“數”織恢恢天網

文 | 熊 濤 劉方堯

運用大數據技術提高公安機關打防管控能力、提升駕馭社會動態能力是非常迫切的需要。

截至目前，已歷時十五年的“金盾工程”建設，使得公安機關建立起了一系列完整的業務信息化應用體系，涵蓋公安機關各個業務類型，為公安部提出的“實施大數據戰略、打造數據警務、建設智慧公安”的目標奠定了基礎。

而地市級公安機關，在金盾工程建設中處于關鍵位置，大量業務系統最終在地市建庫，這些業務系統不僅采集了大量的基礎性數據，而且每天還在不斷更新動態數據（如交通、案件、專項數據等），加上公安機關自建、聯網的監控攝像頭、卡口等也在時刻采集視頻數據。此外，公安機關通過管理職能，還獲取到了其他部門如工商、民政、社保等社會信息數據，這使得地市公安機關掌握著很多有價值、鮮活的數據來源，形成了數量龐大的內部信息資源，為警務大數據中心建設提供了必不可少的條件。

警務大數據中心架構

建設地市級警務大數據中心，首先是明確大數據中心的定位、職能，才能為整體規劃指明方向。

定位

對于地市級公安機關來說，應該定位在“大力整合、重在治理，做好支撐、創新應用”等方面。市級警務大數據中心對部省公安機關是鮮活數據的提供者，對各業務警種和縣分局是數據的匯聚池和應用的服務者。只有把數據整合到庫，才能為省廳提供數據支撐；只有把資源池中的數據，按需要進行治理，數據才具備應用的價值。因此，市級警務大數據中心軟件上應依托信息資源管理平臺，匯聚公安內外部各種應用系統數據；硬件上，通過虛擬化方式，形成彈性可調配的數據中心，為數據的應用提供充足的計算資源和存儲資源。

俗話說數據海洋，大數據中心就像是海，匯聚起“山川、河流、湖泊、地下水資源”等分散數據；通過大數據處理技術，形成可以服務于公安業務的有用資源，就像各類水經過過濾、沉淀、消毒加工，提供高品質的用水，服務醫院、商業、工業和家庭等不同應用場景。水在城市水中心的處理流程，就好像數據在大數據中心的處理：

職能

要具備哪些職能才能發揮大數據中心的作用呢？筆者從實踐探索中總結出6大功能。

邏輯架構

大數據的邏輯架構區分IAAS、DAAS、PAAS和SAAS四層。

基礎平臺主要是由服務器和開源Hadoop平臺和MPPDB平臺組成。對于大數據的應用，通用的一些大數據處理能力建議作為服務組件化統一建設，比如說同行同住的算法服務、人員標簽的服務等等，都是大數據最基礎的服務。另外大數據需要重點考慮數據安全的建設，數據做了充分共享融合后，數據的安全性要求就更高了，不同數據類型還會有不同的秘級權限等控制要求，需要進行通盤的考慮。

數據架構

公安大數據中心建設中整體數據治理邏輯體系架構，貫穿數據的采（數據獲取）—>存（數據存儲）—>整（數據整合）—>算（數據加工計算）—>管（數據管理）—>服（數據服務）的數據生命周期過程，同時基于組織、政策和流程為數據治理項目提供政策指引和落地支持。

改變傳統三段式數據處理流程，在數據標準區和業務專題區之間增加業務整合區。各數據區功能定位如下：

源數據：源數據類型上分為結構化數據(包括數據庫數據表、結構化文件等)、非結構化數據（包括：視頻、音頻、圖片、文本）和實時流數據，以及從視頻、音頻、圖像中解析出的結構化數據。

數據緩沖區：從數據獲取的時效性上，可分為實時數據和離線數據兩類。其中實時數據從數據庫中實時同步至緩沖區內。針對離線數據中的結構化數據進行獲取、清洗和加載，非結構化數據進行獲取、加載和歸檔管理。

數據標準區：是完成對緩沖區的結構化數據的標準化操作。

業務整合區：對公安機關各類業務數據標準化后，按照統一概念模型的設計理念，對各分散的業務系統數據實體進行拆解、整合和深化，通過新模型來映射數據對象與業務對象之間的關系。業務整合區建設對未來大數據治理工作價值在于：形成清晰的數據整合規劃路線圖, 構建具有頂層視角的數據建設大局觀形成統一的主數據、業務視圖、權威數據，提高數據質量。通過數據模型整合發現新的數據應用價值點，優化數據架構，加速數據開發流程促進數據管理，幫助業務部門與支撐部門溝通。業務整合區主要由業務模型庫和標簽庫組成。其中業務模型庫對標準化數據從業務視角進行數據整合，對數據進行對象歸整、對象關聯等處理操作。基礎標簽庫從數據提煉出的有業務含義的數據處理規則，形成統一的基礎知識庫。

業務專題區：是將業務整合區的數據加工為各類應用所需的專題庫，為上層數據應用提供服務。業務專題區分為業務警種專題區和科信專題區。科信專題區基于業務整合區數據進行專題加工，為科信部門負責的各類基礎應用提供數據支撐。業務專題區為各業務警種的專項數據應用提供數據支撐。業務專題區以租戶形式為各業務警種提供獨立計算資源，租戶中的數據以從業務整合區和科信專題區為主，從中抽取經過授權的數據。

數據管理區：統一管理各數據區的元數據、數據標準和數據質量策略配置和檢查，并將相關信息映射到資源服務平臺中。

資源服務模塊：所有數據應用包括信通的通用數據應用，都在資源服務模塊進行數據服務接口注冊。

警務大數據中心建設

從安康公安警務大數據中心的建設過程來看，地市公安機關警務大數據中心建設應遵循“統一規劃、分步實施、邊建邊用”的原則。建設工作分為三個部分：

頂層設計，形成上下一盤棋，建設好大數據應用的基礎平臺。

為了處理好與陜西省公安廳 “三秦警務云”的關系，避免重復建設，同時充分利舊資源，安康市公安局先采用虛擬化技術，對市局信息中心現有資源進行了最大化整合，既做為全省“三秦警務云”的節點，也為本地數據整合、數據應用提供可靠穩定的硬件資源，這樣與全省一片云的規劃理念高度融合。再搭建云架構環境，通過云計算管理平臺實現對現有虛擬資源的管理，并按照安康公安業務需求、數據總量、應用目標進行逐步擴容，建設好大數據中心應用的基礎平臺，以不斷支撐大數據中心的正常運行。

匯聚數據，重心在治理數據，形成標準數據元。

完善信息資源管理平臺，形成“信息大數據”。在大數據數據管理中心的支撐下，我們依托信息資源管理平臺，對內整合業務數據，對外整合政府各職能部門、企事業單位的基礎數據、實時動態業務數據，形成數據“海洋”，既為公安業務服務，又為政務數據共享服務。目前，安康公安信息資源管理平臺整合內外部數據127種、35億余條，每天增量信息在130萬條。

建設視頻圖像聯網與共享平臺，形成“視頻大數據”。視頻圖像聯網與共享平臺就是解決各類視頻圖像標準不一、無法共享應用的問題。通過視頻專網的共享平臺，完成公共安全視頻監控圖像信息的匯聚、共享、交換的統一授權管理,和視頻圖像數據的解析處理及結構化數據的統一管理，形成視頻綜合應用基本的“視頻大數據”，并為市級政府職能部門提供視頻監控信息共享；通過公安信息網的聯網平臺，為公安內網業務提供外部實時視頻，為各警種和基層單位實時指揮調度、視頻數據比對碰撞分析、人像識別應用、車輛特征軌跡分析等提供實戰工具和支撐。

大力推廣新型數據采集手段，形成“物聯大數據”。公安工作具有突發性、移動性和緊迫性，利用物聯網“物物相聯，物物互聯”的理念，變民警上門被動采為設備實時主動采，把我們關心的治安要素信息，實時反饋給信息系統，達到了智能化識別和管理的目的。目前，通過市局搭平臺、縣局建前端，一期在關鍵部位，建設了76套數據采集一體化多功能智能感知采集設備，把圍繞人、物、空間的數據進行關聯、智能分析與預警，從而形成了實時的數據鏈，為動態管控提供物聯數據。

創新應用，結合實際需求開發實戰應用模型。

按照“功能自主創新、數據本地存儲、程序外聘編碼、建用同步推進”的建設原則，緊扣“智能合成”主題，以“采集感知化、傳輸自動化、存儲本地化、計算虛擬化、功能定制化、展示可視化、應用智能化”為目標，通過警企合作吸收借鑒成熟的公安實戰應用成果，并結合安康實際情況，創新研發具有本地特色、貼近本地實情的，好用、管用、實用的大數據應用平臺。

2017年，通過調研，結合執法辦案工作需要，依托安康合成作戰平臺和執法辦案監督系統，通過智能筆錄系統將兩者數據打通，同時實現了合成作戰實時服務執法辦案的目標，使辦案中心做到了在數據研判、智能分析下的精準辦案。

目前，安康市公安局利用現有硬件資源，按照大數據中心建設架構，通過治理現有信息資源管理平臺匯聚的數據，有效地為市局自主知識產權的“安康公安CAF+車臉大數據實戰系統”提供了人臉和車輛動態庫解析數據，以及計算能力上的支撐，成功地通過系統研判提供線索163條，為辦案場所提供深度研判發現線索48條，抓獲犯罪嫌疑人86名，為安康公安機關民警提供實戰服務，為全省公安機關推廣應用做好試點。

今后，公安信息化應用必將依托大數據理念和技術，由事后查證向事前預測發展、由數據指導公安工作，更好地服務于社會、服務于人民，這些都離不開內外部各種各樣的數據支撐。因此，在大數據中心技術建設同時，還應注重數據整合共享的機制建設，為大數據應用提供更多、更廣、更鮮活的數據支撐。