大数据时代公安基础数据采集中存在的问题及对策

2016-03-15李志鹏李丽

河北公安警察职业学院学报 2016年4期

关键词：警务公安机关公安

李志鹏李丽

（中国人民武装警察部队学院，河北廊坊065000）

大数据时代公安基础数据采集中存在的问题及对策

李志鹏李丽

（中国人民武装警察部队学院，河北廊坊065000）

随着大数据时代的来临，信息技术正逐步向着数据技术转化，一切数据的应用都是以数据的采集为前提的。当前全国公安机关都在大力发展警务大数据技术，虽然公安基础数据采集工作也同步开展，但在公安基础数据的采集过程中仍在顶层设计、制度构建、软硬件发展以及共享合作等方面存在问题，如何应对上述问题对于公安机关能否在大数据时代履行好自身使命意义非凡。

大数据时代；公安工作；基础数据

随着信息技术逐步向数据技术的转化，人类社会已逐步进入大数据时代。大数据观念和技术已开始渗透到人类致力于发展的各个领域中，公安领域亦不例外。墙高基下，虽得必失，公安基础数据采集无疑是公安“大数据”应用的基础，若脱离数据采集，数据应用便成了无源之水，无本之木，公安“大数据”亦无从谈起。当前公安基础数据采集工作正在全国如火如荼的展开，但仍存在诸多问题制约着工作的开展，如何在大数据时代开展好公安基础数据采集工作对公安全局工作影响深远。

一、大数据时代公安工作面临的巨大挑战

《大数据时代中》一书中明确指出，大数据是指不采用以往抽样方法进行分析，而是对掌握的全部数据进行分析处理的数据处理模式。简言之，大数据是使用特殊的数据结构来组织和访问巨量数据库的数据应用模式，而随着移动互联网、云计算技术的成熟使跨多个数据库和对离散数据存储进行访问的实现成为可能。正如2010年，美国总统行政办公室下属的科学技术顾问委员会（PCAST）、信息技术顾问委员会（PITAC）向奥巴马和国会提交的《规划数字化未来》的专门报告，把数据收集和使用工作提到了战略高度。报告中说：“如何收集、保存、维护、管理、分析、共享正在呈指数增长的数据是我们必须面对的一个重要挑战”，“应对好这些挑战，将引导我们在科研、医疗、商业和国家安全方面开创新的成功。”[1]大数据时代的公安工作最鲜明的一个特点便是通过对海量数据的分析、运算得出预测性结果来指导公安工作，真正做到“防范在先、预警在前”。但当前海量数据的采集、数据硬件的建设、模型架构的设计、数据安全的保障等方面都对大数据时代的公安工作提出了巨大挑战。

二、大数据时代公安基础数据采集的发展现状及存在问题

（一）大数据时代公安基础数据采集的现状

大数据时代已然来临，数据技术逐步成熟，公安基础数据的采集工作也作为大数据时代公安工作的基础被格外重视。

1.公安基础数据标准逐步确立

公安基础数据标准的统一是数据采集前提，决定着所采集来的数据能否有效保障各个公安信息化系统健康运转。通过近几年全国公安机关的不懈努力，公安数据的标准化工作取得较大进展，如：公安部科技信息化局制定了《公安数据元编写规则》《公安数据项标准编制要求》和《公安数据交换格式标准编写要求》等重要的公安基础数据的规范标准。这些规范不仅能有效促进公安基础数据采集的规范性，更能促进公安各业务应用系统的互联互通。截至目前，以公安数据元标准为基础、以限定词为补充、以数据项标准为落脚点的数据标准体系已基本形成，期间公安部还发布了1000余项数据元标准和200余项限定词标准，基本覆盖了当前公安各个业务领域的基础化数据，使公安内部各应用系统的数据应用更加科学、规范。[2]

2.部分地区公安基础数据采集工作成绩斐然

近些年，全国各地公安机关不断开拓创新，逐步实现了公安基础数据采集与公安实战的有效对接。如：山东省公安机关首先统一了公安基础数据采集的平台与设备，这在一定程度上保证了采集标准的贯彻，同时又不断强化公安基础数据采集平台与其他各公安业务系统对接。目前山东公安机关在全省基层所队配置4.5万套移动采录核查终端，按照统一标准全面采集各类基础数据，并及时纳入系统管理，实现基础数据采集的“一个界面、一次录入、全网通用”，有效提升了基础数据采集工作的实战转化能力，使公安基础数据与警务实战进而深度融合；加强跨行业、跨部门常态数据资源交流，不断提高社会基础数据的掌握程度，使公安机关的基础数据的应用在深度和广度上不断突破。截至目前，山东省级大数据警务云数据中心共收录包含社会面各类数据460类369亿条，极大地促进了山东省公安机关的公安信息化程度，使大数据时代的公安工作科学、有序推进。[3]

（二）大数据时代公安基础数据采集中存在的问题

1.公安基础数据采集的顶层设计有待加强

目前，虽然公安基础数据元标准逐步确立，但在公安基础数据采集的顶层设计仍有所欠缺，很大程度上导致了所采集来的基础数据是难以有效整合应用。

（1）各地公安机关在基础数据的软、硬件建设过程中缺乏顶层设计。实践过程中，首先，各地公安机关购置大量不同品牌、型号、版本的硬件存储设备；其次，数据库建设的类型各异，如微软的SQL、Mysql以及不同版本的Oracle数据库；[4]这就使得各地公安应用系统的数据元标准无法贯彻使用，进而在采集和录入过程中标准不一，在一定程度上制约了各个应用系统的互联互通，形成了“信息孤岛”。

（2）公安基础数据虽有标准约束但是采集规范缺乏统一规划。由于公安基础数据采集和录入缺乏统一规范进而导致了数据的采集、录入不能“一站式”完成，往往导致公安基础数据采集和录入的规范性和时效性差，直接影响了公安基础数据的质量。

2.全警培训和工作考评的制度有待完善

各地公安机关的基层的专业数据民警人数不足，全警的数据采集意识不强，氛围不浓；所采集来的数据不仅种类少、体量小，而且质量也无法保证，这些都成为公安基础数据应用效益最大化的瓶颈。

（1）公安数据人才的引进和业务民警培训的制度难以有效落实。目前公安机关未能建立科学的数据人才引进制度，数据人才数量上严重不足，同时现有的数据人才大多疲于应付各项检查工作亦无法发挥其应有作用，这就使公安的基础数据采集工作陷于被动；大数据时代的数据更新和知识换代速度远超乎人的想象，单靠短期培训是难以培养起全警的数据意识，要持续深入的进行。

（2）当前，各地公安机关缺乏完善的数据质量考评制度，对于数据采集的质量不能有效监控，这在很大程度上导致了公安基础数据采集的质量优劣各异。由于没有质量考评制度的限制，民警的数据采集热情和动力都十分缺乏，无法做到奖优罚劣，进而无法激发民警在公安基础数据采集工作开展中的积极性和创造性。

3.公安数据采集的软硬件建设缺乏投入

（1）公安基础数据采集设备多为固定式设备，公安视频监控、车辆智能抓拍等系统就属于固定采集，但海量数据仍主要靠采集民警主动深入的主动采集才能完成，这就对采集设备和采集技术提出了更高的要求，但目前只有少数省份的公安机关有条件按照自身的标准定制采和购统一的采集设备，放眼全国大部分地区仍无法做到。

（2）大数据时代与警务活动相关的数据种类繁多，既包括文字更包括影像、图片、声音等，这对目前数据采集软、硬件技术层面上提出了更高的要求。现有的公安数据采集设备多仍以结构化数据为主，少数可采集非结构化数据的设备在数据转化过程中也存在技术瓶颈，在转化过程中往往影响数据的完整性、有效性和准确性。

4.公安基础数据采集的共享机制有待完善

大数据时代的公安工作涉及社会各个领域，仅依靠公安机关进行数据采集远远不能达到大数据时代对数据采集的要求。由于标准、接口、编码不统一，国内各行业、各部门普遍形成了信息孤岛，相互间缺乏有效协调，整体效率不高。2015年国务院以国发（2015）50号印发《促进大数据发展行动纲要》，要求明确各部门数据共享的范围边界和使用方式。[5]但社会数据由于共享合作机制的不完善，缺乏政府统一牵头，大多数地方尚未建立政务数据共享交换的机制和平台，与公安相关的社会数据仍停留在公安自主采集层面，这既有技术层面上的难题更有共享机制上的限制。不仅如此，公安内部各个警种在进行基础数据采集方面的往往各自为阵，没有做好交流沟通，这就导致了公安基础数据共享的困难，延滞了大数据时代公安工作发展的全局。

三、促进大数据时代公安基础数据采集工作发展的对策

（一）加强顶层设计，实现统一管理

1.科学统筹规划，明确公安工作对基础数据的需求

面对海量的公安“大数据”，要从顶层设计入手，研究、制定公安“大数据”发展规划，明确公安基础数据采集的具体任务，真正从大数据时代公安机关的工作实践出发，梳理分析公安机关的数据需求，并根据公安实战工作需求，制定相应目标，做到采集、录入、应用皆有科学的标准，避免盲目采集造成警力浪费。

2.成立专门数据管理中心，建立完善的备案制度

建议成立一层级较高、统揽全局的专门数据管理中心用以监管在各地公安“大数据”的软、硬件建设并收集从各地公安机关基础数据，进行统一的存储、管理。全力推进公安机关采集数据的标准化进程，尽快根据系统需求制定统一的采集规范和采集工具，有效确保日后全国公安各应用系统的基础数据互联共享。

（二）优化人才使用，加强全警培训

1.全警培训与引进数据人才同步进行

国务院在《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。[6]首先，针对当前基础数据采集工作中缺少既精通数据又懂警务工作的复合型人才，应通过各种渠道争取相关部门的支持，创新警务数据人才的引进、培养和激励机制。其次，依托社会化教育资源，开展大数据知识普及和教育培训，在提高全警对大数据的整体认知和应用水平的基础上，选拔精通公安业务的骨干力量，集中进行大数据业务培训，使其快速成长为大数据战线的生力军，切实推进大数据警务建设。

2.制定科学的数据采集考评制度

要以基础数据采集工作服务于实战工作作为根本标准来构科学的考评体系，实行量化积分制度，对一线民警的数据采集工作实现网上自动考核评分，并根据评分进行合理奖罚。建议应与职务晋升和立功受奖直接挂钩，实现动态化考评，科学管理。并且不断根据实际情况做出调整使考评制度始终保持科学、公平、公正。

（三）加大科技投入，创新采集手段

在物联网条件下，人员管控由简单的人员数据比对碰撞模式向着智能的人员个体跟踪、自动模式识别的跨越，真正做到“防范在先、预警在前”，达到对关注对象的预知预判，实现“预测警务”的要求。因此，加强带有综合识别传感器的采集设备的列装成了亟需解决的问题，公安机关应加大对基础数据采集方面的资金和技术的投入，创建核心团队，开展公开招标，使尖端的数据技术公司协助公安机关根据自身实际工作需要进行系统和设备的研发。同时应积极借鉴国外的先进经验，如英国警方采用的国家情报模式和美国警方采用的CompStat模式都非常重视数据的采集和共享，但英国警方从在国家层面上已具备完善统一的数据标准，而美国警方在数据的统计分析、绩效考核和采集设备都有可取之处，这些大多是我国公安机关在进行基础数据采集中所不具备的。目之所及，一个数据化的未来正向我们走来，只有将软件系统和硬件设备综合考量，同步发展，积极借鉴西方先进的经验，努力走出一条软硬结合的同步发展之路。

（四）完善共享机制，实现内外同步

2015年公安部就已下发了《公安机关信息共享规定》，要求加快部省两级信息平台，整合分散的外部数据，形成全国公安云数据。公安基础数据采集并不仅是公安机关单方面的数据采集，大数据时代的公安基础数据采集应是覆盖全社会的，但从根本讲，公安机关应占主导地位。具体来讲：横向数据方面，公安内部各部门要将采集来的基础数据按统一标准汇聚至专门的数据中心，并由数据中心管理、维护，确保数据流的横向畅通;纵向数据方面，打通各级公安机关的业务互联通道，实现纵向上的一体互通;社会数据方面，由政府统一牵头，公安机关主导，其他政务部门协同配合，形成多部门联合的数据共享平台和数据交换共享机制，实现政务数据互联互通。