不完整现象,为了在保证数据有效性的基础上正常使用数据,需要对数据进行清洗。由于案件的发生具有一定的偶然性,当按照类聚算法对海量数据进行清洗时,很可能将与案件有关的线索数据清洗掉。为了防止这种现象发生,应按照不清除业务数据,只清除业务无关数据项的原则进行公共安全信息数据清洗。无关项业务数据的有效清洗可以显著增加存储空间,这种数据项的精简可以促进公安机关破案速度的提升。数据清洗除了可以将业务无关项数据剔除之外,还需要将重复数据删除。相对于其他数据处理工作而言,重复数据删除工作的成效较低。但重复数据的存在会对数据分析结果的可信度产生不良影响,因此,删除重复数据具有一定的必要性。为了防止重复数据删除工作的时间占用比例过大,可以在公安情报分析系统的空闲阶段对重复数据进行删除。第二,公共安全信息数据整合。为了满足破案需求,需要根据公安业务的实际特征,对具有独立性特点的公共安全信息业务数据进行有效整合。当数据整合工作完成之后,这些业务数据会形成人口、银行账号、居住地址、实际案件、乘坐车辆和联系方式共六个业务数据整合库。这些整合库之间具有一定的关联,在实际的刑事案件侦破过程中,公安机关需要通过这六个整合库中相关数据信息的合理提取,有效完成相关案件的侦破工作[5]。

1.3.2 公共安全信息数据同步引擎

在公共安全信息数据同步引擎中,主要包含以下几部分。第一,公共安全信息数据引擎。在公安情报分析系统运行过程中,情报信息综合资源库中的原始业务数据主要来自相关企业以及公安内网等,当原始数据获取完成之后,需要通过抽取同步引擎完成数据的快速复制,将所需的不同业务数据集合起来形成资源映射数据。第二,公共安全信息数据传输。公安情报信息综合资源库中涉及的数据种类和数量较多,为了保证该资源库的顺利建立,需要保证数据的正确传输。在公共安全信息数据的传输过程中,需要通过防火墙的使用保证传输安全。第三,公共安全信息数据抽取同步。公共安全信息数据来源、格式等因素具有复杂性特点,这种特点对抽取同步过程提出了更高要求。为了满足实际需求,需要应用不同的抽取同步模式和抽取同步方法。除此之外,还需要对不同公共安全数据业务数据的抽取同步状态进行监控,当监控过程中某个业务数据的抽取同步状态出现异常时,应在迅速报警之后,及时对其进行修复[6]。

2 基于大数据的公安情报分析系统特征

该系统的特征主要表现在以下几方面。

2.1 服务化特征

基于大数据的公安情报分析系统建立在SOA结构的基础上,这种设计方式使得该系统具有可复用以及服务组合的特点。公安情报分析系统的服务化特征使其能够有效为打击犯罪行为提供决策依据。

2.2 高性能特征

该系统的高性能特征是由于云计算技术的应用产生的。云计算平台可以根据公安情报分析系统的实际需求,通过高性能的计算能力和良好的储存能力为其提供相应的服务。

2.3 智能化特征

该系统的智能化特征是由于大数据技术的应用产生的。将大数据技术应用到公安情报分析系统中,可以对各类公共安全信息数据进行有效处理和分析,为用户提供智能分析能力。

3 基于大数据的公安情报分析系统的应用

3.1 在网上查证中的应用

以宁夏某毒贩的网上查证为例。办案民警掌握该毒贩的信息如下:该毒贩是一名董姓女子,籍贯宁夏,年龄为30~40岁。中心情报信息室根据公安情报分析系统,将犯罪嫌疑人的籍贯、性别及姓氏输入旅店业查询模块,结合实际情况及犯罪嫌疑人的年龄段进行分析,最终确定了该嫌疑人的基本信息。以董姓犯罪嫌疑人的基本信息为依据,从全国人口信息库中找到了该犯罪嫌疑人的照片,民警根据上述结果展开详细侦查,最终将该犯罪嫌疑人抓获。

3.2 在网上抓逃中的应用

以吉林省暂住人口犯罪嫌疑人孙某为例,情报人员在运用公安情报分析系统进行实有人口和在逃人口进行对比的过程中,发现孙某为一名逃犯。情报人员通过警务平台查询到该犯罪嫌疑人的详细地址,将抓捕该逃犯的指令发布在情报信息网上,当指令发布完成之后,研判人员运用短信发送模块将该指令提示信息发送至派出所教导员,通过这种方式保证派出所民警及时了解该指令。两天之后,情报信息网反馈结果显示,该逃犯已被抓获,为了保证信息的准确性,研判人员随后在全国在逃人员撤销库中查询到上述信息属实。公安情报分析系统的应用有效缩短破案时间,并减轻了办案人员工作压力。

4 结语

公共安全信息数据的复杂性、来源广泛性等特点为情报分析工作带来了一定的困难。为了实现对犯罪活动的有效预防和打击,需要设计合理的公安情报分析系统,为案件的侦破过程提供数据参考和决策支持。基于大数据的公安情报分析系统的实现能够有效提升办案人员的工作效率。

参考文献

[1]杨郑涛.基于数据仓库的公安情报分析系统的研究和实现[D].成都:电子科技大学,2012.

[2]李毅,刘兴川,孙亭.基于大数据的公安情报分析系统研究[A]//中国指挥与控制学会,2014第二届中国指挥控制大会论文集(下)[C].2014:5.

[3]刘江.数据挖掘在公安情报分析中的研究与应用[D].呼和浩特:内蒙古大学,2010.

[4]邢轶清.公安情报分析系统的设计与实现[D].呼和浩特:内蒙古大学,2007.

[5]张浩明.数据挖掘在公安情报系统中的研究与应用[D].上海:同济大学,2008.

大数据时代下贸易情报的重要性篇3

贸易情报信息化平台导入的准备

传统外贸企业商业模式、管理手段的落后在呼唤信息化的管理模式。外贸企业直接面对国际市场，对于全球信息化的浪潮体会更为深切。随着国际贸易竞争的加剧，中国出口商所面临的压力与日俱增，竞争也要求外贸企业为国外客户提供更为灵活、富于个性化的服务。

作为当代技术标尺的“信息化”，从根本上摈弃了传统贸易。在外贸业务管理中，外贸企业对贸易情报的掌握显得尤为重要。只有迅速全面地掌握贸易情报数据与信息，外贸企业才能在激烈的贸易竞争中知已知彼、百战不殆。

在贸易情报信息化平台导入的前期准备阶段，企业决策层的态度至关重要。企业贸易情报信息化导入的最大困难不是技术问题和资金问题，而是管理问题和观念问题。只有企业的最高管理层才有可能逾越革新旧的管理模式过程中的诸多障碍。同时，这还要求企业最高管理者将企业贸易情报信息化进程与企业战略目标相结合，并具备超越自我的思想境界；对企业自身进行充分的现状分析，明确企业贸易情报信息化导入的基本目标至关重要，并据此制定相应的整体规划和实施步骤，做好相应的资金、人才准备。

选择适合的贸易情报信息化平台

广州三顾外贸管理咨询有限公司在大量外贸管理咨询实践中了解到，有相当一部分外贸企业对贸易情报系统信息化平台的重要性认识不足，不愿意在这方面做必要的投入，从而导致一些外贸企业的业务人员在联系潜在客户前无法了解到这些客户值不值得花费时间和精力去开发。

而通过贸易信息大数据平台，不仅可以对某一行业（产品）的国外目标市场进行准确的分析，而且可以清楚地查看某一行业（产品）大量采购商的详细联系方式及其在某一时间段内的详细采购记录，包括其供应商名称、采购产品种类、规格、采购单价、采购总量和采购频次等，据此提前了解采购商的采购渠道、采购规律、总体实力及活跃程度等各方面的情况。

在当今日益激烈的外贸竞争中，如果能够借助权威专业的贸易情报信息系统精准地动态地掌握目标市场与目标客户的这些信息，外贸企业在开拓国外市场方面一定能够在众多同行企业中脱颖而出。

然而，根据广州三顾外贸管理咨询公司的经验，目前市场上的贸易情报信息系统鱼龙混杂，不同商家的贸易情报系统在功能模块上千差万别，价格也相差甚远，不少外贸企业不了解各商家系统的“水有多深”，更没有操作过类似的系统，因此在选购此类系统时带有盲目性。专业的事一定要由专业的人来做，建议此类外贸企业借助专业的人员选购权威、可靠又具有高性价比的系统。

以跨境搜（www.lsmaps.com）为例，该贸易情报信息系统可为中国出口型企业定位分析目标市场、高利润市场；对同行知根知底；还可获得全球热门市场采购商详细的联系方式。

山东某上市公司主要生产、销售大型混凝土搅拌设备及半挂车，其主要外销目标市场为非洲、东南亚的一些发展中国家。经过20年的发展，该公司外贸团队已比较成熟，现有15人。为了满足对信息化平台的需求，以同现有的客户开发平台与渠道形成互补，通过市场了解和朋友介绍后，该公司海外营销部总监和跨境搜取得了联系。经过相互了解及洽谈，这家公司同跨境搜签署了为期1年的信息系统购买合同。

这家上市公司为什么会选择和跨境搜合作呢？第一，跨境搜信息系统所提供的庞大的客户资源（含详细的客户联系信息）均为真实、有效且不断更新。第二，通过跨境搜信息系统搜索到的大部分客户都是近期有采购需求，且采购量比较大的。第三，通过跨境搜信息系统可以准确定位市场，匹配高利润市场。第四，跨境搜可提供目标客户的背景调查。第五，跨境搜信息系统全国统一售价的方针赢得了客户的信赖。

客户还选购了5个8位的HS编码查询功能。5个HS编码对应其5类主营产品，可以分别从企业分析、国家分析和量价走势、港口分析及运输方式等多维度，解读该产品在中国出口市场的淡旺季情况、同行企业出口价格及数量等数据。该客户还选购了国外的清关数据，以分析其客户的采购习惯、采购周期及采购供应链等。

跨境搜信息系统不限制产品关键词查询、不限制HS编码查询，可设置主次账号功能，以便公司管理层分配、检查外贸业务人员的使用情况。

该公司在使用跨境搜信息系统的2个月内，对重点跟踪的客户全部进行二次开发，成功开发客户3个；在使用跨境搜信息系统的1年内，成功开发客户18个；订单净利润为跨境搜信息系统总价的数十倍以上。最终该公司与跨境搜续签3年合同。

（作者系广州三顾外贸管理咨询有限公司总经理）

大数据时代下贵阳建设智慧城市篇4

2013年11月15日，第四届中国意大利创新论坛在北京召开，作为本届论坛六个平行圆桌会议之一的“贵阳智慧城市建设专题研讨会”吸引了国内和意大利政产学研界近百人参加，大家纷纷对贵阳智慧城市建设表示出浓厚的兴趣。在会上，贵阳市提出在2015年前将建成的包括“一个公共平台，一个管理中心，政务、产业、民生三大应用方向，信息基础建设、智慧应用等六大支撑体系，建筑节能、指挥交通等九个示范应用”在内的“智慧贵阳”体系框架。那么，建设智慧城市的前提条件是什么？

如果将智慧城市比喻为人，将组成智慧城市感知功能的传感器比作人的五官，将连接传感器的网络比作神经，将控制和存储信息的云技术比作中枢，那么大数据就是智慧城市的所有体征数据的总和。人要正常运作,各个零部件数据指标必须达标，一座智慧城市亦如此。

所以一座真正的“智慧城市“，要体现出人类社会对现代城市和运营管理新的科技发展的水平，智慧，它必然来自于对各种数据充分分析和利用。因此如何对数据进行分析和利用，促进人类智慧运用管理城市，建设迫切使用先进的技术包括数据挖掘和功能的强大的运算系统，从而来整合分析跨地域，跨行业，跨部门的海量数据的处理，将特定的知识应用于特定的行业和特定的解决方案中，来正好的支持整个经济社会发展的决策和相关行动。这也正是建设智慧城市面临的重要挑战。

21世纪随着大数据技术领域的开发与不断创新，现今技术已经能够短时间内处理、分析庞大复杂的数据，这为“智慧城市”的建设提供了强有力的支撑。如今，越来越多的城市提出建设“智慧城市”的命题，并不断摸索与落实，成绩显著。

作为贵州省会的贵阳同样迎来建设智慧城市的契机，早在2010年10月，在贵阳市政府与IBM共同举办的“智慧城市·感知贵阳”论坛上，就已经勾勒出“感知贵阳、智慧城市”的远景，而建设智慧城市也纳入到贵阳市“十二五” 工业和信息化发展规划中。2013年年初，贵阳乌当区入围我国首批90个智慧城市，同年8月，乌当区智慧城市综合管理平台正式开工建设。在2013年智慧城市任务书项目开展情况评分中，乌当区在全省10个国家智慧城市试点中总排名第二，在4个县级试点中排名第一，获得“以奖代补”专项资金70万元。

打造智慧城市，对贵阳市的好处无疑是十分巨大的。智慧城市所涉及的智慧交通、无线城市、智慧医疗、云电视等都对提高贵阳市民的生活品质有着极大的促进作用。智慧交通将打破贵阳传统城市交通管理与发展模式，极大地缓解交通需求与交通设施供给的尖锐矛盾，为市民出行提供便利的交通；无线城市能够为公众提供利用无线终端或无线技术获取信息的便利服务,实现城市信息化和现代化；智慧医疗能够实现医疗信息实时共享，简化就医流程、降低医疗费用，增加群众就医便利性；云电视将电视连上网络，观众就可以随时从外界调取自己需要的资源或信息。

同时引入大数据处理技术，在互联网、物联网、云计算平台、电信网、广电网、无线宽带网等技术实现系统化整合的基础上，充分利用高度集成的智慧技术，以配套设施与相关政策促进、带动智慧产业发展，为居民提供更加优质、高效、方便、快捷，更加亲民、协调、节能、集约，具有高度智慧化的公共服务。

智慧公安情报大数据篇5

关键词：智慧校园；大数据；教育资源；数据处理

中图分类号：tp393 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2016）19-0218-03

近百年里，人类从电气时代步入信息时代后，数据变成为独一无二的传递媒介，在我们的生活中无处不在。随着互联网和物联网的快速发展，人们的一起日常生活都可以被数据化记录。在2009年爆发了全球性的甲型h1n1流感病毒疫潮，令人感到震惊的是，在该病毒爆发的前几周，《自然》杂志上的一篇论文准确地预测了h1n1流感的爆发。这篇由谷歌公司工程师们发表的论文利用计算机技术准确分析预测跨领域疫情爆发的论文，随着疫情的蔓延也引起全世界的关注。人们逐渐意识到，这些曾经静静记录在各种数据库里的数据。开始爆发出惊人的价值和巨大的信息，人类已经迈入一个深度挖掘数据的大数据时代[1]。

我国在高校研究大数据中有着得天独厚的条件，根据教育部2016年4月7日发布的数据显示，2015年我国大学生在校人数达到3700万，全世界第一。全国各类高校达到2852所，位居世界第二。在高校里，学生在校园学习生活的各项活动都会产生大量的数据，教师教学、科研等各项数据，以及高校各项日常教务管理等等，日积月累。特别是近年来倡导和建设的智慧校园，使得高校师生日常学习生活以及教务管理产生了海量的数据。对这些数据运用大数据技术，进一步分析和挖掘，就会对“智慧校园”的发展建设提供更为深远的智能决策。

高校智慧型校园的建设和发展

1.1“智慧校园”的概念

“智慧校园”是校园信息数字化建设结合物联网、云计算、大数据技术等计算机技术而产生的校园建设的新概念。它以物联网为基础、以云计算、大数据为核心打造的集高校工作管理、教育教学、学习科研、校园生活服务等等综合型智慧校园环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合[2]。在智慧校园里，可以通过手机、电脑等现代化工具，结合校园网络，能极其方便地进行学习、教学、科研、管理、生活、服务等活动，实现校园生活学习的全面信息化，达到丰富校园生活，提高教育、教学、管理效率的目的。

1.2 智慧校园的总体框架

智慧校园建设是将智能化传感器植入和安装到教室、实验室、会议室、图书馆、餐厅和宿舍等地方。并对它们进行一定方式的连接，形成“物联网”，通过服务器和云计算服务中心将“物联网”和“软件系统管理平台”整合，实现全面的信息化智能化，并且采用科学的管理方式对这些信息资源进行处理，为校园师生、工作管理人员提供全方位的数字信息生活环境和方便快捷的办公服务平台。

1.3 现阶段智慧校园建设的不足[3]

智慧校园从概念的产生就受到了国家政策的大力支持，以及各大企业的技术支持，但由于高校本身管理的复杂性，以及各部门之间的通信困难，导致尽管在智慧校园高速发展的今天，也在建设上存在一定的困难和不足。主要表现为：

第一、高校信息的复杂性，使得学校和师生之间的即时信息沟通能力不强。由于高校信息的种类繁多以及学生的自律性等等问题，以致目前绝大多数高校和学生之间的信息沟通还没有全面实现互联网化，甚至还有许多学校仍然通过布告栏或者辅导员、班长通知的传统方式，而且通过移动互联网传递的即时信息也面临信息数量等限制，无法对不同类型学生进行精准发送等诸多问题，造成沟通效率低下。

第二、高校部分机构繁多，信息相对闭塞，智慧管理难。高校机构庞大，部门繁多。各个学院和行政管理部门有各自的网站，甚至有不同软件公司开发的管理系统，难以统一管理。使用不同的平台，导致各类信息资源存储在不同的数据库中，形成诸多“信息孤岛”，数据格式和标准无法统一，从而造成系统中存有大量冗余数据、垃圾数据。第三、大数据缺乏进一步分析和挖掘。由于数据的庞大和复杂性，缺乏有效的系统针对这类数据进行分析和挖掘，例如、学生的图书借阅信息无法跟个性化教学进行关联，学生的消费数据很难跟助学金以及助学贷款进行关联，学生的日常生活行为不能跟毕业方向进行统一分析等等。高校智慧校园的大数据

2.1 大数据的概念

所谓大数据（big data），是指在所涉及的数据资料量规模庞大，无法在响应时间内用人工甚至以往计算机软件进行获取、存储和分析处理的数据集。根据麦肯锡研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合 [4]。通俗来说“大数据”是一个数据体量（volume）巨大，一般要超过10tb，数据类别特别庞多（variety），并且要求处理数据速度（velocity）在合理的响应时间范围内，并且数据的真实性要高（veracity）的数据集合 2.2 大数据分析

智慧公安情报大数据篇6

按照《关于报送xxxx智慧城市和大数据产业发展工作总结的通知》要求，结合x市xxxx智慧城市和大数据产业发展工作考核办法，我局对相关工作进行了梳理和自查，现将工作情况总结如下。

一、扎实推进基础平台建设。按照集约化原则，x市公众信息网水务局网页后台归入了x市网站集约化管理平台，并配合市大电办完成了政务服务系统迁移上云工作，有效解决了分散建设、重复投资的问题，提升了电子政务建设管理水平。行政审批及其他行政权力运行归入了x一体化政务服务平台，逐步实现线下线上业务协同、“零距离”办事、行政审批事项“仅跑一次”，为优化政务服务流程，提高政务服务网办率提供数据支撑。

二、做好各类平台的运行维护工作。一是及时在公众信息网水务局网页和x市政府信息公开水务局网页等网站上发布各类信息，按照信息发布审核流程，经分管领导和保密工作人员审核后再上网，做到涉密不上网，上网不涉密。二是做好政务微博、政务微信等新媒体的运维工作，让其成为群众了解水务工作的新窗口。

三、做好智慧城市项目的管理和推进工作。通过政务数据平台以联机的方式实现与其他相关部门的数据共享与业务协同，实现供排水服务的精细化服务和管理，加强联合监管。将相关业务系统并入x市工程建设项目审批管理平台和x一体化政务服务平台进行统一运维。并按照《x市人民政府办公室关于印发的通知》（崇府办发〔xxxx〕xx号）要求，做好智慧城市具体项目的方案编制、组织项目申报、项目招投标、项目内容管理、推进实施、项目管理和验收等工作。

大数据分析与情报分析之同异篇7

大数据这个概念是在1980年由著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中提出的, 并将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。此后又经过了2008年国际著名杂志《Nature》推出“Big Data”专栏, 2011年Mc Kinsey Global Institute (麦肯锡全球研究所) 发布关于“大数据”的研究报告 (《Big Data:The next frontier for innovation, competition, and productivity》) 等一系列的发展。2016年是我国“十三五”规划的开局之年, 我国的“十三五”规划提出了“实施国家大数据战略, 推进数据资源开放共享”的规划建议。在这个背景下, 大数据分析研究越来越引起学者专家的关注。

作为同为研究数据领域的传统相关学科情报分析研究与大数据分析研究理念的研究方法和领域必定会有一些交叉和不同。数据研究人员必须明确这些同异, 才能有效的将两个学科研究方法相结合, 为实际生产领域提供更有效的情报支持。

本文对大数据分析研究与情报分析研究的共性和差异性进行了讨论。通过寻找出相同点, 引入大数据分析的优势, 强化情报分析。通过差异对比, 明确情报分析的特色, 从而借鉴大数据的思想, 深入研究并充分发挥情报分析的优势, 指导研究工作通过“差异化”的战略构建情报分析的理论及方法体系, 同时, 也有助于避免在研究过程中, 一味强调大数据带来的影响, 导致情报分析学科的“泛大数据化”。

2 大数据分析研究与情报分析研究交叉方面

大数据分析研究是大数据理念与方法的核心, 是指对海量、类型多样、增长快速且内容真实的数据 (即大数据) 进行分析, 从中找出可以帮助决策的隐藏模式、未知的相关关系以及其他有用信息的过程。而对于传统图书情报中的情报分析是指:根据社会用户的特定需求, 以现代信息技术和软科学研究方法为主要手段, 以社会信息的采集、选择、评价、分析和综合等系列化加工为基本过程, 形成新的、增值的情报产品, 为不同层次科学决策服务的社会化智能活动。通过两者的概念对比可知两者研究的交叉点有如下几个方面:对数据的定量分析、多种渠道采集信息融合、强调信息相关性分析。

2.1 数据定量分析

无论是大数据分析研究还是情报分析研究都是对数据分析的研究。早期的情报分析研究强调分析人员的专业背景和经验, 更多地依靠人的智力去解读特定的、少量的数据对象, 通过人的分析、归纳和推理得出情报研究的结论。但随着科学技术的迅猛发展, 在某些领域学科专业呈现出综合化的趋势, 数据量越来越大, 所涉及的内容越来越专深。因此, 在大数据化的今天, 简单的人工分析已经不能满足大数据的要求, 专业人员逐渐采用机器学习等现代化手段, 以应对大数据分析趋势。

2.2 多种渠道采集信息融合

大数据分析研究与情报分析研究都通过多种渠道进行信息采集, 并通过这些采集的信息进行信息融合, 以便分析出有用的信息情报, 促进经济发展。大数据分析研究与情报分析研究把通过不同渠道、利用多种采集方式获取的具有不同数据结构的信息汇聚到一起, 形成具有统一格式、可以多种应用的数据集合, 这一过程称为多信息源数据融合。对多源信息进行加工利用, 并使不同形式的信息互补, 以获得对同一事的发展趋势更本质的认识, 是多信息源数据融合要解决的问题。

2.3 信息相关性

所谓“信息相关性”是指两个或者两个以上信息元变量之间存在某种规律性, 当一个或几个相互联系的变量改变时, 与之相对应的另一变量按某种规律在一定范围内变化, 则认为前者与后者之间具有相关性, 即两者是相关关系的。

在大数据时代, 科技人员利用相关关系, 从大数据信息元中更快捷、更清楚地分析事物。从而发现事物或现象之间存在相关性, 就可以利用这种相关性创造出直接的经济收益, 但这种利用不必弄清楚其中的原因。

相关性原理也是情报学的基本原理之一, 相关性分析也是情报实践的常用分析方法。任何一种情报结构都是按一定规则相互关联的, 分析并揭示情报相互关联 (即相关性) 的规律和规则, 是对信息、知识、情报进行有效组织检索与分析挖掘的基础。

3 大数据分析研究与情报分析研究差异方面

大数据分析研究与情报分析研究差异主要表现在以下几个方面:数据对象、分析时效、分析任务等。

3.1 数据对象差别

情报分析与大数据分析的研究对象有差异, 数据的性质也存在差异。情报分析研究都主要以文本文献作为数据的对象和基础, 这些文本包括论文、专利、科技报告、政策文本、领导讲话等。正是因为主要对象为文本, 而文本本身又具有语义关联, 因此, 情报分析的重要任务之一是找出这些文献中的语义关联。大数据分析则不同, 其分析对象并不限于某种数据类型, 从当前实际应用的成果来看, 大数据分析通常以数值数据与结构化的短文本数据为主要对象, 如销售数据、用户数据、传感器采集数据等。

3.2 分析时效差别

对于数据分析的时效率而言, 分析可以分为历史分析和实时分析。历史分析是对历史数据进行分析, 包括交互式历史分析和批处理历史分析两种方式。实时分析是对变化着的数据做实时分析, 包括动态流分析、基于时间的实时分析等。大数据分析研究主要特点是实时分析, 这种分析满足数据大、数据类型广泛、数据处理速度快等要求。

与大数据分析不同, 情报分析研究很少对历史分析与实时分析进行区分。情报分析研究在动态跟踪时主要依赖于新的数据, 但在总结规律与趋势分析研究时往往使用一定阶段性和滞后性的数据。

3.3 分析研究任务不同

大数据分析研究的任务是通过相关性实现模式的挖掘和预测分析。一般情况下, 就模式的挖掘而言, 大数据分析研究强调发现事先不知道的新模式和未知的相关关系, 这一点与情报分析研究有显著的差异。就预测分析而言, 大数据分析研究主要包括趋势预测和缺失信息预测。趋势预测是指通过事物的一些基本属性信息和先前的趋势分析, 预测事物发展的轨迹和最终影响程度。缺失信息预测是指对现有信息中缺失的信息项或者还未出现的信息进行预测, 也称预见。

通常情况下, 情报分析研究的目的和任务是明确的, 需要回答具体的问题。情报人员的任务就是紧密围绕情报分析课题的研究需求, 广泛搜集其各类相关信息, 运用多种工具与方法进行内容分析研究, 监测其中的新现象、新情况发现其中的规律、本质、战略意图等, 并将这些研究成果"填充"到情报分析结果的模式中, 形成情报分析研究报告。

结束语

大数据分析研究与情报分析研究有着一定的联系, 又存在着一定的差异。通过归纳大数据分析研究与情报分析研究的共性, 可以更好地认识大数据研究给情报分析研究带来的机遇。但是, 情报分析研究毕竟不同于大数据分析研究, 情报分析研究在大数据环境下依然有自己的研究特色, 在数据对象与规模、分析时效与任务方面都有着诸多不同。充分认识这些不同, 把情报分析研究的特色与优势发挥好, 以迎接大数据带来的挑战。作为一个新兴的理论和实践领域, 大数据研究思想是社会理念、用户需求、技术手段发展水平的集中体现和综合反映。与此同时大数据研究思想也不可避免地会对情报分析工作产生影响。总之, 在大数据环境下, 情报分析研究的技术体系、过程与方法都在发生着变化, 如何在新的环境下发展与提升情报分析研究理论, 如何构建适应时代特点的情报分析研究模型, 如何集成情报分析研究技术与方法实现情报分析自动化等问题, 值得我们进一步探讨。

摘要：近年来, 大数据分析研究逐年兴起, 与图书情报相关专业的研究课题也逐渐紧密。通过对大数据分析研究理念与传统图书情报专业的情报分析研究理念进行对比, 发现二者在对数据的定量分析、关注数据多元融合和相关性分析等方面有很多共性, 而在研究对象, 分析的任务和时机等几方面存在一些不同。只有真正的认识二者研究理念的同异, 才能更好的将两者有效的结合应用, 为社会带来更大的效益。

关键词：大数据,大数据分析,情报分析

参考文献

[1]李广建, 化柏林.大数据分析与情报分析关系辨析[J].中国图书馆学报, 2014 (5) :14-22

[2]韩志英, 孙忠斌.情报分析人员的元认知分析[J].现代情报, 2008, 28 (5) :53-55, 58

大数据助力松原公安信息化建设篇8

讲座由松原市公安局松江分局政委王晓平主持，副局长张生、高翔，副政委李嗣绵及所属各派出所、刑侦骨干人员等参加讲座。戴汝为院士率领教授、副研究员、博士生等团队成员分别就相关内容进行讲授。

王晓平政委首先代表分局全体民警对戴院士及其团队的到来表示欢迎。他在致辞中表示，希望大家珍惜这次难得的机会，认真听讲，深刻领会，努力提升松江分局的信息化建设能力。

讲座开始之前，举行了戴院士赠书仪式。随后，讲座正式开始。戴院士学术秘书高思宇、博士研究生胡文鹏、副研究员郑楠博士先后作主题报告。

高思宇在《大数据的发展与应用》的报告中指出：大数据环境下，科学研究更加注重片段数据、海量数据、非结构化数据的采集、清洗、挖掘与分析，通过碎片化重组，深度揭示难以处理或无法预知的科学问题。起初对大数据技术的推动力主要源于国家安全方面，最终推动了金融、医疗、公安等多方面开始实施大数据的广泛应用。

“云计算是技术的创新，云计算的出现开辟了人类社会全面使用高性能计算的新径。它为大数据的处理、复杂系统的求解提供了基本的工具。现在，互联网、交通、通信等社会生活和军事、气象、公安等行业中产生了海量数据。”胡文鹏从云计算的产生、概念、原理及应用四个方面对云计算进行了介绍。

郑楠在题为《智能科学技术在公安系统上的应用》的报告中表示：以搭建“大数据”处理和分析平台为突破口，寻求公安信息化应用新的效益增长点，已经成为公安机关信息化应用的热点问题。采用先进通信技术，跟踪嫌疑人至多目的地，搜索重叠手机号码以确定嫌疑人手机号，利用统计分析，确定嫌疑人的同伙信息，提高公安办案效率。对交通视频数据进行大数据分析，可以很容易发现套牌车、超速车。利用模式识别技术，对夜间视频数据进行人脸识别、车牌识别，提高公安办案效率。利用社会大数据进行城市人员的构成、人口的流动等可视化分析，可以为公安、政府的相关部门提供有力的决策支持。

三位报告人结合云计算、大数据及模式识别技术在公安系统上具体应用的案例，对公安信息化建设的战略意义和现实紧迫性进行了分析与探讨。

“通过今天的授课，中科院专家团队给我们带来了新理念、新思路、新方法，更有助于我们更新警务理念、整合警务资源、优化警务机制，全面提升公安工作整体水平。”王晓平在讲座总结讲话中这样概括。

链接：